El aprendizaje de la Inteligencia Artificial

Hace un par de décadas atrás, cuando las nuevas tecnologías de ese tiempo empezaron a hacerse parte de nuestras vidas cotidianas, se escuchaba seguido  “va a llegar el día en que las máquinas reemplacen a los humanos”. Y bueno, si lo pensamos en retrospectiva, daba miedo. Pero quizás porque no comprendíamos que la innovación y la adaptabilidad van de la mano. Siempre habrá nuevas actividades para los humanos, y con el tiempo, estas siempre podrán ser reemplazadas por máquinas. Una cadena interminable de eslabones de camino hacia el futuro. 

De aquí viene el concepto del que te contaremos en este contenido. ¿Hasta qué punto la tecnología es capaz de resolver nuestras inquietudes, reemplazar nuestras actividades y pensar como un ser humano independiente? De la mano de esto, viene el Machine Learning. 

Machine Learning, explicado en español

Desde el ámbito de la inteligencia artificial, el Machine Learning es un método científico que crea sistemas que aprenden de manera automática. Pero esta vez aprender desde lo básico, es decir, identifica patrones, identifica datos y toma decisiones para lograr predecir comportamientos futuros mediante un algoritmo.

Parece difícil o incluso cuesta ver la diferencia entre esto y la Inteligencia Artificial en sí, y es que esta última es el objetivo final del Machine Learning, crear sistemas que sean capaces de avanzar más allá del análisis y estudio sino que también lleguen a conclusiones, a generar preguntas y poder tomar decisiones en el tiempo de manera automática. Son este tipo de sistemas los que conforman entonces la idealizada Inteligencia Artificial. 

Si aún sientes que este sistema es algo aparte de tu realidad diaria, comienza a pensar, ¿de dónde vienen los “recomendados para ti” en Netflix?

 Y en palabras simples ¿cuál es la clave?

Para entender el concepto de manera integral, el principio de este es la adaptabilidad basada en un proceso de enseñanza – aprendizaje. Esto quiere decir que a través de ensayo y error,  éxitos y fracasos, y la constante exposición a nueva información, el sistema puede crear una base de datos que se adapta a futuro y puede por lo mismo funcionar de manera independiente. 

Para entender su funcionalidad aplicada, te dejamos 3 de sus principales usos en campos de análisis, estos ligados entre sí por la información, contenido y factores que entrelazados afectan el futuro.  

 Análisis en base a predicciones

En base al estudio de datos históricos, este análisis logra encontrar puntos en común y patrones, información que se repite y es relevante para generar una conclusión y de ella una proyección futura sobre algo que ya está en curso. 

Análisis causal, dato sobre dato

En este caso, busca establecer una relación entre información y datos para explicar de qué manera un hecho afecta sobre otros ocurridos en el desarrollo final. 

Análisis de contenido y de fondo

La funcionalidad básica del Machine Learning es que el sistema es capaz de analizar una gran cantidad de documentos de diferentes orígenes y con todo tipo de fines por lo que es útil para cualquier servicio. 

Y como si fuera poco, lo podemos categorizar

Como ya te contamos antes, a través de la entrega de datos al algoritmo podemos obtener mayores resultados y aún  más específicos, generar deducciones de ciertos comportamientos y crear predicciones futuras. Por lo mismo, es necesario dividir el Machine Learning en 3 categorías para entender de qué manera trabaja cada una y cuál es más conveniente y para qué.

Machine Learning Supervisado

Este tipo de aprendizaje va de la mano de un entrenamiento, donde se le proporciona al sistema cierta cantidad de información y datos específicos con detalles y etiquetas para que luego de cierto tiempo, éste pueda reconocer todo, incluso nuevos datos por sí solo, partiendo de los patrones de los anteriores entregados y analizados.

Machine Learning No Supervisado

Basado en el ensayo y error, este sistema busca comprender la información de manera directa, por el contrario del anterior, sin usar etiquetas ni detalles y más bien desde la obtención y análisis del contenido existente en bruto.

Machine Learning Por Refuerzo

Esta última técnica, busca aprender basándose en la experiencia, en este caso si el sistema comete un error, sufrirá una especie de castigo interno para no volver a repetir la falla y avanzar con el conocimiento adquirido. La diferencia con las otras dos anteriores, es que esta técnica no requiere mayor ingreso de información. 

Suena difícil, pero es parte de nuestra vida

¿Ya tienes todo un poco más claro? Parece difícil, términos nuevos y formas de tecnología que creemos jamás comprender, pero la verdad es que estamos inmersos en ella, desde que nos despertamos y miramos nuestra pantalla de celular como cuando sentimos que no podemos hablar en voz alta porque un ente superior tecnológico nos está escuchando. Pon atención en tu día a día, tanto en tus preferencias  como en tus elecciones y notarás que tú también eres parte del Machine Learning.