A medida que interactuamos con determinados sistemas, éstos pueden “aprender” paulatinamente acerca de nuestros hábitos y gustos. Se trata del machine learning, es decir, programas de aprendizaje automático que deciden, por ejemplo, qué mostrarnos de acuerdo a nuestros gustos y preferencias. Al respecto opinó para Télam Juan Caracoche, Chief Technology Officer (CTO) Latin America at GlobalLogic.

 
Cuando compramos por internet, usamos el correo electrónico que automáticamente filtra los mensajes que queremos ver de aquellos que son spam, realizamos una búsqueda en la web o interactuamos con nuestros Smartphones, generamos información que -en forma aislada-, puede no tener mucho valor. Sin embargo, si esos datos se combinan y relacionan, es posible obtener mucho conocimiento sobre nosotros. Así es como, a medida que interactuamos con determinados sistemas, éstos pueden “aprender” paulatinamente acerca de nuestros hábitos y gustos.

Se trata del machine learning, es decir, programas de aprendizaje automático que deciden, por ejemplo, qué mostrarnos de acuerdo a nuestros gustos y preferencias. Este es el secreto por el cual Netflix nos sugiere qué film ver, así como Facebook determina qué publicaciones nos muestra.

En definitiva, el machine learning está en todas partes, aunque no nos demos cuenta de esto. Tradicionalmente, la única manera de conseguir una computadora realice determinada acción era mediante un algoritmo que detallaba qué hacer ante determinada acción. Sin embargo, los programas de aprendizaje automático tienen la capacidad de descubrir por su cuenta y de hacer inferencias a partir de datos. Y cuantos más datos tiene, mejor son sus acciones. Esto significa que van “aprendiendo” a medida que reciben mayor volumen de información.

Como se ve, esta tecnología desempeña un papel central en distintos aspectos de nuestra vida. En las organizaciones se utilizan para la selección de candidatos a determinados puestos de trabajo, también para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades y a los inversores para decidir qué deben hacer con las acciones bursátiles. De esta manera, se está rehaciendo la manera en la cual las personas hacen ciencia, negocios, política y hasta la guerra.

Gracias a esta solución tecnológica, las empresas pueden conocer a sus clientes como nunca antes lo habían podido hacer, de la misma manera que los vehículos autónomos pueden moverse sin piloto. Dos ejemplos: Nunca nadie programó al sistema de recomendación de Amazon para que nos muestre los productos en función de nuestros gustos.

El machine learning consta de algoritmos, conocidos como “redes neuronales”, que son capaces de diseñar otros algoritmos personalizados, algo que nunca antes ocurrió en la historia de la humanidad. Para eso, intentan imitar la actividad neuronal en la corteza cerebral de las personas. Así es como aprende a reconocer patrones en representaciones digitales de imágenes, sonidos, y cualquier otro tipo de dato.

Estas tecnologías, aparentemente mágicas, funcionan porque en su núcleo tienen la capacidad de predecir y encontrar correlaciones, entre otras cosas, de resultados y acciones futuras en base a grandes volúmenes de datos relacionados del presente y el pasado. Así es como surgen situaciones en las cuales las máquinas vencen a los hombres. Es el caso de AlphaGo, de Google, que este año le ganó un torneo al campeón mundial de Go, o de la tienda Target, que descubre cuando una mujer está embarazada antes de cualquiera lo sospeche.

Dado el rol de esta tecnología en la vida de todos nosotros es tan importante que por eso es fundamental que entendamos, aunque sea mínimamente, qué es y cómo funciona la machine learning, esas máquinas que aprenden.

(*) Chief Technology Officer (CTO) Latin America at GlobalLogic.