Machine Learning: educando a las computadoras

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Machine Learning (ML) o aprendizaje automático es algo cada día está más presente en nuestras vidas.

La manera tradicional en la que los humanos interactuaban con las máquinas era programándolas para resolver problemas, ahora construimos programas para enseñarlas a resolver problemas.

Para aterrizar este concepto me gusta usar una analogía con la cocina.

Si eres un cocinero principiante vas a comprar los ingredientes y seguir la receta paso a paso para tener un platillo final (agregar una taza de leche, dos cucharadas de azúcar, tres huevos, etc.), así es la programación tradicional.

Pero, cuando ya eres un chef experto reúnes los ingredientes y vas ajustando la receta mientras cocinas (si necesita más consistencia agregas más harina, puedes cambiar las papas por zanahorias, subes o bajas la temperatura). Así es como funciona, le das ingredientes al programa (data) y luego por ensayo y error, basándose en cálculos se ajusta hasta llegar a la respuesta correcta.

Esto es un gran reto, pues educar a una máquina es mucho más difícil que educar a una persona. Una máquina puede aprender a hacer enormes operaciones matemáticas siguiendo un simple código pero no puede distinguir un abrazo, y esto es justamente en lo que estamos trabajando. Hacer que nuestros celulares tomen comandos por voz, se hagan traducciones instantáneas en una pantalla, que nuestros correos filtren spam no deseado o que un dispositivo entienda un papel escrito a mano; todos estos son ejemplos de ML.

A medida que la tecnología de ML avanza, la interacción con nuestros dispositivos será más personalizada para cada usuario, sitios como YouTube son capaces (cada vez con mayor exactitud) de recomendar canciones, listas o canales de mayor interés para su audiencia. Y esto ya no solo se define por gustos musicales, si no por actividades y hasta estados de ánimo, lo que quiere decir que los asistentes pronto serán capaces de recomendarte una lista de canciones específica para el momento que vas en el tráfico y una distinta cuando estés en el gimnasio.

Las interacciones con nuestros dispositivos seguirán en transformación a medida que las máquinas aprendan más de nosotros, lo que llevará a que nuestra integración con la tecnología sea mucho más personalizada y nuestra vida más fácil. ¿Coches capaces de predecir nuestro destino? ¿Asistentes que se ocupen solos de nuestras agendas? ¿Hasta dónde será capaz de asistirnos la tecnología?

La autora es gerente de Comunicación de Negocios de Google México.

Twitter:@lobato_andrea

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