¿Qué es el aprendizaje automático? Tipos y usos

¿Cómo sabe Netflix qué series te van a gustar? ¿O cómo tu móvil reconoce tu cara para desbloquearse? Pues detrás de todo esto está el aprendizaje automático. Suena a cosa de frikis pero en realidad lo usas todos los días sin darte cuenta.

El aprendizaje automático o machine learning es una rama de la inteligencia artificial. Su objetivo es crear sistemas que aprendan y mejoren por sí mismos. En lugar de programar reglas específicas les damos un montón de datos y ellos sacan sus propias conclusiones.

Tipos de aprendizaje: cada uno a su ritmo

Hay varios tipos de aprendizaje automático. El más común es el aprendizaje supervisado. Aquí le damos al sistema un montón de ejemplos etiquetados. Por ejemplo para que aprenda a reconocer gatos le enseñamos miles de fotos de gatos diciéndole "esto es un gato". Con el tiempo el sistema aprende a reconocer gatos por sí mismo.

Luego está el aprendizaje no supervisado. Aquí la cosa se pone interesante. Le damos al sistema un montón de datos sin etiquetar y él tiene que encontrar patrones por su cuenta. Es como si te dieran un montón de objetos y tuvieras que agruparlos sin que nadie te diga cómo. El sistema puede descubrir relaciones que ni siquiera sabíamos que existían.

Aprendizaje por refuerzo

Otro tipo es el aprendizaje por refuerzo. Este es como enseñar a un perro con premios y castigos. El sistema realiza acciones y recibe recompensas o penalizaciones según el resultado. Con el tiempo aprende qué acciones le dan mejores resultados. Es así como se entrenan los bots que juegan al ajedrez o al Go. Practican millones de partidas hasta que se vuelven imbatibles.

Y no nos olvidemos del aprendizaje profundo o deep learning. Este usa redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano. Son capaces de procesar cantidades enormes de datos y encontrar patrones muy complejos. Es lo que hay detrás del reconocimiento de voz o la traducción automática. Cada vez que usas el traductor de Google estás aprovechando el deep learning.

Usos cotidianos

Vale ya sabemos qué es el aprendizaje automático. Pero ¿para qué sirve en la vida real? Pues para un montón de cosas. Por ejemplo los filtros de spam de tu correo usan aprendizaje automático para detectar mensajes no deseados. Cada vez que marcas un correo como spam el sistema aprende y mejora.

Los asistentes virtuales como Siri o Alexa también usan aprendizaje automático para entender lo que dices y mejorar con el tiempo. Y qué me dices de las recomendaciones de Amazon o Spotify. Eso es aprendizaje automático en estado puro. Analizan tus gustos y los de millones de usuarios para sugerirte productos o canciones que te puedan gustar.

Medicina y ciencia: salvando vidas con algoritmos

Pero el aprendizaje automático no se queda en el entretenimiento y las compras online. También está revolucionando campos como la medicina. Se usa para analizar imágenes médicas y detectar enfermedades en etapas tempranas. Imagínate un sistema capaz de detectar un cáncer antes que un médico humano. Pues ya existe y está salvando vidas.

En la investigación científica el aprendizaje automático está acelerando descubrimientos. Puede analizar enormes cantidades de datos y encontrar patrones que a los humanos nos llevaría años descubrir.

Se usa en campos tan diversos como la genética la astronomía o la física de partículas. Está ayudando a desvelar los secretos del universo nada menos.

¿Hacia dónde vamos?

El aprendizaje automático no ha hecho más que empezar. Veremos coches autónomos que aprendan a conducir mejor que los humanos. Robots que aprendan tareas complejas por sí mismos. Sistemas capaces de crear arte o música original. Las posibilidades son infinitas.

El aprendizaje automático también plantea retos éticos y sociales. ¿Qué pasa con la privacidad cuando los sistemas pueden analizar todos nuestros datos? ¿Qué ocurre con los trabajos que pueden ser automatizados? Son preguntas que tendremos que abordar como sociedad. El aprendizaje automático es una herramienta muy potente. Depende de nosotros usarla de forma responsable.