¿Qué es Machine Learning y por qué es tan importante?

Machine Learning (o en español, Aprendizaje Automático) es una rama de la Inteligencia Artificial que persigue el desarrollo de técnicas que permitan a las máquinas aprender de manera automática y mejorar a través de la experiencia, sin haber sido explícitamente programadas para ello.

El objetivo es desarrollar software que sea alimentado por conjuntos de datos específicos y que aprenda a partir de ellos. Existe una fase inicial de entrenamiento en la que se nutre al software de ejemplos, experiencia directa o instrucciones. Es una fase dirigida en la que es muy importante disponer de conjuntos de datos relevantes para cumplir con los objetivos.

Una vez entrenados, los algoritmos de Machine Learning serán capaces de encontrar patrones y tomar decisiones en el futuro sobre nuevos conjuntos de datos, aprendiendo cada vez y sin intervención humana alguna.

Como decíamos al principio, Machine Learning (ML) es una rama de la Inteligencia Artificial (IA). En ocasiones se confunden los términos y se habla indistintamente de uno u otro, algo que no es correcto. La Inteligencia Artificial es una especialidad muy amplia dentro de las ciencias de la computación. Su objetivo es crear máquinas con las mismas capacidades racionales que el ser humano a partir de la imitación de los procesos cognitivos.

Podemos decir que Machine Learning es, entonces, un subconjunto de la IA especializado en las técnicas de aprendizaje orientadas a la realización de tareas.

El aprendizaje automático permite el análisis de cantidades masivas de datos. La combinación del aprendizaje automático con la IA y las tecnologías cognitivas puede hacer que sea aún más efectivo en el procesamiento de grandes volúmenes de información. Por ese motivo, el potencial de esta ciencia es enorme para la resolución de problemas complejos en todos los ámbitos.

Aplicaciones principales de Machine Learning

Hoy disponemos de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial por todas partes. Aunque muchos algoritmos de aprendizaje automático no son nuevos, la capacidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a Big Data es un desarrollo reciente. Cada vez es posible procesar más cantidad de datos más rápidamente, abriendo un sinfín de posibilidades.

Asistentes virtuales personales

Sn una de las aplicaciones más sencillas de los algoritmos de Machine Learning. Son asistentes —ya sea aplicaciones o bien dispositivos— capaces de entender ciertos comandos a través de la voz, y ejecutar tareas sencillas.

El aprendizaje automático es una parte importante de estos asistentes personales, ya que recopilan y refinan la información sobre la base de nuestra interacción previa con ellos. De esta manera, los resultados que ofrecen se refinan con el tiempo y se ajustan a nuestras preferencias.

Predicciones de tráfico y optimización de las redes de movilidad

El tráfico es un sistema complejo que genera cantidades ingentes de datos. En las grandes ciudades, y en horas punta, se pueden dar situaciones de congestión, atascos y demás incidencias que hoy se pueden prever o gestionar gracias a los sistemas de aprendizaje automático.

Por ejemplo, es posible introducir elementos inteligentes en la infraestructura como, por ejemplo, semáforos. Estos semáforos inteligentes pueden variar la frecuencia de sus luces en función del tráfico en tiempo real, y de acuerdo con el resto de la red de semáforos, como se ha hecho ya en Londres. Así, en función de las necesidades puntuales se regulará el tráfico de manera dinámica, pudiendo incluso priorizar a los peatones frente a los vehículos.

El Machine Learning —y también Deep Learning, un subconjunto del aprendizaje automático— es clave para el desarrollo de los coches autónomos. En concreto, para dotar de visión artificial a estos vehículos —incluso combinando los algoritmos con la percepción humana— y la capacidad de reconocer peatones, otros vehículos, animales u obstáculos.

En la toma de decisiones también intervienen los algoritmos de Machine Learning, con el fin de que el vehículo pueda reaccionar a tiempo ante cualquier imprevisto durante la conducción, elegir las mejores rutas, buscar alternativas y, en definitiva, todo aquello que sea necesario para llegar al destino.

Refinamiento de resultados en los motores de búsqueda

Los motores de búsqueda como el de Google disponen de algoritmos de Machine Learning capaces de aprender de qué manera reaccionamos, cada uno de nosotros, a los resultados de las búsquedas. Por ejemplo, en qué resultados hacemos clic para una búsqueda determinada, si lo hacemos en los primeros resultados o bien si pasamos dos o tres páginas sin encontrar lo que estábamos buscando.

De esta manera, el algoritmo puede aprender a mostrar mejor los resultados y se refina poco a poco, con cada búsqueda individual de cada persona en el mundo, cada día.

Recomendaciones personalizadas

Relacionado en cierto modo con el punto anterior, los algoritmos de aprendizaje automático son fundamentales para ofrecernos recomendaciones personalizadas, ya sea de productos determinados, o de contenidos para consumir.

YouTube, por ejemplo, nos ofrece contenidos recomendados basándose en la experiencia previa —qué visualizamos, cuánto tiempo, si nos gusta o no, si completamos el vídeo o salimos antes de la mitad de la reproducción—.

En otros casos, las recomendaciones de productos tienen como objetivo vender más en una tienda online, por ejemplo. Es posible recomendar productos perfectos para un comprador determinado basándose en el historial de compra previa, en los productos que hemos revisado, los que nos gusta o los que añadimos al carrito —incluso si, en el último momento, cancelamos la compra—. Los algoritmos de Machine Learning aprenden de nuestro comportamiento para proporcionarnos la mejor experiencia de compra.

Los retos inmediatos del Machine Learning

Cada vez se diseñan algoritmos más avanzados, capaces de realizar procesamiento de datos a velocidades enormes, ayudando en la toma de decisiones —ya sea en empresas o en dispositivos o sistemas como el coche autónomo—. Nos permiten procesar Big Data, detectar fraude online, clasificar el spam en nuestros servicios de correo electrónico y un sinfín de aplicaciones más. Y esto no ha hecho más que empezar. Los próximos retos de envergadura para los algoritmos de aprendizaje automático son, sin duda, procesar y utilizar el lenguaje natural. En concreto, existen dos ramas de la IA que se dedican a este particular, como son Natural Language Processing (NLP) y Natural Language Understanding (NLU).

Entender y dominar el lenguaje natural es un problema complejo que no tiene solución a corto plazo. Para las máquinas, no solo se trata de entender el lenguaje —como hacen os asistentes personales actuales—, sino captar el lenguaje corporal, entender el contexto, detectar nuestro tono de voz para entender las emociones… Son tareas muy complejas que necesitan desarrollos muy específicos.

Eso sí, en cuanto seamos capaces de crear algoritmos capaces de procesar el lenguaje natural, viviremos una auténtica revolución tecnológica sin precedentes.