¿Cómo enseñar a un niño a reconocer frutas? Al principio le muestras una manzana y le dices que es una manzana; después le enseñas una naranja y le explicas que es una naranja, y repites este proceso muchas veces con distintos ejemplos. Poco a poco, el niño aprende a identificarlas por sí mismo, incluso cuando una manzana es más verde de lo habitual o una naranja es más grande que las demás. El niño aprendió observando ejemplos y descubriendo los patrones que comparten. El aprendizaje automático, conocido en inglés como machine learning, funciona de una manera muy similar, pero utilizando computadoras. En lugar de programar cada paso con instrucciones detalladas, se proporcionan grandes cantidades de datos para que los algoritmos aprendan patrones y puedan realizar predicciones o tomar decisiones de forma automática.
El aprendizaje automático forma parte de la inteligencia artificial y constituye una de las tecnologías que más ha impulsado su desarrollo en las últimas décadas. Aunque hoy parece una innovación reciente, sus fundamentos comenzaron a establecerse hace muchos años. En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts desarrollaron un modelo matemático de neuronas artificiales que sentó las bases de las futuras redes neuronales. Más tarde, en 1959, Arthur Samuel, investigador de IBM, acuñó el término machine learning mientras desarrollaba un programa capaz de mejorar su habilidad para jugar damas a medida que acumulaba experiencia; su sistema mejoró progresivamente hasta derrotar, en 1961, a un campeón estatal de Connecticut.
Desde entonces, esta disciplina ha evolucionado gracias al incremento de la capacidad de cómputo, la disponibilidad de grandes volúmenes de datos y el desarrollo de algoritmos cada vez más sofisticados. A lo largo de su historia también atravesó periodos de escaso avance, conocidos como “inviernos de la inteligencia artificial”, antes de alcanzar la relevancia que tiene en la actualidad.
Existen tres formas principales mediante las cuales una máquina puede aprender. La primera es el aprendizaje supervisado, que puede compararse con estudiar bajo la guía de un profesor. En este caso, el algoritmo recibe miles o millones de ejemplos correctamente etiquetados, como fotografías identificadas previamente como “gato” o “perro”. Analizando esos ejemplos, ajusta su funcionamiento hasta ser capaz de reconocer correctamente nuevas imágenes y clasificarlas como “gato” o “perro”. Este método se utiliza para filtrar el correo no deseado, reconocer rostros para desbloquear teléfonos, realizar diagnósticos médicos asistidos por computadora o predecir eventos a partir de datos históricos.
La segunda modalidad es el aprendizaje no supervisado. Aquí la máquina recibe información sin etiquetas ni respuestas conocidas y debe descubrir por sí misma cómo están organizados los datos. Es similar a abrir un cajón lleno de ropa mezclada y comenzar a agrupar espontáneamente camisetas, pantalones o calcetines según sus características. Gracias a este enfoque, las empresas pueden identificar grupos de clientes con hábitos de compra similares, detectar comportamientos inusuales que podrían indicar un fraude financiero o encontrar relaciones ocultas dentro de grandes cantidades de información que resultarían difíciles de descubrir para una persona.
La tercera modalidad es el aprendizaje por refuerzo. En este caso, un programa, llamado agente, interactúa continuamente con un entorno y aprende mediante prueba y error. Cada acción que realiza produce una recompensa positiva, una recompensa negativa o ninguna recompensa, y el objetivo consiste en maximizar el beneficio acumulado a lo largo del tiempo. Este tipo de aprendizaje ha permitido desarrollar sistemas capaces de jugar videojuegos a un nivel superior al humano, controlar robots que aprenden a caminar o mejorar la toma de decisiones en problemas complejos, como la optimización de rutas de transporte o la gestión eficiente de recursos.
Dentro del aprendizaje automático existe una rama especialmente importante llamada aprendizaje profundo o deep learning. Esta técnica emplea redes neuronales formadas por numerosas capas de procesamiento, gracias a estas arquitecturas, las computadoras pueden reconocer objetos en imágenes, comprender y traducir idiomas, interpretar la voz humana y generar textos, imágenes, música y otros contenidos con un nivel de calidad que hace apenas unos años parecía propio de la ciencia ficción.
En la vida cotidiana convivimos con el aprendizaje automático mucho más de lo que imaginamos. Las plataformas de entretenimiento como Netflix o Spotify recomiendan películas, series o canciones analizando nuestros gustos y comparándolos con los de millones de usuarios. Los teléfonos inteligentes utilizan estos algoritmos para reconocer escenas y mejorar automáticamente las fotografías, mientras que los asistentes de voz comprenden el lenguaje hablado mediante técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural. En el ámbito de la salud, el aprendizaje automático ayuda a los profesionales a analizar imágenes médicas y detectar posibles indicios de enfermedades con mayor rapidez. En el sector financiero contribuye a identificar operaciones sospechosas de fraude y, en la agricultura, permite optimizar el riego, el uso de fertilizantes y la planificación de las cosechas mediante el análisis continuo de datos obtenidos por sensores.
Uno de los mayores hitos científicos relacionados con el aprendizaje automático fue alcanzado por AlphaFold. En 2020, este sistema demostró un rendimiento sin precedentes en la predicción de la estructura tridimensional de proteínas durante la competencia internacional CASP14, un problema que había desafiado a la biología durante décadas. Posteriormente, sus predicciones permitieron crear una base de datos pública con cientos de millones de estructuras de proteínas, acelerando la investigación en medicina, biología y desarrollo de nuevos fármacos.
El impacto del aprendizaje automático se extiende a prácticamente todos los sectores productivos. Hace posible que las tiendas en línea ofrezcan recomendaciones personalizadas, ayuda a mejorar los sistemas de asistencia a la conducción de los vehículos y permite que empresas e industrias reduzcan el consumo de energía optimizando el funcionamiento de sus procesos. El desempeño del aprendizaje automático depende de la calidad y cantidad de los datos utilizados durante el entrenamiento. Cuantos más ejemplos adecuados recibe, mayor es su capacidad para generalizar el conocimiento adquirido y aplicarlo correctamente a situaciones nuevas.
Como toda tecnología, también enfrenta importantes desafíos. Si los datos utilizados para entrenar un modelo contienen sesgos o reflejan desigualdades existentes, las predicciones generadas pueden reproducir esos mismos problemas.
A pesar de sus impresionantes capacidades, muchos modelos modernos presentan un fenómeno conocido como el problema de la “caja negra”. En especial en los sistemas de aprendizaje profundo, incluso los propios ingenieros que diseñan el modelo pueden tener dificultades para explicar con precisión por qué este llegó a una determinada conclusión. Esta falta de interpretabilidad representa uno de los mayores desafíos para aplicaciones en áreas críticas como la medicina, la justicia o las finanzas.
Uno de los aspectos que más llama la atención es el enorme consumo energético que puede requerir el entrenamiento de los modelos más avanzados de inteligencia artificial. Entrenar un único modelo de lenguaje de gran tamaño puede consumir cientos de megavatios-hora de electricidad, una cantidad comparable al consumo anual de varios hogares. A medida que estos modelos crecen en tamaño y complejidad, también aumenta la necesidad de centros de datos más potentes y eficientes desde el punto de vista energético.
Otro fenómeno que ha despertado gran interés son las llamadas “alucinaciones” de los modelos generativos. En determinadas circunstancias, estos sistemas pueden producir información incorrecta, inventar hechos históricos, crear referencias bibliográficas inexistentes o atribuir citas a personas que nunca las pronunciaron. Lo más llamativo es que suelen presentar estas respuestas con un lenguaje fluido y convincente, lo que hace indispensable verificar la información antes de utilizarla.
A ello se suma los riesgos relacionados con la privacidad, la seguridad y el uso indebido de esta tecnología. Una de estas amenazas es el llamado “envenenamiento de datos” (data poisoning), una técnica mediante la cual un atacante introduce deliberadamente información falsa, manipulada o engañosa dentro de los datos utilizados para entrenar un modelo. El objetivo es alterar su comportamiento para reducir su precisión o provocar respuestas incorrectas.
Lejos de sustituir la inteligencia humana, el aprendizaje automático busca complementarla, automatizando tareas repetitivas, descubriendo patrones y ofreciendo herramientas para afrontar desafíos tan diversos como el cambio climático, la medicina personalizada, la educación adaptativa o la optimización de procesos industriales. Esta tecnología continúa evolucionando a un ritmo acelerado gracias al crecimiento de los datos disponibles, el aumento de la capacidad de cómputo y el desarrollo constante de nuevos algoritmos. Todo indica que su presencia será cada vez mayor en nuestra vida diaria.
Referencias:
- The Challenges of Machine Learning and Their Economic Implications
- Machine Learning Examples, Applications & Use Cases | IBM
- AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Neural Networks | IBM
- Basics of Machine Learning | Springer Nature Link
- What Is Machine Learning? Key Concepts and Real-World Uses
- ¿Qué es el machine learning? – Explicación de la tecnología ML – AWS
- Machine learning – Wikipedia
- Machine learning, explained | MIT Sloan
- What is Machine Learning? | IBM