La IA no es magia: así es como aprende

Por Oluwole Akinwale, Gerente, Professional Services

Probablemente hayas oído a la gente hablar de cómo “la IA está aprendiendo”, pero ¿qué significa eso realmente? ¿Cómo aprenden las máquinas en primer lugar?

La respuesta radica en algo llamado aprendizaje automático, un proceso que enseña a las computadoras a reconocer patrones, tomar decisiones e incluso mejorar con el tiempo sin necesidad de reprogramarlas desde cero.

Vamos a explicarlo en un lenguaje sencillo.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Piensa en el aprendizaje automático como entrenar a un perro. No le explicas todo con palabras; le muestras, lo premias y repites. El perro aprende los comandos reconociendo patrones. El aprendizaje automático funciona de la misma manera: le damos a una computadora muchos ejemplos (datos), y aprende de ellos usando algoritmos (instrucciones paso a paso). Con el tiempo, mejora en la detección de patrones a medida que le proporcionamos más datos. Es como cuando decimos “la práctica hace al maestro”, ¿te suena familiar? Ahora hablemos de las cuatro formas principales en que aprenden las máquinas.

Las 4 formas principales en que las máquinas aprenden

Todos aprendemos a nuestra manera: algunos leyendo, otros viendo, y si eres como yo, arremangándote y haciéndolo. Los sistemas de inteligencia artificial no son tan diferentes. Podemos entrenarlos de las siguientes maneras, según la tarea que queramos que realicen.

1. Aprendizaje supervisado

Imagina esto como un profesor que guía a su alumno mostrándole preguntas de ejemplo junto con las respuestas correctas. Así es como funciona este tipo de aprendizaje automático: entrenamos a la IA alimentándola con muchos ejemplos etiquetados, para que aprenda qué es lo correcto al reconocer patrones en esas respuestas.

Imagina que queremos que la inteligencia artificial reconozca fotos de gatos y perros. Revisamos cada foto y la etiquetamos: “esto es un gato”, “esto es un perro”. Luego, introducimos miles de esas imágenes etiquetadas en el sistema. Después de ver suficientes ejemplos, la máquina comienza a descubrir cómo diferenciarlas por sí sola.

2. Aprendizaje no supervisado

¿Recuerdas esas veces en que tus padres o maestros te dejaban resolver las cosas por ti mismo? ¡Apuesto a que lo odiabas! Este tipo de aprendizaje automático funciona de manera similar.

Le damos a la IA muchos datos, pero ninguna respuesta; ella tiene que darles sentido al identificar patrones o grupos. Por ejemplo, podríamos pensar: ¿qué tal si le proporcionamos miles de registros de compras de clientes sin etiquetas? Es posible que agrupe de manera natural a los clientes según sus hábitos de gasto o preferencias, lo cual sin duda encantará a nuestros amigos del departamento de mercadotecnia y, por supuesto, a cualquiera que utilice sistemas de recomendación.

3. Aprendizaje por refuerzo

Como padre de tres, este me recuerda a las épocas en que mis bebés estaban aprendiendo a caminar. Los vi caerse varias veces, pero cada vez, se ajustaban y volvían a caerse antes de finalmente hacerlo bien.

Se trata de experimentar, fallar y mejorar. Los errores no son contratiempos, sino peldaños hacia el éxito. Esto no es un artículo motivacional, así que volvamos a la IA. El aprendizaje reforzado es similar al aprendizaje mediante prueba y error, pero con el añadido de recompensas y castigos. Pensemos en un robot que aprende a hornear un pastel sin receta.

La primera vez, tal vez agregue demasiada harina o se olvide del polvo de hornear. El pastel queda denso o no sube. La próxima vez, se ajusta —tal vez un poco menos de harina, un poco más de azúcar—. Con cada intento, aprende de lo que salió mal y se acerca más al pastel perfecto.

4. Aprendizaje semisupervisado

¡Mmm! Este es como tu parrillada mixta favorita, pero con solo dos ingredientes: filete y salsa, pollo y chuleta de cordero, chuleta de cerdo y tocino, o pescado y camarones. En el aprendizaje semisupervisado, la combinación es entre orientación y conjetura.

Aquí es donde empleamos la orientación del aprendizaje supervisado en combinación con las conjeturas del aprendizaje no supervisado. Alimentamos al sistema con algunos datos etiquetados (con respuestas) y una mayor cantidad de datos no etiquetados (sin respuestas).

Imagina que has etiquetado 100 imágenes médicas como “tumor” o “sin tumor”, pero tienes 1,000 más sin etiquetas. La IA puede aprender de los pocos ejemplos etiquetados y luego aplicar ese aprendizaje para dar sentido al resto.

A medida que la IA ha madurado, han surgido estrategias de aprendizaje más especializadas, que ayudan a las máquinas a aprender de manera más rápida, inteligente y ética. No los aburriré con los detalles.

Ahora, concluyamos con por qué es importante entender el aprendizaje automático.

¿Por qué importa?

Comprender cómo aprende la inteligencia artificial no es solo jerga tecnológica; afecta nuestra vida cotidiana más de lo que nos damos cuenta:

Experiencias personalizadas
Desde las recomendaciones de Netflix hasta tu lista de reproducción de Spotify, la inteligencia artificial aprende lo que te gusta y te da más de eso. Espero que sea más dinero para mí. 🙂

Mejor atención médica
Imagínese la diferencia que marcaría en nuestras vidas si entrenáramos modelos de IA con datos médicos para que puedan ayudar a detectar enfermedades antes y sugerir tratamientos más precisos.

Decisiones de negocios más inteligentes
Como dueño de negocio, me gusta entender el comportamiento del cliente, predecir tendencias y optimizar las operaciones. Suena como una historia de usuario en un tablero de Jira. Bueno, la inteligencia artificial también puede ayudar a cumplir con ese requisito.

Tecnología más segura
En campos como los automóviles autónomos o la detección de fraudes, la forma en que se entrena una IA determina qué tan bien puede detectar peligros o actividades inusuales.

Responsabilidad ética
Este es un tema que me apasiona. Entender cómo se entrena la inteligencia artificial nos ayuda a hacer las preguntas correctas sobre la privacidad de los datos, la equidad y los sesgos, lo cual nos afectará a todos.

En resumen: Cuanto mejor entendemos cómo aprende la IA, mejor podemos moldear cómo funciona para nosotros —y con nosotros—.