EL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL COMO CLAVE DE EVOLUCIÓN Y REVOLUCIÓN DE LA ERA ACTUAL

EL APRENDIZAJE COMPUTACIONAL COMO CLAVE DE EVOLUCIÓN Y REVOLUCIÓN DE LA ERA ACTUAL^[1]

Hernán Flórez Martínez^[2]

“El machine learning es la vía de transformación principal que nos está llevando a repensar todo lo que hacemos.”

Google

Resumen: La especie humana ha evolucionado hacia a una transformación tecnológica radical y trascendente, por medio de algoritmos capaces de aprender a través de procesos empíricos, bajo supervisión de técnicas de machine learning, generando como producto inteligencia artificial; máquinas artificialmente inteligentes que están cambiando y cambiarán el paradigma de la era actual, generando impactos positivos en las diferentes industrias, y la cotidianidad en general para generaciones actuales y futuras.

Palabras claves: machine learning, inteligencia artificial, algoritmo, transformación radical.

La especie humana a lo largo de su existencia ha logrado grandes avances tecnológicos que posibilitan la realización de procesos ágil y efectivamente, cambiando la forma de vivir y de trabajar. El aprendizaje computacional busca dotar las máquinas de capacidad aprendizaje, el hombre de hoy crea máquinas artificialmente inteligentes que aprenden a través de la experiencia para la evolución y revolución de nuestros tiempos; por ello, en un futuro cercano, cuándo se logre el algoritmo maestro, el aprendizaje computacional servirá a la especie, no la dominará.

Cabe señalar que, este impacta trasversalmente diferentes ámbitos como el social, laboral, la medicina, la industria, la economía. A diario y sin consciencia de ello, se usan productos del aprendizaje computacional —también conocido como Machine Learning o Aprendizaje Automático—, interacción en redes sociales, consumo de entretenimiento digital, compras online y un sin número de servicios tecnológicos en donde el machine learning, los algoritmos y la inteligencia artificial son factores sincréticos e indispensables para su desarrollo.

Por lo anterior, es usual hacer uso indiscriminado o equívoco de los conceptos inteligencia artificial y machine learning, no se puede nombrar la parte por el todo; se debe tener claro que es muy diferente programar algo para que ejecute una tarea específica, a programarlo para que aprenda a ejecutar esa tarea, marcando así la diferencia entre ambas.

Ahora bien, uno de los principales objetivos del aprendizaje computacional es la automatización de procesos a través de algoritmos de aprendizaje profundo—también conocido como Deep Learning, compuesto de una red neuronal artificial que contiene niveles jerárquicos de aprendizaje—,capaz de absorber información, analizarla, generar patrones de relación y construir conocimiento. Construcción de conocimiento a través de la percepción computacional continúa.

En relación con la intencionalidad, es importante enfatizar que “la persecución de la inteligencia artificial (IA) es parte de la evolución humana” (Domingos, 2018, p.79). La tendencia al cambio siempre ha estado latente (desde épocas en dónde la era tecnológica no había colonizado la sociedad), mediada de los avances tecnológicos y de la era de la información en crecimiento constante —conocida como Big Data—, un bien común, se gira en torno a esta, la materia prima y pilar fundamental en esta estructura, el combustible para este viaje, conjunto datos relacionales o no que se procesan para generar a su vez conocimiento compuesto, dedicado, pasos a pie de gigante.

Con respecto a la era actual, se habla de una inteligencia artificial débil (no con la intención de atribuirle este calificativo literalmente o de opacar su alcance sino cómo punto de referencia de lo que se ha logrado y lo que se logrará), orientada a la resolución de problemas concretos, reactiva; lo que quiere decir que aún está en etapa de desarrollo, hasta ahora solo se ha conocido el copo del iceberg; los algoritmos están en una fase de madurez, pese a esto se han alcanzado grandes avances y este aprendizaje ha logrado crear grandes contribuciones; la generalización del conocimiento a través de la experiencia.

A su vez, la inteligencia artificial estudia diversos campos como la robótica, la cual comprende la capacidad de moverse y adaptarse en el entorno, el procesamiento del lenguaje natural, que es la capacidad de entender el lenguaje, la voz, referido a la capacidad de hablar (campo en donde se estudia la conversión de voz a texto y de texto a voz), la visión, que comprende la capacidad de ver. El machine learning, se interrelaciona con los objetos de estudio de la inteligencia artificial en pro de encontrar el cómo dotar a las máquinas de aprendizaje a través de disciplinas interrelacionadas entre sí; la búsqueda basada en diferentes perspectivas, a lo sumo genera una mayor abstracción y por ende, un producto más homogéneo.

En cuanto a la popularización de ideas como una supuesta amenaza existencial para la especie humana, de que las máquinas se alzarán contra la humanidad, también que acabarán con empleos, más que serán una raza superior con súbditos humanos, son sólo planteamientos hipotéticos alimentados de ficciones como Terminator o Ex Máquina, por el contrario, la era actual ha dejado en evidencia los logros de esta inteligencia artificial, El enfoque debe estar aplicado a planteamientos verosímiles que refuercen las técnicas de aprendizaje computacional.

Dicho esto, cada uno de los cinco tipos de aprendizaje automático —Supervisado, no supervisado, reforzado, lenguaje natural y profundo—, aportan día a día a la búsqueda finita del algoritmo macro capaz de solucionar cualquier tipo de planteamiento o problema, cada uno desde su naturaleza. El objetivo de este no será crear una nueva inteligencia que se vuelva contra la especie humana, el algoritmo maestro aligerará el progreso de esta.

Si bien, “No debería preocuparnos que los robots se alcen contra nosotros, sino su mal uso por parte de las personas” (Domingos, 2018, p.79), es importante hablar y generar un código ético de uso para este tipo de inteligencias, un limitante que ratifique los lineamientos y el alcance de este tipo de inteligencias artificiales.

Hace más de 60 años, Allan Turing—considerado el padre de la computación—, propuso la idea de Inteligencia Artificial respaldada en el artículo Maquinaria Computacional e Inteligencia (ITAM, 1987), este planteamiento generó un despliegue de investigaciones en búsqueda de conocimiento, dando pie a logros y avances de la inteligencia artificial de hoy, de los tipos de herramientas y tecnologías que nos rodean y con las cuales interactuamos, además de mejoras al proceso de dotación de aprendizaje. Un empujón hacia el resto del viaje.

...