¿Inteligencia artificial? ¿Machine learning? ¿Deep learning?

Con inteligencia artificial, entendemos el intento de imitar o simular un comportamiento inteligente. El machine learning y el deep learning son dos áreas secundarias de la inteligencia artificial.

Los programas que utilizan machine learning, o aprendizaje automático, pueden emplear algoritmos para predecir las acciones de las personas y, de esta forma, detectar, por ejemplo, fraudes con tarjetas de crédito. El deep learning va un paso más allá y utiliza capas jerárquicas para llevar a cabo el proceso de aprendizaje automático. Es decir, se crean redes neuronales artificiales que se asemejan a las del cerebro humano. Se puede aprender conceptos difíciles ensamblándolos en capas ocultas más simples. Estas capas procesan los datos y los pasan a la siguiente capa, que a su vez procesa la información y la pasa a la siguiente capa, y así sucesivamente. Este modelo de capas puede continuar infinitamente y profundizar mucho. De ahí el nombre de «deep learning» o aprendizaje profundo.
La tecnología de deep learning se utiliza, por ejemplo, en los vehículos autónomos a la hora de distinguir las señales de tráfico, los automóviles y las personas entre sí. Aunque también hay aprendizaje profundo en los ordenadores y los smartphones con el control por voz inteligente. Las aplicaciones son prácticamente infinitas y mucho más precisas en comparación con el aprendizaje automático. El único inconveniente: el deep learning requiere de un alto rendimiento.