El origen del aprendizaje automático

Así es como se conoce en español este concepto, el cual tuvo su principio como una ambiciosa idea para la inteligencia artificial durante los años sesenta. Como un subproducto de las ciencias relacionadas con los ordenadores y la ciencia neurológica, fue como surgió esta nueva disciplina dentro del campo de la IA.

Esta nueva vertiente buscaba el estudio de la identificación de patrones dentro de distintos entornos técnicos, como en los sistemas de ingeniería, la computación o las matemáticas, entre otros, y trataba de identificar el modo en que los ordenadores podían aprender de ellos. En esos principios de la inteligencia artificial, los investigadores deseaban encontrar una manera de que los ordenadores pudieran aprender solamente basándose en datos.

Sin embargo, con el transcurrir del tiempo, el aprendizaje automático empezó a centrarse en diferentes aspectos. El razonamiento de probabilidad, investigaciones basadas en ciencias estadísticas, recabado de datos… Y todo ello mientras se seguía avanzando en el sistema para reconocer patrones. El aprendizaje automático se seguía aplicando a sistemas para la ingeniería, la computación y las matemáticas, pero también a sectores relacionados con objetos del mundo real y los conceptos abstractos.

Con esta trayectoria, a finales de la década de los 90, el machine learning acabó separándose de la inteligencia artificial, consolidándose como una disciplina totalmente aparte, no sin que ciertos técnicos más puristas la sigan considerando parte indivisible de la Inteligencia Artificial.

En la actualidad, el objetivo más importante del aprendizaje automático es el de acometer y tratar de resolver problemas donde sea posible aplicar cualquier disciplina relacionada con los números con los que puede trabajar.

 

¿Qué es el aprendizaje automático?

Concretamente, es una disciplina de las ciencias informáticas que otorga a los ordenadores la capacidad de aprender sin necesitar programación para ello. Esta definición la estableció Arthur Samuel, pionero en el campo de la inteligencia artificial y de los juegos informáticos.

De una forma más concreta, podemos decir que consiste en una serie de algoritmos capaces de ofrecerte una serie de resultados o conclusiones en base a una cierta cantidad de datos, sin que exista la necesidad de que una persona deba escribir nuevas instrucciones. Un algoritmo es una secuencia de códigos que forman la resolución a un problema específico.

El objetivo principal del aprendizaje automático es que personas y ordenadores puedan trabajar de manera conjunta y fluida, lo que se conseguiría haciendo que las computadoras puedan aprender como lo hace un ser humano. Los algoritmos son la clave a la hora de permitir que los computadores puedan llevar a cabo tareas en este sentido, de forma general y específica. En este aspecto hay que destacar el término del deep learning o aprendizaje profundo, consistente en conjuntos de algoritmos que tratan de diseñar abstracciones de alto nivel para el desarrollo del aprendizaje de un modo más parecido al funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano.

Es cierto que las funciones del aprendizaje automático eran al principio bastante básicas, con tareas como las del filtrado de correos electrónicos. Pero en la actualidad podemos ver que realizan tareas mucho más complejas, como la predicción del tráfico en carreteras con mucho tránsito, detección del cáncer, mapeado de lugares para la generación de diseños de construcción al momento y hasta podemos ver que sirve para determinar los niveles de compatibilidad o afinidad entre dos o más personas. Las posibilidades de este aspecto de las IA no dejan de crecer día a día.

redes neuronales

Tipos de aprendizaje automático que existen

A la hora de traducir el concepto de aprendizaje a un ordenador, esto supone que debe poder realizar con precisa solvencia las tareas ya conocidas y otras nuevas o imprevisibles. De una manera que imita las capacidades mentales humanas, se consigue diseñar modelos que hagan generalizaciones sobre los datos que los ordenadores reciben para llevar a cabo sus predicciones.

Para ello, se utiliza una amplia gama de datos que pueden ser de formato y naturaleza muy diferente, un concepto que llamamos big data. El ordenador en cuestión recibe la masa de datos como una serie de ejemplos de tipo práctico. En base a ello, se diseñan algoritmos que podemos ver definidos en tres categorías principales.

Supervised learning o aprendizaje supervisado

Este tipo de aprendizaje depende de los datos etiquetados previamente. Estas etiquetas son diseñadas y colocadas en el sistema por personas para que la fiabilidad de los datos y su efectividad estén asegurados.

Este concepto engloba problemas ya resueltos en el ámbito de la IA, pero que se necesitarán seguir desempeñando en el futuro. Así las máquinas aprenden a partir de una gran cantidad de ejemplos, desde los cuales hacen los procesos que necesitan para no necesitar más intervención humana.

Ejemplos de este tipo de aprendizaje son los sistemas para reconocer la voz, la discriminación del spam en correos o herramientas para reconocer la escritura.

Unsupervised learning o aprendizaje no supervisado

Los algoritmos se ven despojados de etiquetas. Es decir, que no existen indicaciones previas para el sistema, pero a cambio se proporciona una ingente cantidad de datos con las cualidades de los elementos a fin de que los identifique sin ayuda humana.

Ejemplos de este tipo de aprendizaje automático son la clasificación de la información o la detección morfológica en oraciones.

Reinforcement learning o aprendizaje por refuerzo

La base para aprender viene del refuerzo, y la computadora es capaz de desarrollar aprendizaje a base de ensayo y error a lo largo de un cierto número de posibles situaciones.

La máquina, en este caso, dispone de los resultados, pero no del mejor modo de llegar a conseguirlos. Los algoritmos asocian de manera progresiva los patrones que les conducen al éxito, repitiéndolos una vez tras otra para irlos perfeccionando y conseguir volverse totalmente fiable.

Este tipo de aprendizaje puedes encontrarlo en el sistema para navegar de un vehículo en modo automático o los sistemas de toma de decisiones.

Usos y aplicaciones del aprendizaje de la inteligencia artificial

Aplicar las técnicas de aprendizaje automático es muy sencillo y práctico, hasta al punto que pareciera que podrían acabar solucionando cualquier tipo de problema, si para ello existen suficientes datos para empezar a realizar los cálculos necesarios. Además, también debemos tener en cuenta que el problema debe ser realmente solucionable.

Como usuario de nuevas tecnologías, el aprendizaje automático te facilita muchas de tus tareas cotidianas. Servicios traductores, predicción del tiempo, o anticipación a tus próximas compras o adquisiciones de servicios en base a tus actividades recientes son algunos ejemplos. Las posibilidades de prestaciones no dejan de aumentar.

En el mundo de los negocios ya son mayoría las empresas que han comenzado a incorporar el aprendizaje automático a sus entornos informáticos, ante la expectativa de aumentar su competitividad con la mejora en sus procedimientos. De hecho, se estima que un 54 % de las marcas comerciales se encuentra haciendo inversiones de relevancia en los sistemas de inteligencia artificial aplicada a sus sistemas.

Por otro lado, se calcula que el 63 % del ciudadano medio recurre al uso de IA con aprendizaje automático sin percatarse de ello, y esto ocurre en multitud de momentos en los que utilizamos nuestro smartphone, tableta u ordenador para realizar prácticamente cualquier tipo de actividad. El concepto del Internet de las Cosas ya conecta todas las aplicaciones a sistemas de IA que evalúan nuestra experiencia para tratar de adaptarse mejor a nuestra actividad en el futuro.

Por otro lado, al tratarse de un sistema que se basa en procesar datos para traducirlos a resultados, es posible verlo aplicado a cualquier sector de investigación que trabaje sobre bases de información lo bastante amplias. Algunos ejemplos de ello son:

  • Clasificado de cadenas de DNA.
  • Predicción de los sistemas financieros.
  • Mapeado y modelado 3D.
  • Prevención de actividades fraudulentas.
  • Evaluaciones médicas.
  • Buscadores mas inteligentes en Internet.
  • Módulos para reconocer la voz.
  • Campañas de marketing optimizadas.

Su aplicación en el marketing digital

El mundo del comercio electrónico o ecommerce se está viendo beneficiado desde hace algún tiempo por los sistemas de aprendizaje automático basados en el uso del big data. Las empresas pueden desarrollar de mejor manera sus campañas publicitarias a tenor de los resultados que la inteligencia artificial ofrece al analizar datos reales de compras, de visitas a productos en las tiendas online, e incluso en base al volumen de tráfico por zonas dentro de la tienda física.

En un mundo donde la atención al cliente y el mejor servicio definen la competitividad, el uso de inteligencias artificiales con aprendizaje automático se está volviendo imprescindible a la hora de lanzar nuevos productos o diseñar las campañas publicitarias. Ello viene dado por la ingente cantidad y la diversidad de la naturaleza de los datos que se generan, imposibles de procesar por un equipo humano.

El machine learning definirá el éxito de multitud de sectores de investigación y comercio, y todo ello mientras te hace la vida más sencilla, de una manera prácticamente inadvertida.