El desarrollo de la tecnología está favoreciendo la aparición de máquinas cada vez más inteligentes y con mejor capacidad de resolver problemas. Sin embargo, el salto cualitativo de esta revolución radica en la capacidad de aprendizaje de estas, lo que permite que no necesiten ser reprogramadas para adaptarse a las nuevas situaciones o circunstancias en un entorno cambiante, lo que se conoce como Machine Learning. A continuación te presentamos algunos ejemplos de Machine Learning que ya forman parte de nuestro día a día.
Machine Learning, o aprendizaje automático, es una rama de la programación, y en concreto de la inteligencia artificial. Esta rama se caracteriza por desarrollar una programación inicial que permite que las máquinas analicen los datos del entorno y, a partir de estos, identifiquen patrones. Pero lo que caracteriza como tal el Machine Learning es que, las propias máquinas, a partir de estos patrones previamente identificados, son capaces de autorreprogramarse para cumplir su objetivo de forma acorde a las nuevas circunstancias. Es decir, a los nuevos patrones. O, en otras palabras, las máquinas aprender cómo llevar a cabo su trabajo incluso cuando las situaciones se modifican sin necesidad de que un ser humano las vuelva a programar.
La principal similitud entre Inteligencia Artificial y Machine Learning radica en que, ambas disciplinas, se centran en dotar a las máquinas de las capacidades necesarias para resolver problemas (o cumplir el objetivo para el cual han sido programadas). Sin embargo, el Machine Learning es una evolución de la Inteligencia Artificial. El Machine Learning cuenta con todos los desarrollos de la Inteligencia Artificial tradicional pero, además, incluye la capacidad de que las máquinas aprendan por sí mismas (se reprogramen) a partir de Big Data y la identificación de patrones. De esta forma, se trata no sólo de máquinas inteligentes, sino de máquinas autosuficientes (capaces de seguir trabajando correctamente sin la necesidad de la supervisión humana cada vez que el entorno o las circunstancias cambien).
Aunque todo lo relacionado con la Inteligencia Artificial y el Machine Learning puede sonar a ciencia ficción, la realidad es que son tecnologías que ya operan en muchos ámbitos de nuestra vida diaria sin que apenas nos demos cuenta. Algunos de los ejemplos de Machine Learning más cotidianos son los siguientes.
El reconocimiento facial es uno de los ejemplos de Machine Learning que ha entrado pisando fuerte. Esta tecnología no solo es capaz de identificar a personas determinadas a partir de una información básica inicial, sino que, a medida que la máquina aumenta su experiencia en tareas de reconocimiento facial, mejora su capacidad de análisis. De esta forma, aprende a identificar personas y rostros, pero también emociones, estados de ánimo y otras variables que permiten que continúe haciendo su trabajo independientemente de que los rostros se modifiquen o cambien de aspecto.
Google, y otros servicios de e-mail, utilizan tecnología Machine Learning a la hora de seleccionar el correo que recibimos. En concreto en lo referente a los correos spam. La Inteligencia Artificial aprende a partir de los datos que le suministramos constantemente cada vez que enviamos un correo a la papelera, lo marcamos como spam o lo marcamos como favorito. A partir de toda esta información, Google es capaz de predecir la categoría que tendrá cada correo y, de esta forma, realizar esta tarea de selección de forma automática a partir de la información recopilada con nuestras decisiones anteriores.
Otro de los mejores ejemplos de Machine Learning que forma parte de nuestra vida cotidiana es la recomendación de productos y servicios. Los anuncios que vemos en los medios digitales están seleccionados de forma personalizada para cada uno de nosotros. Esto se hace basándose en la información que suministramos de forma constante, ya sea dando likes en redes sociales o, simplemente, permaneciendo más tiempo con la pantalla viendo un determinado producto que otro. Toda esta información es recopilada por la Inteligencia Artificial y, gracias al Machine Learning, es analizada para determinar qué productos y servicios se adaptan mejor a nuestros gustos y necesidades y, en consecuencia, mejorar la experiencia de compra.
Uno de los ejemplos de Machine Learning que está avanzando de forma más rápida es la conducción autónoma. Esta tecnología va a permitir el desarrollo de vehículos sin conductor, lo que ofrece una gama de posibilidades casi infinita. Desde taxis y medios de transporte autónomos, a flotas de reparto automatizadas y drones con aplicaciones en sectores muy variados.
Estos son solo algunos ejemplos de Machine Learning que ya forman parte del presente. Sin embargo, todo hace pensar que tanto la Inteligencia Artificial como el propio Machine Learning, terminarán por constituir tecnologías innovadoras que impregnarán todo a nuestro alrededor en las próximas décadas. Años en los que el ser humano y los robots trabajarán de forma completamente integrada y donde, las máquinas inteligentes y capaces de aprender, serán un elemento más de nuestro día a día. Igual que hoy lo son los teléfonos celulares o los computadores.