Bien dicen que la realidad muchas veces supera a la ficción. Y más en estos tiempos de grandes y acelerados avances tecnológicos.

Lo que antes parecía solo podía ocurrir en películas como Terminator, ahora hay tecnologías tan avanzadas que permiten ir reduciendo la brecha entre humanos y robots.

¿En qué nos parecemos unos y otros?

Bueno, no hace falta tener visión infrarroja, un esqueleto metálico ni una fuerza extraordinaria para descubrirlo.

Sin ser cyborgs, podemos decir que una de las principales similitudes que los humanos compartimos con las máquinas es nuestra enorme capacidad de aprendizaje.

En nuestros tiempos, esa capacidad de aprendizaje tiene un nombre y se llama Machine Learning, una disciplina que forma parte del vasto mundo de la inteligencia artificial.

El Machine Learning es la ciencia que enseña a las máquinas cómo comportarse y actuar de una manera similar a las personas, alimentándolas de información y datos, pero sin programarlas para una tarea específica.

¿Pero, por qué decimos de una manera similar a las personas?

Sencillo. Cuando un sistema ordinario es dotado de inteligencia artificial, lo que hace es aprender de las situaciones ocurridas en el pasado a fin de predecir lo que ocurrirá en el futuro para, finalmente, mejorar el resultado.

Exactamente de la misma forma como aprenden las personas en edades tempranas o cuando son bebés.

Veamos un ejemplo:

Un niño primero aprende a gatear para después caminar. Esto lo hace a través de una serie de conexiones neuronales que toman la información de acciones anteriores a fin de prepararlo para dar sus primeros pasos.

Las máquinas también necesitan alimentarse de muchos datos e información de experiencias previas para funcionar correctamente.

Esta fase de recolección de datos y entendimiento de la información es vital porque así tendrá un algoritmo de aprendizaje basado en toda esa información.

De nuevo, igual a como aprende un humano.

Existen diversos métodos de aprendizaje utilizados en el Machine Learning y uno de los principales y más parecidos al de las personas es el de aprendizaje con reforzamiento.

Este consiste en aprender a comportarse a partir de la ejecución de diversas acciones que conducen a una serie de resultados. El objetivo es dar con la acción que genere resultados positivos.

Otro ejemplo relacionado con los bebés humanos: Cuando aprenden, por experiencia propia, que tocar una vela encendida quema, la próxima vez que vean una, se abstendrán de hacerlo (realizarán una acción distinta – no tocar).

En Machine Learning, este método es usado para que la máquina no repita acciones que llevan a malos resultados.

Si, como las máquinas, quieres aprender sobre otros métodos, algoritmos de aprendizaje y demás detalles del Machine Learning, te invitamos a descargar nuestro ebook gratuito: Machine Learning: la ciencia que “humaniza” a las máquinas.

Leelo y si te quedan dudas o tienes algún comentario, contáctanos y con gusto seguimos conversando sobre Machine Learning, Terminator o cualquier otro apasionante tema vinculado a la inteligencia artificial.