Machine Learning: La explicación mas simple que jamás hayas leido.

Probablemente has oído hablar de Machine Learning (Aprendizaje Automático) y la Inteligencia Artificial, pero ¿estás seguro que sabes lo que son? Si estás luchando por entenderlo, no estás solo. Se habla mucho por todos lados, pero es difícil distinguir qué es ciencia y qué es ciencia ficción. Empezando por los nombres en si mismos ...

Machine Learning es, en esencia, un etiquetador de cosas.

Soy estadístico y neurocientífico de profesión, y nosotros los estadísticos tenemos la reputación de elegir los nombres más simples y aburridos para las cosas. Nos gusta hacer exactamente lo que dicen las instrucciones. ¿Sabes como habríamos llamado al Machine Learning? El etiquetador de cosas usando ejemplos!

Contrariamente a la creencia popular, el Machine Learning no es una caja mágica, ni la razón por la cual se invierten US$ 30 mil millones en fondos de capital de riesgo. En esencia, el Machine Learning es solo un etiquetador-de cosas, tomando tu descripción de algo y te dice qué etiqueta le debe corresponder. Lo que suena mucho menos interesante que lo que podrías leer en muchas de las revistas especializadas. ¿Pero te habrías emocionado lo suficiente como para leer sobre este tema si lo hubiésemos llamado etiquetado-de-cosas al principio? Probablemente no, lo que demuestra que un poco de marketing y palabras pomposas puede ser útil para que esta tecnología reciba la atención que merece (aunque no por las razones que podrías pensar).

Es increíblemente útil, pero no es tan ciencia ficción como suena..

¿Y qué pasa con la inteligencia artificial (IA)? Mientras los académicos discuten sobre los matices de lo que es y lo que no es IA, la industria está usando el término para referirse a un tipo particular de Machine Learning. De hecho, la mayoría de las veces las personas las usan indistintamente, y no tengo problema con eso. Así que IA también se trata de etiquetar cosas. ¿Estabas esperando robots? ¿Algo de ciencia ficción con una mente propia, o algo con forma de humano? Bueno, la IA de hoy no es eso. Los humanos somos una especie que ve rasgos humanos en todo. Vemos caras en tostadas, cuerpos en nubes, y si coso dos botones en un calcetín, hasta podría terminar hablándole. Ese títere de calcetín no es una persona, y tampoco lo es la inteligencia artificial, y es importante tener eso en cuenta. ¿Es esto decepcionante? ¡Levanta la mirada! La realidad es mucho más útil.

Déjame mostrarte por qué debes estar emocionado. ¿Qué ves en la foto?

¿Qué clase de animal es este? Fácil, ¿no? Ahora dime qué hizo tu cerebro con los pixeles de esta foto para obtener esa respuesta.

Acabas de procesar datos bastante complejos a través de tus sentidos y, como por arte de magia, lo has etiquetado como "gato". ¡Eso fue muy fácil para ti! ¿Qué tal si quisiéramos que una computadora hiciera la misma tarea, clasificar (etiquetar) fotos como gato / no-gato?

Machine Learning es una nueva forma de programación, una nueva forma de comunicarle tus deseos a una computadora.

En la forma de programación tradicional, un programador pensaría mucho sobre los píxeles y las etiquetas, se comunicaría con el universo, se llenaría de inspiración y, finalmente, elaboraría un modelo. Un modelo es solo una palabra pomposa para una receta, o un conjunto de instrucciones que tu computadora debe seguir para convertir los píxeles en etiquetas.

Un modelo es una receta que una computadora usa para convertir datos en etiquetas. Es solo un código que la máquina utiliza para convertir entradas en salidas, y puede ser elaborado por un programador o aprendido a partir de los datos por un algoritmo.

Pero piensa cómo serían esas instrucciones. ¿Qué estás haciendo realmente con estos píxeles? ¿Puedes expresarlo? Tu cerebro se beneficia de los eones de evolución y ahora solo funciona, y ni siquiera sabes cómo lo hace. Esa receta es bastante difícil de hacer.

Explica con ejemplos, no con instrucciones.

¿No sería mejor si pudieras decirle a la computadora, "Mira un montón de ejemplos de gatos, mira un montón de ejemplos de no gatos, y simplemente descífralo tu mismo"? Esa es la esencia del Machine Learning. Es una forma de programación completamente diferente. Ahora, en lugar de dar instrucciones explícitas, programa con ejemplos y el algoritmo de Machine Learning encuentra patrones en tus datos y los convierte en las instrucciones que no pudiste escribir tu mismo. ¡No más recetas hechas a mano!

Inteligencia Artificial te permite automatizar lo inexplicable.

¿Por qué es tan emocionante? Se trata de expresar nuestros deseos a las computadoras de una manera que antes no podíamos. Nos encanta que las computadoras hagan cosas por nosotros. Pero, ¿cómo podemos darles instrucciones si las instrucciones son realmente difíciles de pensar? Si son inexplicables?

La inteligencia artificial y el Machine Learning consisten en automatizar lo inexplicable. Se trata de explicarte a ti mismo usando ejemplos en lugar de instrucciones. Esto destapa una enorme cantidad de tareas para las cuales en el pasado no podíamos hacer que las computadoras nos ayuden, porque no podíamos expresar las instrucciones necesarias para programar las computadoras. Ahora todas estas tareas son posibles de hacer: el Machine Learning representa un salto fundamental en el progreso humano. Es el futuro y el futuro está aquí.

Traducido del original por Cassie Kozyrkov