En los últimos tiempos, la inteligencia artificial ha dado auténticos pasos de gigante, y es que no solo estamos avanzando en la búsqueda de esa inteligencia perfecta en una máquina, sino que también estamos sabiendo aprovechar mejor esos avances, utilizándolos en nuestro día a día y consiguiendo que la inteligencia artificial esté en cada faceta de nuestra vida. El terreno se ha ampliado tanto que incluso hay nuevas fórmulas dentro del mundo de le IA, como puede ser el Machine learning, una forma diferente de hacer aprender a una máquina, a través de ejemplos y millones de datos.
Hasta ahora, la mayoría de sistemas de inteligencia artificial trataban de emular el pensamiento humano, a través de la lógica y el raciocinio, de ejemplos en los que el ser humano se comporta de una manera, para ir cogiendo todo eso y convertir a esa “máquina” en lo más parecido a una mente humana posible. Sin embargo, los expertos se han dado cuenta de las limitaciones que eso tiene, y han entendido que deben dejar pensar a la máquina, a través de sus propios algoritmos, para alcanzar un nivel de entendimiento y conocimiento más allá de lo que el ser humano puede aspirar.
Algoritmos y datos que ayudan a predecir comportamientos
Al ser una máquina, la manera de almacenar datos y entenderlos es diferente a la de nuestro cerebro, y por tanto, la forma en la que la inteligencia artificial se desarrolla también será distinta. Aquí hablamos de algoritmos, secuencias y fórmulas que vienen dadas por la propia máquina después de estudiar millones de datos que ha ido recolectando, normalmente a través de Internet, con la misión no de entender el comportamiento humano o de pensar como nosotros, sino simplemente de predecir comportamientos, de saber lo que va a pasar teniendo en cuenta lo que ya ha pasado, y llevado a un nivel suprahumano, por supuesto.
Ordenadores con la habilidad de aprender a resolver problemas prácticos
Evidentemente, para este tipo de procesamientos se necesitan ordenadores especiales con mucha potencia, capaces de analizar millones de datos en un segundo y además, buscar una solución acorde a sus propios algoritmos. Lo más interesante de este Machine Learning es que la propia máquina va evolucionando y va aprendiendo más y más conforme más datos se le incluyen o más problemas se le plantean. La próxima vez que le pongamos por delante un problema parecido tardará menos en solucionarlo, porque tiene esa habilidad aprehendida. Así es como la propia máquina aprende de sí misma, por su cuenta.
¿Cuál es el principal objetivo del Machine Learning?
El machine learning se ha ideado para romper con las limitaciones y las barreras que suponía tratar de crear inteligencias artificiales que respondiesen como humanos. Y es que esto es algo que no traería demasiados beneficios, porque para pensar así ya estamos nosotros. Las máquinas deben ayudarnos a pensar de otra forma, y dar con soluciones que seguramente nosotros tardaríamos meses o años en descubrir. Su aplicación ya está siendo interesante en campos como el big data, la previsión de catástrofes, la previsión de comportamientos humanos en determinados escenarios, el reconocimiento facial, etc…
Perspectivas y aplicaciones actuales de estos algoritmos
Actualmente, el machine learning se trabaja sobre todo en grandes empresas, especialmente en las informáticas, para poder realizar mejores previsiones y algoritmos más acertados. Uno de sus principales usos hoy en día es la seguridad, tanto en la personal (a través de sistemas como el reconocimiento dactilar o facial) como en la seguridad de Internet, en la que este tipo de algoritmos se utilizan para codificar los servers y documentos más valiosos. El cuidado de la salud también es uno de esos campos donde la inteligencia artificial de tipo machine learning está entrando con fuerza, ya que puede ayudar mucho mejor en la previsión de contagios, enfermedades, etc…
El futuro y los retos del machine learning
Las aplicaciones del machine learning son increíbles actualmente, y en el futuro se desarrollarán aún más. Tenemos, por ejemplo, el cuidado y la seguridad en las grandes transacciones financieras, siendo utilizadas estas máquinas para controlar cualquier movimientos sospechoso, o también la atención a los clientes, personalizando muchísimo más la experiencia. De la misma forma, el machine learning ayudará a conocer mejor las tendencias del mercado, algo que facilitará mucho las decisiones de las empresas y que ayudará a crear siempre un sistema mucho más cercano a lo que busca y necesita el usuario.