Aprendizaje automático e IA: ¿cuál es la diferencia?

La inteligencia artificial es el objetivo: conseguir que las máquinas hagan cosas que normalmente exigen criterio humano. El aprendizaje automático es el método que ahora domina, en el que un programa deduce las reglas a partir de ejemplos en vez de recibirlas. Todo aprendizaje automático es IA. No toda IA es aprendizaje automático.

Las dos palabras están en niveles distintos: una nombra un objetivo y la otra una forma de alcanzarlo. La inteligencia artificial es el objetivo, y empieza allí donde un sistema se construye para tomar decisiones de criterio que de otro modo tomaría una persona. Durante décadas eso significó expertos escribiendo su criterio en forma de reglas, que es como funcionaban los primeros sistemas de diagnóstico médico. El aprendizaje automático llega al mismo objetivo por el otro lado: enséñale a un programa cien mil correos ya marcados como spam o no, y deja que encuentre el patrón por su cuenta. ¿Por qué se impuso ese enfoque? Porque en la mayoría de problemas interesantes las reglas son infinitas, cambiantes e imposibles de enunciar, y eso vale igual para el spam, la traducción o las pruebas de imagen médica. La pega es que un sistema que aprendió de ejemplos no puede contarte qué aprendió, y absorbe el sesgo que hubiera en ellos. Ninguno de los dos enfoques cubre tu calculadora, que sigue instrucciones exactas y no ejerce criterio alguno. La IA es el objetivo, el aprendizaje automático es la rama que llega a él mediante datos, y por eso las palabras no son intercambiables.

El transporte y los coches. El transporte es el objetivo, que es ir de un sitio a otro. El coche es el método que acabó dominando, aunque las bicicletas, los trenes y los barcos también son transporte. Llamar coche a todo vehículo estaría mal exactamente igual que llamar aprendizaje automático a todo sistema de IA.