La inteligencia artificial (IA) ha hecho posible una amplia gama de tecnologías modernas, desde chatbots que dominan idiomas y vehículos autónomos hasta sistemas de recomendación y asistentes de voz. Todo ello gracias al avance del aprendizaje automático, un subcampo de la IA que entrena a las máquinas para que aprendan.
Jeff Hawkins, ingeniero informático y fundador de Handspring y Palm, en el capítulo inicial de su aclamado libro "On Intelligence", publicado en 2004, desafiaba la sabiduría convencional sobre la IA.
Opinó que muchos creen que la IA acabará cumpliendo sus promesas a medida que aumente la potencia de cálculo. Sin embargo, Hawkins argumentó que la IA adolece de un defecto fundamental y es que no capta la esencia de la inteligencia o la comprensión.
Si echamos un vistazo a la historia de la IA y sus principios fundamentales, veremos cómo ha perdido el rumbo.
En el mismo libro, Hawkins describía la inteligencia humana como la capacidad de predecir el futuro basándose en experiencias anteriores. Y eso es exactamente lo que hace el aprendizaje automático.
Exploración de los fundamentos del aprendizaje automático
Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los ordenadores u otros dispositivos analizar problemas y encontrar soluciones de forma similar a los humanos.
¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo (AD), una nueva rama del aprendizaje automático que emplea métodos aún más parecidos a los utilizados por las redes neuronales humanas que el aprendizaje automático, apareció por primera vez en 2010.Tipos de aprendizaje automático
supervisado
sin supervisión
pero el aprendizaje automático por refuerzo también es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático.
Aprendizaje automático guiado
En este tipo de aprendizaje automático se utilizan algoritmos que pueden "aprender" a partir de datos manejados por un ser humano. En otras palabras, para que los algoritmos de aprendizaje automático supervisado generen conocimientos adicionales por sí mismos, los datos deben ser primero clasificados, etiquetados e introducidos en el sistema por una persona.
Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado pueden predecir el futuro e incluso tomar decisiones complejas basándose en las etiquetas que se han aplicado a los datos. Este tipo de técnica puede utilizarse con datos de clasificación o de regresión como entrada.
Aprendizaje automático autogestionado
Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado funcionan de forma autónoma y no necesitan conocimientos previos para "aprender" o resolver problemas. Los algoritmos de agrupamiento y los algoritmos de asociación son las dos categorías de técnicas de aprendizaje automático sin supervisión. El aprendizaje automático sin supervisión se utiliza para dotar a los ordenadores de la capacidad de reconocer patrones en conjuntos de datos desordenados y sin etiquetar. El algoritmo se encarga de identificar patrones en los datos para luego llegar a sus propias "conclusiones".
Aprendizaje interactivo
¿Cómo se aplica el aprendizaje automático?
Veamos algunas de ellas. 👇🏼
Coches inteligentes
Los vehículos son cada vez más inteligentes, aunque aún no hayamos alcanzado niveles de "coche de caballero". Los algoritmos de aprendizaje automático, por ejemplo, se utilizan para crear la conducción asistida. Según un reciente estudio de IBM llamado Automotive 2025, para el año 2025 los coches ajustarán automáticamente su radio, temperatura, posición del asiento y otras características a las preferencias del conductor.
Investigación médica
La investigación médica: Una de las bases de la investigación científica, especialmente en medicina, es el aprendizaje automático. Por ejemplo, el aprendizaje automático se está utilizando para la detección precoz de enfermedades como el cáncer o diversas formas de trastornos respiratorios, que tienen un mejor diagnóstico cuando se detectan a tiempo.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Una de las aplicaciones más comunes y beneficiosas del aprendizaje automático es el procesamiento del lenguaje natural.
Folksonomy es un ejemplo de algoritmo PLN capaz de clasificar información, reconocer patrones en los datos y deducir inferencias a partir de información escrita en lenguaje natural, el lenguaje que utilizan los humanos.
Múltiples industrias utilizan PLN para la gestión de documentos y la investigación basada en cantidades masivas de datos de lenguaje natural. Otra aplicación del procesamiento del lenguaje natural son los robots asistentes de voz.
Personalización
Personalization is unquestionably one of the most widespread uses of machine learning and artificial intelligence in:
marketing
e-commerce
y cualquier forma de actividad económica establecida en el ámbito digital
Las empresas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para identificar automáticamente las tendencias de comportamiento de los consumidores y ofrecerles contenidos a medida y, sobre todo en el comercio electrónico, recomendaciones personalizadas.
Motores de búsqueda
Los motores de búsqueda también utilizan el aprendizaje automático para personalizar su material. Cada usuario recibe un conjunto diferente de resultados de los motores de búsqueda en función de sus búsquedas anteriores, su actividad en línea o información demográfica como su ubicación.
¡Haz la prueba! Dale a un compañero de trabajo un término para que lo busque en Google con su teléfono y luego búscalo tú para comprobar si Google devuelve los mismos resultados.
Cyberseguridad
Además, los algoritmos se utilizan en ciberseguridad, sobre todo para mejorar la funcionalidad de los programas antivirus que, al utilizar algoritmos de ML, mejoran su capacidad de detección de anomalías.
Desde que Hawkins escribió On Intelligence, la inteligencia artificial ha avanzado significativamente. El autor estaba equivocado, y el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y sus aplicaciones en el mundo real son prueba de ello. Los algoritmos de aprendizaje automático se parecen cada vez más al cerebro humano, aunque las máquinas todavía no puedan pensar como los humanos.
Cómo diferenciar los tipos de aprendizaje automático y su finalidad