¿Machine Learning, una máquina con habilidades humanas?

¿Machine Learning, una máquina con habilidades humanas?

Alguna vez habéis escuchado hablar sobre machine learning, ¿os suena esto de algo?

Increíble pero cierto, máquinas interactuando con seres humanos como si de otro humano se tratase, o tomando decisiones por sí solas.

Esto te recordará a esos momentos en los que veíamos películas futuristas en las que percibíamos tanta fantasía que no creíamos que podría llegar a ser cierto, o quizá sí, pero en el futuro, futuro lejano.

Y es que claro, cómo iban a poder las máquinas hacer tantísimas cosas que ni el propio humano podría hacer de esa manera tan sencilla…

Ciencia ficción, pensábamos, pero no… Inteligencia artificial es lo que hay detrás de todo eso.

Algo que para muchos, es relativamente nuevo, y lo cierto es que no lo es tanto. Inteligencia Artificial ya sabréis qué es de sobra, ¿no? por si acaso recomiendo leer el post que habla sobre ello.

¿Recuerdas jugar con tu ordenador de sobremesa (ese que tenía el monitor más gordo que la barriga de un elefante) al solitario, al ajedrez… y a muchos juegos en los que te enfrentabas a tu propio ordenador?

Pues de la misma manera que nosotros jugábamos contra un ordenador, en los años 90 el “superordenador” Deep Blue se convirtió uno de los más importantes de la época.

Fue diseñado específicamente para batir a Kasparov (campeón del mundo de ajedrez de 1985 a 2000). Estaba formado por 30 procesadores IBM Power2 de 120 MHz, 480 coprocesadores más, diseñados para esta máquina y con la finalidad de ejecutar operaciones relacionadas con el ajedrez.

Uhhh espera espera, ¿de qué estas hablando?

Ya, ya sé que estaréis pensando eso ahora mismo, pero no os asustéis, básicamente quiero decir que esta máquina fue creada para ganar a este señor, y ese era el fin.

Era una máquina que tenía un sistema reactivo, vamos, que era capaz tanto de identificar las piezas en el tablero de ajedrez y sus movimientos, como también de hacer predicciones de cuáles serían los movimientos del contrincante y así elegir la mejor opción entre sus posibilidades.

Y bueno, dicho esto, aquí viene lo bueno. Ahora es cuando vais a empezar a comprender mejor que es esto de “Machine learning”.

Deep Blue no tenía recuerdos, no podía retener ninguna información del pasado, se basaba simplemente en mirar las piezas del tablero y elegir cual sería el mejor movimiento entre sus posibilidades.

Recordamos:

No tiene recuerdos, ignora todo antes del momento presente

Pues esta computadora, con estas características fue capaz de ganar al campeón del mundo en una de las partidas. Una de muchas, pero ganó.

Fue aquí donde empezaron a plantearse muchas cosas que más tarde se pusieron en marcha.

¿Cómo una máquina podía plantarle cara al pensamiento y razonamiento humano?

He aquí cuando la inteligencia artificial, empieza su actuación.

Con la aparición del Big Data, esto cambió. Con el ejemplo de Deep blue que os he puesto, se puede ver como primeramente los ordenadores se limitaban a conocer las reglas del juego y así poder actuar, pero después de eso, llegó el planteamiento de:

¿Por qué no enseñar a las máquinas a aprender por si mismas?

qué es Machine Learning

Machine Learning robot

Gracias a la cantidad de información que ya se podía recopilar con el Big data, y a los avances tecnológicos como la aplicación de la inteligencia artificial, esto fue posible.

Machine Learning es un concepto que engloba al aprendizaje automático.

Se logra este aprendizaje a partir de los datos que son introducidos así como de la ejecución de los algoritmos, pero todo esto enfocado a educar a la maquinaria para que de esta manera se fomente su autonomía.

Con Machine Learning, se trata de convertir a las maquinas en dispositivos más inteligentes para interactuar mejor con nosotros #QuelaIAteacompañe #Beintelligent Clic para tuitear

¿Más o menos vais pillando el hilo, no?

Sencillito sencillito, las máquinas aprenden a dar soluciones a los problemas que se le planteen, de la manera más humana posible y para ello:

  1. Se les enseña a aprender
  2. Se les enseña a imitar los procesos de toma de decisiones de los humanos
  3. Se conectan a internet para que puedan acceder a todo tipo de información 
  4. Alimentan al algoritmo genérico y este genera su propia lógica basándose en esos datos

 

¡Sí, una máquina que si no lo sabemos, pensaremos que es un humano!

 

A continuación, os invito a ver un vídeo en el que se muestra de manera muy visual la diferencia entre el método tradicional que los humanos hemos usado siempre, paso a paso para resolver un problema, o dar una solución a algo, y la manera con la que se resuelven a día de hoy mediante la tecnología, usando toda la información que nos proporciona internet.

Qué, interesante, ¿verdad?

Algunas de sus aplicaciones, y que las tenemos muy al orden del día, son programas informáticos de detección de fraude, aplicaciones en el sector de la medicina y en numerosos ámbitos de la investigación.

Ahora quiero daros otro ejemplo que me ha parecido muy interesante, que por si acaso os quedaban dudas, seguro ya termináis de resolverlas.

Se trata del famosísimo juego de ¡¡Súper Mario!! Y no me creo que para vosotros no sea famosísimo, porque todos hemos jugado alguna vez en la vida seguro.

Yo personalmente, tenía una lucha por no caer en los huequecitos tras hacer un salto grande…que no veas, y siempre caía en el hoyo, pero no me rendía, yo seguía, mi mano automáticamente sabía darle a intentar de nuevo el mismo nivel ¡¡¡¡¡hasta sin mirar a la pantalla!!!!! Menudas mañanas veraniegas me pegaba de pequeña.

MarI/O, ¿os suena esto?

Os lo cuento muy rápido, se trata de un sistema de Machine Learning que ha aprendido a superar a Súper Mario World. Esta tecnología aprendió a superar un nivel entero de Súper Mario World en tan solo 34 intentos.

¡¡¡34 intentos!!! Pero bueno… si 34 intentos eran la mitad de los que yo hacía para pasar de una pantallita que quizá tenía 4 movimientos mal contados…

A este programa de Inteligencia artificial, no se le enseñó nada antes de empezar el juego, y cuando digo nada, es que ni si quiera sabía que el objetivo del nivel era avanzar hasta la derecha y pasar por el arco final.

Lo que hicieron fue establecer algunos parámetros muy simples.

La IA tiene un nivel de “fitness” que va aumentando a medida que el personaje avanza hacia su derecha y disminuye cuando se mueve a la izquierda, y Marl/O (la inteligencia artificial que ha aprendido a superar a Súper Mario World) sabe que la condición física es buena al avanzar en dicha dirección y es consciente de que cada vez que avance a la derecha aumentará esa estadística.

Bueno resumiendo todo esto, que no me quiero liar mucho más… Cada paso, o cada intento de Marl/O va introduciendo nuevas ideas, y éstas ideas, cuando son buenas son recordadas, es decir, las guarda, y las que son malas, quedan ignoradas automáticamente.

De esta manera fue como con los 34 movimientos, fallando y acertando, es decir, aprendiendo, la inteligencia artificial logró finalizar el nivel.

 

Y colorín colorado aquí os dejo un vídeo por si queréis echarle un ojito a lo que os acabo de soltar.

Ahora sí hemos llegado al final, ¿os ha parecido interesante lo que habéis leído? Machine Learning y la Inteligencia Artificial no pararán de sorprendernos. ¡¡¡Esto sólo es el principio de los que nos queda por conocer!!!

Nos vemos en el próximo post!! O mejor dicho, nos leemos! Porque veros a todos será difícil!

Y recordad, si os ha gustado, ¡no olvidéis compartir!

 

¿Machine Learning, una máquina con habilidades humanas?
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Me gradué en Marketing e Investigación de Mercados pero realmente, es el mundo digital el que no para de sorprenderme ¡y de qué manera! Descubrir cosas nuevas, viajar y el deporte son algunas de mis pasiones. Mi mente aventurera quiere adentrarse esta vez en el mundo de la Inteligencia Artificial, y si quieres acompañarme… ¡estaré encantada!

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