Miscelánea y otros
Cambiando las percepciones sobre la inteligencia artificial
Aunque el cerebro no deba ser necesariamente el modelo para la máquina, sí puede ayudar a conceptualizar formas de plantear el aprendizaje que ayuden a mejorar la eficiencia o a evaluar situaciones de manera más adecuada
Mi columna de El Español, titulada «Otra inteligencia artificial», es un intento de utilizar el reciente desarrollo de un investigador especializado en deep learning, Matthew Lai, que ha creado un algoritmo llamado Giraffe capaz de aprender a jugar al ajedrez a nivel de maestro internacional en tan solo setenta y dos horas, para explicar las posibilidades de la inteligencia artificial y el machine learning de una manera razonablemente didáctica.
Se suele asociar la inteligencia artificial con la fuerza bruta computacional, con enormes supercomputadores del estilo del famoso Deep Blue o Watson, de IBM, capaces de vencer al campeón del mundo de ajedrez o a los mejores jugadores de Jeopardy gracias a la posibilidad de procesar masivamente datos en cantidades que exceden en mucho las posibilidades de un cerebro humano. Sin embargo, a pesar de que el deep learning es ya una disciplina razonablemente arraigada, se tiende a prestar poca atención, al menos en el ámbito de la divulgación, a la posibilidad de que una máquina leve a cabo procesos de aprendizaje más enfocados a la eficiencia, al análisis de situaciones similares o de series históricas de datos para plantear modelos de aprendizaje más parecidos a los que desarrolla un cerebro humano.
La idea es que aunque el cerebro no deba ser necesariamente el modelo para la máquina, sí puede ayudar a conceptualizar formas de plantear el aprendizaje que ayuden a mejorar la eficiencia (¿por qué estudiar posibilidades que resultan completamente absurdas o extremadamente improbables?) o a evaluar situaciones de manera más adecuada.
Mi pretensión con el análisis es ayudar a aquellos que dispongan de datos a evaluar si pueden ser adecuados como para alimentar a un algoritmo capaz de aprender a tomar decisiones con ellos: son muchas las compañías que toman decisiones mediante análisis de datos, pero mi experiencia es que no son tantas las que ven en tecnologías la inteligencia artificial y el machine learning una herramienta capaz de ayudarles. A ver si a través de ejemplos como el del ajedrez y el cambio de dimensión de este tipo de tecnologías empiezan a visualizar sus posibilidades.
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Fuente: Enrique Dans – enriquedans.com (*)
