Tecnología

Machine Learning, Aprendizaje Artificial. Tecnología con un Paso Adelante

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El aprendizaje, es un proceso por el cual transitamos los seres humanos desde tiempos remotos. Cuando el hombre decidió abandonar el estilo de vida nómada para pasar al sedentario, aprendió que en lugar de cazar y recolectar, resultaba mucho más efectivo cultivar y criar. Así, poco a poco y a medida que las sociedades fueron desarrollándose, también se expandieron nuestros conocimientos en los más diversos aspectos, hasta llegar a las sociedades actuales: Completamente tecnológicas.

No hasta hace poco creíamos a este proceso intelectual, una virtud propia y exclusiva de los seres humanos y ciertos animales, sin embargo, y gracias a los sistemas desarrollados por la ingeniería Google, ahora parece posible que un artefacto, carente en absoluto de vida, tenga la capacidad de adquirir conocimientos a través de la aplicación de ciertos logaritmos. ¿Asombroso no lo crees?

Así por ejemplo, y parafraseando al líder del departamento de investigación de Google en Europa Jeremiah Harmsen, si queremos que el sistema aprenda que un perro, es en efecto un perro, simplemente debemos enseñarle fotografías de los canes. De lo anterior se infiere básicamente que al igual que un niño, un sistema provisto de las herramientas pertinentes, podrá aprender a partir del ensayo-error.

Es tan increíble un sistema “Machine Learning”, que al igual que un ser humano podrá equivocarse, casos en los cuales debemos corregirle para que en efecto “aprenda” de manera adecuada.

La inteligencia artificial (IA), permitía en muchos casos, hasta ahora, a una maquina tomar decisiones de manera autónoma, siguiendo siempre claro está, los comandos con los que anticipadamente se procediera a programarla. El contraste con el “Machine Learning” es que, y además de que las maquinas podrán aprender de nosotros como si de un infante se tratara, también serán capaces en un momento determinado, de aprender por cuenta propia.

Esta es precisamente la diferencia que existe entre el aprendizaje de las maquinas a partir de comandos, y el método a partir de algoritmos ML, porque a través de estos últimos, la maquina puede seguir aprendiendo en solitario. Aunque antes de ponerse en práctica, los sistemas que aplican estos algoritmos han de ser probados o entrenados, con la finalidad de comprobar si sus respuestas se adecúan a la realidad.

Dependiendo entonces de la frecuencia de asertividad, se determinará el nivel de complejidad del algoritmo y su posible aplicación a futuro para tomar decisiones determinantes en circunstancias difíciles, pudiendo ahorrar tiempo y dinero a quienes decidan tomar en consideración las predicciones artificiales de un sistema denominado “Learning Machine”. Al parecer, la realidad eventualmente, terminará superando a la ficción.

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