Por: Andrés Coria.

La inteligencia artificial ha crecido a pasos agigantados en los últimos años y ha demostrado ser una de las tendencias tecnológicas más importantes de este siglo. Gran parte del crecimiento de esta tecnología ha sido gracias al famoso machine learning, ya que este sistema de aprendizaje computacional ha permitido que las computadoras aprendan a realizar diferentes actividades, muchas de ellas sin la necesidad de la intervención humana. Partiendo de este punto, surge la pregunta: ¿qué sigue después del machine learning?

Recordemos qué es el machine learning

El concepto de machine learning ya lo hemos cubierto en diferentes ocasiones a través de esta columna, sin embargo, nunca está de más dar un pequeño repaso y recordar qué significa y porqué es importante.

Retomando una definición que dimos hace un par de meses en esta misma columna, Machine learning, o aprendizaje automático, es un campo de las ciencias informáticas que tiene como propósito crear sistemas que permitan a las máquinas aprender a realizar diversas labores a través del análisis de patrones y ejemplos. En otras palabras, el aprendizaje automático le permite a una máquina reconocer constantes para predecir el comportamiento futuro de algo.

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El machine learning surge con el objetivo de emular el funcionamiento de las redes neuronales humanas a través de sistemas neuronales artificiales que son capaces de formar conexiones y enseñarle a pensar a una máquina para que se pueda adaptar a diferentes situaciones. Este mismo sistema de aprendizaje ha permitido que poderosas inteligencias artificiales, como la de Google, aprendan a jugar juegos como damas o ajederez y volverse expertas en tiempos reducidos.

El siguiente reto: transferir inteligencia 

A pesar de que el machine learning y la inteligencia artificial pueden parecer cosas perfectas, la realidad de las cosas es que todavía se pueden perfeccionar aún más y llegar a niveles inimaginables. Muchos expertos del ámbito tecnológico, incluyendo el diseñador de videojuegos Demis Hassabis, consideran que el siguiente reto de la inteligencia artificial será transferir aprendizaje.

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Para esclarecer el punto anterior bastará el siguiente ejemplo: un ser humano puede aprender a jugar un juego de mesa como ajedrez, mejorar hasta el punto de convertirse en un profesional y después, si así lo desea, puede aprender (además) a jugar otro como damas o backgammon. Este ejemplo no aplica para la inteligencia artificial ya que, debido a sus actuales limitaciones, podemos enseñarle a jugar uno de esos juegos y convertirse en la mejor del mundo, pero si quisiéramos saltar a otro juego tendríamos que borrar todo lo que ha aprendido para darle paso al nuevo conocimiento.

¿La manera de lograrlo?

Aún es muy pronto para responder esta pregunta ya que, como mencionamos en el apartado anterior, la inteligencia artificial todavía cuenta con varias limitaciones en cuanto a machine learning se refiere. No obstante, una solución hipotética a este problema sería crear un sistema que permitiera a las máquinas conectarse entre sí para transferir aprendizaje. Lo anterior no suena tan descabellado, ya que ésto mismo hacemos los seres humanos en espacios como la escuela donde las personas comparten ideas y conocimiento sobre diversos temas y materias.

En caso de que pudiéramos lograr perfeccionar los sistemas de machine learning con transferencia de aprendizaje sería posible enseñar a una máquina a realizar diferentes tareas sin necesidad de borrar el conocimiento anterior. Por otro lado, tal como mencionamos en el párrafo anterior, este tipo de transferencia podría permitir que las máquinas se corrijan unas a otras a la hora de realizar actividades. Así pues, si a una máquina se le dificulta diferenciar imágenes, puede conectarse con otra que lo domina para aprender de ella y mejorar su rendimiento.

Para terminar, resulta importante recalcar que todavía no hemos logrado descifrar cómo lograr la siguiente etapa del machine learning, sin embargo, no cabe duda de que, cuando lo logremos, abriremos la puerta a un futuro bastante emocionante.

Fuente: Xataka.

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