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aprender webLas computadoras nos han ayudado a calcular la inmensidad del espacio y los detalles minuciosos de las partículas subatómicas. Cuando se trata de contar y calcular, o de seguir algoritmos lógicos de sí / no, las computadoras superan a los humanos gracias a que los electrones se mueven a través de sus circuitos a la velocidad de la luz. Pero, en general, no los consideramos "inteligentes" porque, tradicionalmente, las computadoras no han podido hacer nada ellos mismos, sin que primero nos enseñen (programen).

Hasta ahora, incluso si una computadora tuviera acceso a toda la información en el mundo, no podría hacer nada "inteligente" con ella. Podría encontrarnos una imagen de un gato, pero solo porque le habíamos dicho que ciertas imágenes contienen gatos. En otras palabras, pídele que encuentre una imagen de un gato y se devolverá con una imagen que se le ha dicho que es de un gato.

Esto tiene varias implicaciones que limitan su utilidad, y no menos importante es que se gasta una gran cantidad de tiempo humano diciéndole lo que contiene cada imagen. Los datos (imágenes) deben atravesar un cuello de botella humano, donde están etiquetados, antes de que la computadora pueda, con precisión de rayo, identificarlo como una imagen de gato y mostrarlo cuando lo solicitemos.

Si bien esto funciona bastante bien si solo buscamos imágenes de gatos en Google para pasar nuestro tiempo, si queremos hacer algo más avanzado, como monitorear un video en vivo y decirnos cuando un gato se pasea frente a la cámara,
no funciona.

Son problemas como este los que el aprendizaje automático está tratando de resolver. En su forma más simple, el aprendizaje automático se trata de enseñar a las computadoras a aprender de la misma manera que nosotros, interpretando datos del mundo que nos rodea, clasificándolos y aprendiendo de sus éxitos y fracasos. De hecho, el aprendizaje automático es un subconjunto, o mejor, la vanguardia de la inteligencia artificial.

¿Cómo surgió el aprendizaje automático?

Construir algoritmos capaces de hacer esto, utilizando la lógica binaria "sí" y "no" de las computadoras, es la base del aprendizaje automático, una frase que probablemente fue utilizada por primera vez durante la investigación seria por Arthur Samuel en IBM durante la década de 1950. Los primeros experimentos de Samuel consistieron en enseñar máquinas
a aprender a jugar a las damas.


Dado que el conocimiento -algo para obtener información y una base para tomar decisiones- es profundamente integral para el aprendizaje, estas primeras computadoras se vieron seriamente perjudicadas debido a la falta de datos a su disposición. Sin toda la tecnología digital que tenemos hoy para capturar y almacenar información del mundo analógico, las máquinas solo podrían aprender de datos ingresados lentamente a través de tarjetas perforadas y, más tarde, cintas magnéticas y almacenamiento.