Máquinas que aprenden solas

Por muchos años los conductistas y los psicólogos experimentales estudiaban el comportamiento de los humanos como si fuéramos una “caja negra”, es decir, a base de observaciones sobre como respondemos a diferentes estímulos. No se trataba de entender cómo funciona nuestro cerebro. No había intención de comprender cómo funcionan nuestros pensamientos, emociones y memoria.

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En los años 1950, esta manera de estudiar el comportamiento humano empezó a cambiar cuando creció la influencia de los expertos en las ciencias computacionales, los lingüistas modernos, los especialistas en teoría de la información y los impulsores de la inteligencia artificial. Esta generación propuso que el cerebro recibe información a través de los cinco sentidos, la procesa y decide que hacer. Concibieron que nuestro cerebro tiene un sistema de memoria que maneja el almacenamiento de información con un mecanismo para poder recordar lo necesario. En otras palabras, igual a como funciona una computadora, excepto que en esos años no podían aprender solas. Ya lo pueden hacer. Está comprobado.

Muchos expertos afirmaban hace apenas diez años que las computadoras nunca podrían ser inteligentes porque solo pueden hacer exactamente los que les dice el humano que las programa. Esto es falso. No es raro que los expertos se equivoquen de manera espectacular. “No hay ninguna razón por la cual alguien quiera tener una computadora en su casa”. Eso dijo en 1977, Ken Olsen, el fundador de Digital Equipment Corporation, una de las compañías más exitosas del mundo que fabricaban computadoras.

El desarrollo de software para máquinas que aprenden es muy complejo y difícil de explicar. Usaré un ejemplo. Los programas de computadora antiguos cuyo único propósito era reconocer caras en fotos digitales (antiguo en el mundo de la computación es hace 5 años) se basaban en instrucciones específicas para decirle a la máquina como encontrar los ojos, la nariz, la boca, los labios, los pómulos, la punta de la barba, el color de ojos, y otras características particulares. Después se le decía a la máquina como medir las dimensiones y distancias entre estos elementos. Con esta información y después diciéndole a la máquina que esas características pertenecen a Shakira, por ejemplo, el programa puede reconocer a la artista en cualquier foto.

Los programas modernos de inteligencia artificial se basan en lo que se llaman redes neuronales. Éstas no se programan paso a paso. Lo que hacen es darle a la máquina una estructura cerebral sin decirle que pasos tiene que tomar. Se le muestra la foto digital de un perro, luego de otro, y luego de miles o millones de perros hasta que sola aprende a reconocer a los caninos en cualquier foto y a decirnos donde están. Pero también podemos darle fotos de elefantes. O muestras de lenguaje para que aprendan a entender idiomas. O documentos para que aprendan a leer. Algún día se le darán expedientes médicos para que nos digan que tiene el paciente.

El programador nunca sabe con precisión como aprende la máquina. Lo que paradójicamente nos hace regresar al concepto de “caja negra” con el cual inicié estas Cavilaciones.

2 Respuestas a “Máquinas que aprenden solas

  1. Felicidades, que interesante Pedro Iván.

  2. jose javier cortes martinez

    la interaccion entre el software and hardware ha logrado tal proeza pienso, pues que el software disponga de edificios estructurales de memoria, vuelve a la realidad las peliculas de matrix.

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