La IA no es magia: así es como aprende

Por Oluwole Akinwale, Manager, Professional Services

Probablemente hayas oído hablar de que «la IA aprende», pero ¿qué significa eso realmente? ¿Cómo aprenden las máquinas en primer lugar?

La respuesta está 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 lenguaje cotidiano.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

Piensa en el aprendizaje automático como entrenar a un perro. No se explica todo con palabras: se muestra, se recompensa y se repite. El perro capta las órdenes al reconocer patrones. El aprendizaje automático funciona de la misma manera: le damos a una computadora muchos ejemplos (datos) y aprende de ellos mediante 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? Hablemos ahora de las cuatro formas principales en que las máquinas aprenden.

Las 4 formas principales en que las máquinas aprenden

Todos aprendemos a nuestra manera: algunos leyendo, otros observando y, si eres como yo, poniéndonos manos a la obra. Los sistemas de IA no son tan diferentes. Podemos entrenarlos de las siguientes maneras, según la tarea que queramos que realicen.

1. Aprendizaje supervisado

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

Imaginemos que queremos que la IA 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. Tras ver suficientes ejemplos, la máquina empieza a descubrir cómo distinguirlas por sí sola.

2. Aprendizaje no supervisado

¿Recuerdas esas veces que tus padres o profesores te dejaban resolver las cosas por tu cuenta? ¡Apuesto a que lo odiabas! Este tipo de aprendizaje automático funciona de forma similar.

Le damos a la IA muchos datos, pero ninguna respuesta; tiene que interpretarlos identificando patrones o grupos. Por ejemplo, podríamos pensar: ¿qué tal si le damos miles de registros de compras de clientes sin etiquetas? Podría agrupar a los clientes de forma natural según sus hábitos de gasto o preferencias, una delicia para nuestros colegas del marketing y, por supuesto, para cualquiera que utilice sistemas de recomendación.

3. Aprendizaje por refuerzo

Como padre de tres hijos, esto me recuerda a cuando mis bebés aprendían a caminar. Los vi caerse varias veces, pero cada vez se adaptaban y volvían a caerse antes de que finalmente lo consiguieran.

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 por ensayo y error, pero con recompensas y penalizaciones. Piensa en un robot que aprende a hornear un pastel sin receta.

La primera vez, puede que añada demasiada harina o se olvide de la levadura. El pastel queda denso o no sube. La siguiente vez, ajusta el proceso: quizás 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! Esta es como tu parrillada favorita, pero con solo dos ingredientes: bistec y salchicha, pollo y chuleta de cordero, chuleta de cerdo y tocino, o pescado y gambas. En el aprendizaje semisupervisado, la combinación es orientación y conjeturas.

Aquí es donde empleamos la guía del aprendizaje supervisado en combinación con las conjeturas del aprendizaje no supervisado. Alimentamos el sistema con algunos datos etiquetados (con respuestas) y una mayor cantidad de datos sin etiquetar (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 aplicar ese aprendizaje para comprender el resto.

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

Ahora, concluyamos explicando por qué es importante comprender el aprendizaje automático.

¿Por qué es importante?

Comprender cómo aprende la IA no es solo cuestión de tecnología: impacta nuestra vida cotidiana más de lo que creemos:

Experiencias personalizadas
Desde recomendaciones de Netflix hasta tu lista de reproducción de Spotify, la IA aprende lo que te gusta y te ofrece más contenido. Espero que me ganes más dinero. 🙂

Mejor atención médica
Imagine la diferencia que haría 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 empresariales más inteligentes
Como empresario, me gusta comprender el comportamiento de los clientes, predecir tendencias y optimizar las operaciones. Suena como una historia de usuario en un tablero de Jira. Pues bien, la IA también puede ayudar a cumplir ese requisito.

Tecnología más segura
En campos como los coches autónomos o la detección de fraudes, el modo en que se entrena una IA determina lo bien que puede detectar peligros o actividades inusuales.

Responsabilidad ética
Este tema me apasiona. Comprender cómo se entrena la IA nos ayuda a plantearnos las preguntas correctas sobre la privacidad de los datos, la imparcialidad y los sesgos, lo cual nos afectará a todos.

En resumen: cuanto mejor comprendamos cómo aprende la IA, mejor podremos definir cómo funciona para nosotros y con nosotros.