Si sigues las noticias sobre tecnología, probablemente encuentres referencias al aprendizaje automático por todas partes, y con razón: es un componente fundamental de la forma en que los ordenadores procesan la información.
El aprendizaje automático está en todas partes y condiciona nuestra vida cotidiana, desde cómo nos orientamos con Google Maps hasta cómo revisamos la bandeja de entrada.
Pero ¿qué es exactamente y cuándo empezó a cobrar tanta importancia?
Aquí tienes una breve explicación para ponerte al día:
En la historia del aprendizaje automático ha habido dos avances especialmente importantes: el primero comenzó con Arthur Samuel, pionero de la inteligencia artificial, quien acuñó el término «aprendizaje automático» en 1959.
En 1959, el ingeniero del MIT Arthur Samuel describió el aprendizaje automático como un «campo de estudio que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin que se los programe explícitamente». Samuel estaba ocupado creando su propia máquina informática: un programa autónomo de damas que, imaginaba, algún día vencería al campeón mundial de este juego.
¿El otro avance importante en el aprendizaje automático? Internet.
La llegada de internet puso a disposición un caudal de datos acumulados. Con tanta información al alcance, parecía que solo quedaba hacer una cosa: encontrar la manera de organizarla en patrones significativos, una de las funciones más importantes del aprendizaje automático.
Los macrodatos son el elemento fundamental del aprendizaje automático.
Los macrodatos son, en esencia, exactamente lo que su nombre indica: una enorme cantidad de datos. Se trata de toda la información que acumulan las empresas de redes sociales y los motores de búsqueda, e incluso la que recogen constantemente micrófonos y cámaras.
Los algoritmos analizan esta enorme colección de información para que la tecnología pueda predecir qué haremos a continuación.
Grandes cantidades de datos alimentan los algoritmos de aprendizaje automático y proporcionan a la tecnología métodos para predecir patrones futuros. Estos algoritmos permiten pronosticar comportamientos futuros y anticipar problemas venideros.
Uno de los ejemplos más conocidos es la función de Amazon que sugiere productos. Analiza tus preferencias y los hábitos de compra de otras personas y, después, recomienda otros productos que podrían interesarte.
El aprendizaje automático consiste en analizar esos caudales de información recopilada para discernir patrones y predecir otros nuevos.
El aprendizaje automático se diferencia del aprendizaje humano en que la máquina solo sabe lo que le dices: un ordenador no puede expresar curiosidad ni hacer inferencias.
Por ejemplo, si ves muchas películas de ciencia ficción en Netflix, quizá encuentres Stranger Things entre las recomendaciones. Pero todo se reduce a cálculos basados únicamente en los datos de Netflix: si nunca le has dicho que te encantan los documentales ni has puntuado uno con una nota alta, es probable que el sistema nunca te recomiende ninguno.
Los ejemplos de aprendizaje automático nos rodean e influyen en nuestra vida cotidiana.
El aprendizaje automático está en todas partes: influye en todo, desde el contenido que vemos en Facebook, hasta las rutas de tráfico que Google Maps nos recomienda, nuestros filtros automáticos de correo no deseado, e incluso la seguridad de nuestros datos bancarios.
Sin embargo, las versiones actuales del aprendizaje automático han evolucionado radicalmente desde el siglo XVII. Hoy, las máquinas pueden aprender con una intervención humana mínima.
Mediante el aprendizaje automático, los tecnólogos han imitado el funcionamiento del cerebro humano al crear sistemas sofisticados llamados redes neuronales. A su vez, estas redes permiten el aprendizaje profundo, que ha dado lugar a sistemas informáticos que superan la inteligencia humana.
El aprendizaje automático desempeña un papel clave en el desarrollo de la inteligencia artificial.
A menudo se confunden la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, pero no son lo mismo. La inteligencia artificial se refiere a la capacidad de una máquina para realizar tareas inteligentes, mientras que el aprendizaje automático es el proceso automatizado por el que las máquinas detectan patrones significativos en los datos. Sin el aprendizaje automático, la inteligencia artificial tal como la conocemos no sería posible.
El aprendizaje automático tiene un futuro prometedor. Cabe esperar que contribuya al desarrollo de la realidad virtual, la industria de los vehículos autónomos y la inteligencia artificial.
En muchos sentidos, el aprendizaje automático es una de las fuerzas más poderosas de la tecnología. Su desarrollo está marcando la vanguardia del futuro en sectores como la inteligencia artificial y los vehículos autónomos.
