Una de las características de la inteligencia humana es poder incorporar el aprendizaje y ser más inteligente con el tiempo a medida que se integran nuevos datos en la base de conocimientos de su cerebro..

Tradicionalmente, las computadoras no se consideran inteligentes, ya que si bien tienen habilidades computacionales espectaculares, deben programarse con bastante precisión para aprovechar este poder y no tienen ninguna capacidad para integrar el aprendizaje. Más bien, deben reprogramarse para abarcar mejoras, a menudo indicadas como Programa 2.0 para designar la versión más nueva y, con suerte, mejor del software que se ejecuta en la computadora.

El aprendizaje automático es la rama de la computación que incorpora algoritmos para analizar los datos que se ingresan, y mediante el análisis estadístico puede hacer una predicción sobre una salida, mientras se incorporan nuevos datos a medida que están disponibles, para actualizar la salida prevista..

En otras palabras, el algoritmo le permite a la computadora incorporar nuevos datos y actualizar su algoritmo a lo largo del tiempo, para que el aprendizaje se lleve a cabo efectivamente. Un término estrechamente relacionado, y en ocasiones considerado casi sinónimo, es la inteligencia artificial, aunque algunos argumentarían que la inteligencia artificial se considera el término más amplio del cual el aprendizaje automático es un subtipo..

La frase máquina de aprendizaje se remonta a 1959, cuando Arthur Samuel, un pionero en los campos de los juegos de computadora y la inteligencia artificial y profesor de investigación en la Universidad de Stanford, lo definió como el “Capacidad para aprender sin ser programado explícitamente.”.

Campeón de damas

Le interesaba el aprendizaje automático con respecto a las damas, que consideraba un tema ideal debido a la simplicidad del juego. Debido a la falta de potencia de cómputo disponible en ese momento, en lugar de intentar ejecutar todas las posibilidades, su algoritmo usó poda alfa-beta (una variante del algoritmo Minimax) para elegir un movimiento en función de la posición de las piezas, incluida la ubicación de piezas de rey, y la probabilidad de ganar.

Puso sus teorías en práctica en 1961 cuando su programa ganó un partido contra el campeón de la entidad de control del estado de Connecticut, considerado el cuarto jugador clasificado en la nación en ese momento, lo que le dio credibilidad a su trabajo..

Esto allanó el camino para un trabajo más innovador en el campo del aprendizaje automático. Esto incluye el famoso partido de 1997 donde el superordenador de IBM, Deep Blue, después de una pérdida inicial el año anterior, pudo vencer al campeón mundial Garry Kasparov en una serie de partidos en el juego de ajedrez más complejo..

Incluso más recientemente, en 2016, Google asumió el juego aún más complicado de Go, un popular juego de mesa chino conocido por su alto nivel de estrategia. Usando el algoritmo AlphaGo para el aprendizaje automático, un producto de Google DeepMind, un jugador profesional fue derrotado en cinco juegos consecutivos impresionantes.

El aprendizaje automático se ha aplicado a más que solo juegos. En 2012, en Google X Labs, se diseñó un algoritmo de aprendizaje automático para recorrer los videos de YouTube e identificar de manera independiente a aquellos que tienen un gato en la transmisión de videos. Para 2014, Facebook tenía un algoritmo de aprendizaje automático, DeepFace, que podía hacer coincidir las imágenes de rostros con una persona con una precisión de más del 97%, que se aproxima al rendimiento de un humano típico cuando se trata de esa tarea..

Con el fin de facilitar más proyectos, en 2015, Microsoft presentó su Kit de herramientas de aprendizaje automático distribuido, que actualmente incluye la incorporación de palabras distribuidas (multisentido) para el procesamiento de lenguaje natural de alta calidad..

La tecnología de aprendizaje automático también se ha aplicado a los robots y su capacidad para realizar tareas complejas de forma autónoma. Ha habido interés en aplicaciones militares, y esto ha provocado que muchas luminarias tecnológicas, como Stephen Hawking y Steve Wozniak, envíen una carta abierta a la ONU..

Su preocupación es que el aprendizaje automático con armas representa un “tercera revolución en la guerra”. Por otro lado, la tecnología autónoma promete hacer que los autos sean más seguros para conducir, y esto se mostró recientemente con la tecnología implementada en un vehículo clásico, un Ford Mustang 1965, en el Goodwood Festival of Speed.

Beneficios de negocio

Las empresas también han adoptado el aprendizaje automático, y un ejemplo de esto son los chatbots automáticos que reducen los niveles de interacción de los clientes con empleados más costosos de soporte al cliente.

También hay una tendencia a alejarse de los menús de interacción del teléfono (“presiona uno para esto, presiona dos para eso”) que generalmente molestan a los clientes, hacia la interacción del texto. Por ejemplo, a finales de 2017, el Royal Bank of Scotland presentó su nuevo chatbot AI, Luvo, una herramienta de chat web que aparece en el sitio web del banco y le pregunta si el cliente tiene alguna pregunta..

El objetivo es que Luvo ayude al 10% de los clientes, con la capacidad de responder directamente a preguntas sencillas, y dirigir a otros con problemas más complicados al agente humano correcto para proporcionar una ayuda más definitiva. La idea es que al hacer que Luvo se encargue de las tareas más simples, esto libera a los asesores humanos para los problemas más complicados de los clientes..

Este chatbot virtual en particular está impulsado por la herramienta de conversación Watson de IBM, ampliamente considerada como uno de los motores de inteligencia artificial más avanzados, con una fortaleza particular en el reconocimiento de lenguaje natural. Esta incorporación de aprendizaje automático en forma de chatbot en el Royal Bank of Scotland, impulsada por el ahorro de costos y tiempo para el servicio al cliente, es parte de una tendencia más amplia, que otras compañías han adoptado con obvios dividendos. Sin embargo, Facebook cerró su chatbot basado en texto, M, a principios de este año, por lo que la transición no es perfecta ya que se buscan aplicaciones viables para esta tecnología.

Música para tus oídos

El aprendizaje automático también se ha aplicado a la transmisión de música en línea. En Spotify, el extenso servicio de música a pedido con más de 100 millones de usuarios, la empresa aplica el aprendizaje automático para transmitir música que coincida con su gusto musical. Especialmente popular es la función 'Discover Weekly' de Spotify que tiene lo que parece ser una lista cuidadosamente seleccionada de canciones basadas en tus hábitos de escucha, como un buen amigo que conoce tus hábitos de audición creando una cinta mixta para presentarte a nuevos artistas..

Sin embargo, esto se logra a través de algoritmos de aprendizaje automático que incorporan datos del filtrado colaborativo que analiza su comportamiento auditivo y fanáticos similares, junto con el procesamiento de lenguaje natural que incorpora texto y el análisis de audio de las pistas directamente..

Todos estos datos pasan por el algoritmo de aprendizaje automático de la compañía para generar estas selecciones de música, y esto sin duda contribuye a la popularidad de Spotify, mientras que algunos servicios de la competencia, como Songza y Pandora, eligen canciones basadas en el etiquetado manual sin los datos adicionales que emplea Spotify..

Con el aprendizaje automático capaz de ser el mejor campeón humano en múltiples juegos de mesa estratégicos, se ha demostrado claramente el poder de estos algoritmos que pueden incorporar nuevos datos en su proceso de toma de decisiones. Y ahora, diversas industrias, desde el servicio al cliente, a través de la conducción autónoma, hasta la transmisión de música curada, han demostrado el poder de incorporar algoritmos de aprendizaje automático también..

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