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Inteligencia artificial y algoritmos no son sinónimos: qué significa cada uno y por qué se confunden

Publicado jueves, 6 enero 2022
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Ya nos hemos acostumbrado a ver en redes sociales o en medios de comunicación las palabras ‘algoritmos’ e ‘inteligencia artificial’. “El algoritmo que hace esto”, “la inteligencia artificial que consigue lo otro”... Sin embargo, es muy habitual confundir ambos términos y llamar inteligencia artificial (IA) a lo que realmente es sólo un algoritmo.

En Maldita.es hablamos constantemente sobre estos términos: aquí puedes leer una definición sobre algoritmos en nuestro glosario, por ejemplo, y en este artículo explicamos qué relación tienen los algoritmos, la inteligencia artificial y el machine learningEn este momento, vamos a centrarnos en las diferencias entre los conceptos ‘algoritmos’ e ‘inteligencia artificial’ y por qué no se debería hablar indistintamente de ellos. 

La inteligencia artificial se compone por algoritmos, pero no todos los algoritmos forman parte de la

A modo de resumen, diremos que la inteligencia artificial está compuesta por algoritmos, pero no todos los algoritmos son inteligencia artificial. ¿Qué queremos decir con esto? Un algoritmo es un conjunto de instrucciones: si un ingeniero quiere que un ordenador haga una función concreta al apretar un botón, escribirá un algoritmo que indique con un lenguaje informático que “cuando se aprieta el botón, el ordenador hará la función”.

A partir de ahí, podemos decir que hay algoritmos más simples o más complejos. El algoritmo del botón puede ser simple porque indica una sola función. Un algoritmo más complejo puede ser aquel que hace clasificaciones para obtener un resultado. Si se está analizando con un programa informático las posibilidades de que una persona contraiga una enfermedad, se tendrán en cuenta muchos factores: si es hombre o mujer, su edad, si es fumadora o no, si tiene patologías previas, etc. Pero eso no tiene por qué implicar el uso de inteligencia artificial sino de una función estadística que dice que “si la operación incluye los factores ‘mujer’, ‘+40 años’, ‘fumadora’ y ‘diabética’, entonces el resultado será x”. Si cambian los factores, también puede cambiar el resultado.

Cuando hablamos de inteligencia artificial, hablamos de algoritmos que “aprenden”. Es decir, algoritmos que pueden darse órdenes a sí mismos para mejorar. En el caso de la predicción médica, usar inteligencia artificial implicaría, por ejemplo, que el programa informático no diese un resultado sólo en base a factores como la edad o el sexo, sino que hiciera su propio cálculo analizando muchos más datos e incluso casos previos que tuviesen un diagnóstico parecido.

Los algoritmos que conforman la inteligencia artificial aprenden solos para mejorar por sí mismos

Así, el algoritmo está aprendiendo porque hace su propia interpretación de cuál es el problema en base a los casos pasados que existen, los datos que tiene sobre el paciente, los diagnósticos de otras personas con su perfil, etc. Imagínate que el programa detectase que entre los no fumadores hay un patrón y todos terminan diagnosticados con otra enfermedad. Este hipotético programa basado en IA podría avisar de ello. Pero eso lo habrá aprendido y decidido por su parte, sin ayuda humana.

El problema se hace más grande cuando entendemos que incluso dentro del campo de las distintas aplicaciones y tipos de inteligencia artificial también se crea confusión con los términos. Carlos Santana, divulgador tecnológico en DotCSV, lo contaba hace al menos cuatro años en su canal de YouTube, al explicar las diferencias entre términos relacionados con la IA que también nos pueden sonar: machine learning, redes neuronales, big data, etc.:

Dicho todo esto, ¡tranquilos! No se espera que un usuario medio conozca al dedillo la diferencia exacta entre tipos de algoritmos o su relación con la inteligencia artificial. Los especialistas en este campo coinciden en que es muy difícil distinguir entre lo que es inteligencia artificial y lo que no. Sin embargo, tener todo esto en la cabeza nos ayuda a ser conscientes de que no todo lo que se anuncia como ‘inteligencia artificial’ tiene por qué serlo, ya que existe mucha confusión entre los términos.

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