Visión por computadora vs. aprendizaje automático: ¿cuál es la diferencia y cómo funcionan juntos?

En el panorama tecnológico actual, dos términos son omnipresentes: visión artificial y aprendizaje automático. Ambos se engloban en el concepto más amplio de inteligencia artificial, pero tienen propósitos diferentes. El aprendizaje automático consiste en que las máquinas aprendan de los datos. La visión artificial, por otro lado, se centra en ayudar a las máquinas a interpretar y comprender imágenes y vídeos. Ambos suelen colaborar, especialmente en aplicaciones donde la interpretación de datos visuales es clave. En este artículo, exploramos el significado de cada término, su conexión y sus diferencias.

¿Qué es la visión por computadora?

La visión artificial es un campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras interpretar datos visuales, como imágenes, vídeos y señales de sensores. El objetivo es replicar, y en algunos casos superar, la visión humana enseñando a las máquinas a procesar y comprender la información visual.

Funciones principales

Los sistemas de visión artificial están diseñados para detectar objetos, reconocer patrones, analizar escenas y extraer información útil de las entradas visuales. Esto suele incluir tareas como:

• Identificación de objetos en imágenes (detección de objetos)
• Reconocimiento de rasgos faciales (reconocimiento facial)
• Interpretación de escenas visuales en tiempo real (utilizada en vehículos autónomos)
• Seguimiento de movimientos en transmisiones de vídeo (utilizado en vigilancia o análisis deportivos)

Estos sistemas utilizan técnicas como procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones y redes neuronales para lograr su funcionalidad.

El papel de los datos visuales

La visión artificial se basa exclusivamente en datos visuales. Estos pueden ser imágenes estáticas, vídeos o datos de sensores de profundidad y LiDAR. A diferencia de otros campos de la IA que pueden trabajar con texto o datos numéricos, la visión artificial requiere modelos capaces de gestionar grandes volúmenes de información basada en píxeles.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar con el tiempo sin estar programadas explícitamente para cada escenario posible. La idea clave es que, en lugar de usar reglas fijas, las máquinas analizan datos, reconocen patrones y toman decisiones o predicciones basadas en esa información.

Cómo funciona el aprendizaje automático

En esencia, el aprendizaje automático implica el entrenamiento de algoritmos con conjuntos de datos. Estos modelos realizan predicciones o clasificaciones al ser expuestos a nuevos datos. El proceso de aprendizaje puede dividirse en diferentes categorías según la estructura de los datos:

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan con datos etiquetados. Cada punto de datos tiene una salida asociada (etiqueta), que el modelo utiliza para aprender a clasificar o predecir instancias futuras.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado funciona con datos sin etiquetar. El modelo intenta descubrir patrones o agrupaciones ocultas en el conjunto de datos, como la agrupación de puntos de datos similares.

Aprendizaje semisupervisado y de refuerzo

El aprendizaje semisupervisado combina datos etiquetados y no etiquetados para mejorar la precisión. El aprendizaje por refuerzo se basa en ensayo y error, donde un sistema aprende al recibir retroalimentación (positiva o negativa) sobre sus acciones.

La relación entre la visión artificial y el aprendizaje automático

Si bien la visión artificial y el aprendizaje automático son campos distintos, a menudo se intersecan. De hecho, muchas aplicaciones modernas de visión artificial se basan en modelos de aprendizaje automático.

Dependencia e integración

Los sistemas de visión artificial ahora utilizan habitualmente el aprendizaje automático, en particular el aprendizaje profundo, para procesar e interpretar datos visuales. Las redes neuronales convolucionales (CNN), un tipo de modelo de aprendizaje profundo, se utilizan ampliamente para identificar características en imágenes como bordes, texturas y formas. Estas arquitecturas de aprendizaje profundo permiten a las máquinas reconocer automáticamente patrones visuales complejos en imágenes.

Sin aprendizaje automático, los sistemas de visión artificial dependerían de una lógica basada en reglas, que es menos flexible y escalable. El aprendizaje automático proporciona cierta adaptabilidad, lo que permite que los sistemas de reconocimiento visual mejoren su precisión con el tiempo al exponerse a más datos.

Diferencias clave entre la visión artificial y el aprendizaje automático

Aunque la visión artificial y el aprendizaje automático suelen complementarse, tienen funciones, propósitos y áreas de aplicación distintos. Analizar sus diferencias ayuda a aclarar cómo encaja cada uno en el campo más amplio de la inteligencia artificial.

Ámbito de aplicación

La visión artificial se centra exclusivamente en la información visual. Se encarga de interpretar y analizar imágenes, vídeos y datos de sensores espaciales, todos ellos basados en el dominio visual. Su función es ayudar a las máquinas a extraer significado de lo que ven, ya sea reconocer un objeto en una foto o identificar movimiento en un vídeo. En cambio, el aprendizaje automático funciona con una gama mucho más amplia de tipos de datos. Puede gestionar datos estructurados y no estructurados, como texto, números, audio e incluso vídeo. No se limita a un único formato, lo que lo hace adecuado para un espectro más amplio de tareas más allá del reconocimiento visual.

Meta y propósito

El objetivo de la visión artificial es replicar el sistema visual humano. Permite a las máquinas procesar información visual y comprender escenas de forma similar a la percepción humana. Esto incluye identificar objetos, estimar posiciones y reconocer patrones en entornos visuales. El aprendizaje automático, sin embargo, se basa en la idea de permitir que las máquinas aprendan de los datos. En lugar de limitarse a la comprensión visual, su objetivo es entrenar modelos que mejoren su rendimiento con el tiempo, tomen decisiones y predigan resultados futuros basándose en patrones y tendencias presentes en los conjuntos de datos existentes.

Técnicas y metodologías

Cada campo se basa en diferentes conjuntos de herramientas y técnicas. La visión artificial utiliza diversos métodos específicos para imágenes, incluyendo pasos de preprocesamiento como el filtrado y la mejora, la extracción de características para identificar puntos o bordes clave, y algoritmos para la detección y segmentación de objetos. Estas técnicas están diseñadas para procesar la información visual de forma estructurada. El aprendizaje automático, por otro lado, se basa en modelos basados en datos que aprenden de las asignaciones de entrada y salida. Estos incluyen el aprendizaje supervisado con datos etiquetados, el aprendizaje no supervisado para detectar patrones ocultos y el aprendizaje por refuerzo, donde los sistemas aprenden mediante ensayo y retroalimentación. Si bien el aprendizaje profundo es un método común en ambos campos, su aplicación varía según el tipo de datos de entrada y el resultado deseado.

Nivel de dependencia

La mayoría de los sistemas modernos de visión artificial se basan en el aprendizaje automático para mejorar la precisión y la escalabilidad. Muchos sistemas de visión avanzados utilizan modelos de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales convolucionales, para analizar imágenes y vídeos con alta precisión. Estos modelos han permitido automatizar tareas como el reconocimiento facial o la detección de defectos en la fabricación. Sin embargo, el aprendizaje automático en sí mismo no depende de datos visuales. Puede operar completamente en dominios no visuales, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la predicción de tendencias financieras. Sus métodos pueden ser compatibles con la visión artificial, pero no están limitados por ella.

Aplicaciones comunes 

Visión por computador

La visión artificial se utiliza en diversas industrias donde la interpretación de la información visual es fundamental.

• Cuidado de la salud: Los sistemas de visión artificial ayudan a analizar radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas. Estas herramientas se utilizan para analizar imágenes médicas e identificar patrones que podrían ser difíciles de detectar manualmente.
• Automotor: En los vehículos autónomos, la visión artificial ayuda a interpretar las señales de tráfico, detectar peatones y comprender las marcas del carril en tiempo real utilizando datos de cámaras y sensores.
• Fabricación: Los sistemas de inspección visual identifican defectos en los productos en las líneas de ensamblaje, lo que ayuda a mantener el control de calidad.
• Agricultura: Los drones equipados con sistemas de visión artificial monitorean la salud de los cultivos, detectan plagas y proporcionan datos visuales para optimizar el rendimiento.
• Seguridad y Vigilancia: Los sistemas de reconocimiento facial y seguimiento de movimiento se utilizan en entornos de seguridad públicos y privados.

Aprendizaje automático

Las aplicaciones de aprendizaje automático se extienden mucho más allá de los datos visuales y cubren varios dominios.

• Finanzas: Los bancos utilizan el aprendizaje automático para detectar transacciones fraudulentas, evaluar puntajes crediticios y automatizar el análisis de riesgos.
• Minorista: Los algoritmos personalizan las recomendaciones de productos analizando el comportamiento del cliente, su historial de navegación y sus patrones de compra.
• Cuidado de la salud: Los modelos predictivos evalúan el riesgo del paciente, recomiendan tratamientos y detectan enfermedades antes que los métodos de diagnóstico tradicionales.
• Transporte: Las plataformas de viajes compartidos utilizan el aprendizaje automático para pronosticar la demanda, optimizar rutas y fijar precios.
• Servicio al Cliente: Los chatbots y los asistentes virtuales utilizan el procesamiento del lenguaje natural (un subcampo del ML) para interactuar con los usuarios, responder consultas y resolver problemas.

Desafíos 

Visión por computador

A pesar de sus avances, la visión por computadora aún enfrenta varias limitaciones.

• Requisitos de datos: El entrenamiento de modelos de visión artificial eficaces a menudo requiere conjuntos de datos etiquetados masivos, cuya creación puede demandar mucho tiempo y resultar costosa.
• Comprensión contextual: La interpretación de datos visuales carece del contexto que incluye la percepción humana. Los cambios en la iluminación, el fondo borroso o los ángulos de la cámara pueden afectar significativamente la precisión.
• Estándares en evolución: A medida que avanzan las tecnologías de hardware y software, los modelos de visión artificial necesitan actualizaciones y reentrenamiento constantes para mantener el rendimiento.

Aprendizaje automático

Los sistemas de aprendizaje automático son potentes, pero no están exentos de problemas.

• Sesgo de datos: Si los datos de entrenamiento contienen sesgos, intencionales o no, el modelo puede reproducir o amplificar estos sesgos en sus predicciones.
• Uso intensivo de recursos: El entrenamiento de modelos a gran escala puede ser computacionalmente costoso y requiere personal calificado.
• Sobreajuste: Los modelos entrenados demasiado de cerca con datos específicos pueden tener un bajo rendimiento cuando se les presentan datos nuevos e invisibles.

Cómo el aprendizaje automático mejora la visión artificial

La integración del aprendizaje automático en la visión artificial ha transformado radicalmente la forma en que las máquinas interpretan los datos visuales. Anteriormente, los sistemas de visión artificial se basaban en reglas y heurísticas creadas manualmente para detectar características en las imágenes. Los ingenieros debían definir las condiciones exactas para reconocer formas, bordes o patrones, lo que hacía que los sistemas fueran rígidos y difíciles de escalar en diversos escenarios. El aprendizaje automático sustituye este esfuerzo manual con modelos que aprenden patrones directamente de los datos, lo que permite que los sistemas se adapten y generalicen con mayor eficacia.

Uno de los desarrollos más impactantes ha sido la adopción del aprendizaje profundo. En particular, las redes neuronales convolucionales han permitido procesar imágenes de forma jerárquica. Estas redes identifican y extraen automáticamente características en diferentes niveles de abstracción. Las primeras capas podrían centrarse en la detección de líneas o esquinas, mientras que las capas más profundas capturan patrones más complejos, como texturas u objetos completos. Este enfoque por capas mejora la capacidad del modelo para reconocer elementos visuales incluso en condiciones difíciles, como cuando los objetos están parcialmente ocultos o se presentan en orientaciones inusuales.

Otra ventaja clave del uso del aprendizaje automático en la visión artificial es la capacidad de mejorar el rendimiento con el tiempo. Cuando un sistema se expone a nuevos datos visuales, puede ajustar sus parámetros y refinar su comprensión mediante entrenamientos repetidos. Este proceso de aprendizaje permite que los sistemas sean más precisos al enfrentarse a una mayor variedad de ejemplos. Para tareas como el reconocimiento facial, la inspección de calidad o la clasificación de imágenes, esta capacidad de evolucionar en función de los datos es fundamental para obtener resultados fiables y escalables.

En general, el aprendizaje automático transforma la visión artificial, que pasa de ser una disciplina estática y basada en reglas a un campo dinámico y basado en datos. Permite sistemas más flexibles, robustos y eficientes que se adaptan a la complejidad del mundo real sin depender de instrucciones codificadas manualmente.

Ejemplos reales de uso combinado

1. Imágenes médicas: Los sistemas de visión artificial basados en aprendizaje automático se utilizan para escanear imágenes radiológicas. Ayudan a identificar anomalías que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano.
2. Vehículos autónomos: Los sistemas de conducción autónoma integran ambos: visión artificial para percibir el entorno y aprendizaje automático para tomar decisiones de navegación basadas en esos datos.
3. Análisis de ventas minoristas: Los sistemas de cámaras rastrean el movimiento de los clientes y el inventario en los estantes. El aprendizaje automático analiza estos datos visuales para optimizar la distribución de las tiendas y optimizar las estrategias de marketing.

Conclusión

La visión artificial y el aprendizaje automático son partes esenciales del ecosistema de la inteligencia artificial, pero desempeñan funciones diferentes. El aprendizaje automático es un concepto más amplio que se centra en enseñar a las máquinas a aprender de los datos, mientras que la visión artificial se centra específicamente en ayudar a las máquinas a interpretar lo que ven. A menudo trabajan juntos: el aprendizaje automático proporciona a los sistemas de visión artificial la capacidad de adaptarse y mejorar, y la visión artificial proporciona al aprendizaje automático una forma de procesar y actuar sobre la información visual.

Comprender dónde se superponen y dónde difieren ayuda a aclarar cómo se utiliza cada una en diferentes industrias. Ya sea para detectar defectos en una línea de productos o recomendar una película, estas tecnologías están moldeando la interacción de las máquinas con el mundo. Y a medida que evolucionan, la línea que las separa puede seguir difuminándose, pero conocer los fundamentos de cada una siempre será útil para navegar por las herramientas y sistemas basados en IA con los que nos topamos a diario.

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