Aprendizaje automático:todo el mundo habla de ello, pero ¿qué es?

La mente humana tiene un límite en la cantidad de datos que puede recopilar y administrar, pero las máquinas son capaces de manejar esto mucho mejor que nosotros. Así que ahora estamos tratando de hacer que las máquinas sean aún más inteligentes permitiéndoles aprender por sí mismas, pero ¿con qué fin?

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¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (a veces llamado "aprendizaje automático" o "aprendizaje inteligente") se trata, como sugiere el nombre, de hacer que una máquina o sistema sea capaz de aprender por sí mismo. Esto marca una divergencia significativa con la programación informática clásica, que consistía en que un ser humano daba una orden y la máquina la ejecutaba. En el aprendizaje automático, la máquina es capaz de adaptarse a las situaciones y así aprender por sí misma. Para que esto suceda, no se trata solo de algoritmos de software, sino que también son muy importantes los componentes de hardware que pueden valerse por sí mismos, como el chip TPU anunciado por Google durante el Google I/O la semana pasada.

La intervención humana en la programación no es perfecta porque la evolución de un programa (la adición de nuevas reglas) puede causar conflictos con el código existente, lo que genera inestabilidades. Si un sistema "evoluciona" por sí solo, no hará nada estúpido (en teoría...). Dicho esto, el aprendizaje automático se está desarrollando en muchos otros campos, a los que volveremos más adelante.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

Aunque el aprendizaje automático y la inteligencia artificial no son conceptos totalmente diferentes, tampoco son exactamente lo mismo. Machine Learning se puede resumir como la capacidad de una máquina para adaptarse a situaciones y evolucionar por sí misma. En cierto sentido, es uno de los procesos necesarios para la inteligencia artificial, que, a su vez, es un sistema autónomo.

Tomemos el ejemplo de un automóvil autónomo, es decir, un automóvil que puede ir del punto A al punto B de acuerdo con el código de circulación. Esto involucra inteligencia artificial porque la máquina es capaz de adaptarse. Si se hubiera programado para aprender y observar con el fin de adaptarse al tráfico o a diferentes situaciones, entonces esto sería aprendizaje automático. Si se hubiera programado para seguir miles de millones de reglas predefinidas que permanecen fijas hasta que haya una actualización, eso habría sido inteligencia artificial sin aprendizaje automático.

Obviamente, el aprendizaje automático tiene el mayor potencial para mejorar la inteligencia artificial y nos proporciona un dispositivo que funciona a largo plazo.

¿Cuál es el objetivo del aprendizaje automático?

El punto principal del aprendizaje automático es permitir que un sistema informático reaccione por sí solo para protegerse a sí mismo o a una red de los ataques cibernéticos. Esto tiene muchas ventajas, incluido que los informáticos ya no tienen que estar conectados en el momento del ataque para solucionar el problema. Al igual que muchas otras tecnologías modernas, el aprendizaje automático está destinado a generalizarse para que cualquiera lo use y no permanecer orientado solo a una audiencia de nicho.

Este es el camino que persigue el aprendizaje automático, utilizándose en diferentes sectores que, como puedes imaginar, tienen más en común de lo que parece a simple vista. Durante el discurso de apertura de Google I/O la semana pasada, Google explicó que utiliza este concepto en su aplicación Google Photos. Este último aprende de cómo usas la aplicación y obviamente usa los datos disponibles en tu teléfono (fotos, nombres, etc.) y trata de ofrecerte la experiencia que cree que esperas de él.

La estrategia de Google no se limita a Google Photos:su estrategia es para consolidar la mayoría (¿o quizás todos?) de sus servicios. La cara de esta estrategia es obviamente la de la inteligencia artificial:el Asistente de Google. El Asistente aprende de todo lo que observa y el ecosistema de Google solo mejora la calidad de la información disponible (y por lo tanto el potencial de adaptación).

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Una pieza de tecnología interesante, pero no deberías sentirte demasiado cómodo

"Es tentador descartar la noción de máquinas altamente inteligentes como mera ciencia ficción. Pero esto sería un error, y potencialmente nuestro peor error en la historia. [...] Desafortunadamente, también podría ser el último, a menos que aprendamos cómo evitar los riesgos". Esto es lo que piensa el físico Stephen Hawking de la inteligencia artificial que, recordemos, es la culminación del aprendizaje automático. Las consecuencias de esta tecnología son por tanto significativas pero es necesario mantener algunos elementos en nuestra línea de visión.

Por definición, el aprendizaje automático aprende, por lo que si tiene como objetivo aprender sobre ti (como es el caso de Google), por supuesto, deberíamos hacernos preguntas éticas, entrando así en conflicto con el pragmatismo moderno. ¿Es aceptable que alguien (o más bien algo) pueda acceder a tanta información sobre nosotros? Como señaló mi colega Hans-Georg, no debemos olvidar que Google y varias agencias estadounidenses (departamentos gubernamentales) también tienen acceso a estos datos.

Otro ángulo a considerar es el impacto que esto puede tener en sociedad. Como señaló mi colega Stefan en sus impresiones sobre Google I/O, el Asistente de Google se está convirtiendo en una especie de "centro", un único punto de contacto para todas sus acciones (pedir direcciones, pedir comida, etc.). Aparte de la consecuencia sobre nuestras interacciones sociales (cuyos efectos solo podremos ver a largo plazo), también podemos considerar el concepto de "una máquina que piensa", ¿podría esta tecnología reemplazar a los humanos? No me refiero a esto como ciencia ficción, sino desde una perspectiva profesional:las máquinas ya reemplazan a los humanos para muchas tareas, el aprendizaje automático podría continuar impulsando este impulso. Además, Google es muy consciente de los efectos que esto tendrá en el empleo, ya que la empresa también aprovechó la oportunidad en Google I/O para lanzar su nuevo servicio Google Jobs, un portal para personas que buscan empleo.

Entonces, en conclusión, no olvidemos un hecho obvio:la tecnología obedece las reglas de quien la crea. Si se puede usar para el bien, se puede usar para el mal. Por supuesto, no estamos viviendo en Terminator, un universo (controlado por máquinas), pero los conflictos cibernéticos bien podrían evolucionar de una manera completamente diferente.

En resumen, el sistema de aprendizaje automático es muy útil y tiene un largo futuro por delante, pero el ahorro de tiempo y esfuerzo que conlleva debe tomarse a la ligera.

En su opinión, ¿dónde será más útil el aprendizaje automático? ¿Dónde tendrá mayor impacto? Háganos saber sus pensamientos en los comentarios a continuación.