Muchos son los términos que se han puesto de moda en los medios de comunicación en los últimos meses, algunos como Machine Learning o Deep Learning. En español su traducción suena menos impresionante: Aprendizaje Automático (AA) y Aprendizaje Profundo (AP). En este artículos vamos a profundicar un poco más sobre las expectativas y la realidad de las posibilidades de la relación entre Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Sabemos que la Inteligencia Artificial (IA) es el esfuerzo de automatizar tareas y procesos intelectuales hasta el momento realizadas por humanos, pero ¿qué significa Aprendizaje Automático y en qué están relacionados?
Machine learning ¿Qué es y en qué consiste realmente el Aprendizaje Automático?
Se trata de un subcampo de la disciplina de Inteligencia Artificial que pretende desarrollar metodologías y técnicas que permitan a las máquinas aprender. El aprendizaje se lleva a cabo a través de algoritmos y heurísticas que analicen los datos equiparándolos a la experiencia humana ¿Por qué lo equiparamos con la experiencia? Por que se trata de desarrollar programas capaces de identificar patrones dentro de millones de datos. Se trata de interpretaros para predecir comportamientos futuros, y que esas predicciones sean de alto valor. Uno de los puntos más importantes del Aprendizaje Automático es precisamente la automatización, es decir que la máquina mejore sus predicciones con el tiempo y sin intervención de sus programadores.
Se trata por tanto de que un computador vaya más allá de lo que le ordenamos y aprenda por si mismo a realizar tareas específicas ¿De donde aprende esas tareas? De los datos que les hemos pedido que cojan y analicen.
¿Con qué podemos equiparar ese «aprendizaje»? El aprendizaje es como un entrenamiento, es decir, enseñamos a la computadora ejemplos y patrones para que aprenda y se entrene en identificarlos y asociarlos. Por ejemplo, para que una app de fotos pueda identificar humanos, animales o paisajes, el sistema de AA pasaría por procesar muchos de esos ejemplos ya etiquetados para que el sistema pudiese aprender a asociar las fotos con las etiquetas. La disciplina del aprendizaje automático está en plena ebullición gracias a su aplicación en el mundo del Big Data y el IoT.
Deep Learning ¿Qué es y por qué será clave en el futuro de la IA?
Se trata de un subcampo del AA. Se denomina «profundo» porque el aprendizaje de los datos se realiza a través de representaciones sucesivas y jerarquizadas de datos mediante lo que se llaman «capas». Dependiendo de la cantidad de capas se determinará la pronfundidad del modelo ¿Por qué capas? las capas son unidades de proceso, lo que en los humanos se podrían equiparar a las neuronas, siendo cada una de ellas capaz de detectar determinadas características de los datos percibidos. Es por eso que se considera que el deep learning acerca a las máquinas a la percepción humano y a nuestro sistema nervioso.
Ejemplos que van mas allá: Google y el robot que aprende a andar solo
Lo revolucionario de este robot es que no necesita intervención humana para volver a la posición inicial. Lo interesante del estudio de Google es que el robot lo hace todo solo, aprendiendo por sí mismo todas las pautas necesarias.
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