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El aprendizaje automático, motor de evolución de la inteligencia artificial el próximo año

  • Estrategias digitales

inteligencia artificial

El aprendizaje automático o deep learning, uno de los subcampos de mayor relevancia en la investigación de la inteligencia artificial, será clave en el desarrollo de esta tecnología en 2018.

La inteligencia artificial (IA) ha acaparado no pocos titulares y la atención mediática a lo largo de 2017, pero también las empresas tienen esta tecnología en su punto de mira. Incluso países, como Rusia y China, la han declarado como prioridad de investigación.

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Deep learning es una de las ramas de la inteligencia artificial, que imita el trabajo del cerebro humano a la hora de procesar datos y crear patrones, se ha convertido en una tecnología imprescindible en muchas áreas, a juicio de RTB House, empresa que ofrece tecnología de retargeting, que pone como ejemplo su uso en asistencia sanitaria o en la automatización que se está imponiendo en la industria del automóvil. Otro sector que puede mejorar sus resultados es el publicitario que, mediante algoritmos, puede predecir los hábitos y deseos únicos de un usuario.

Pues bien, como explica Filip Pieczynski, director de desarrollo de negocio de esta firma en España, Portugal, Italia y Benelux, en 2017 vimos una desviación del llamado "aprendizaje supervisado", un enfoque estándar utilizado por el machine learning. Su premisa se basa en las instrucciones que ofrece una persona a un ordenador para que aprenda, teniendo en cuenta patrones de ejemplos, conjuntos de datos y respuestas preexistentes.

Sin embargo, durante los próximos meses, se profundizará en áreas más sofisticadas. Una de ellas el ‘transfer learning’, del que el directivo explica que “es una forma de aprendizaje automático en la que la enseñanza de una máquina se basa en varias simulaciones. La máquina aprende a tomar decisiones utilizando el conocimiento obtenido de muchas simulaciones, en lugar de datos objetivos de la realidad. Esto hace que el proceso sea mucho más fácil, rápido y económico. Usando este método, una máquina aprende a tomar decisiones con conclusiones lógicas o deducciones a las que llega por sí misma”.

Otra es el ‘aprendizaje reforzado’. “Su objetivo es que la máquina tome las mejores decisiones en función de los comentarios que recibe del entorno y las consecuencias de sus propias acciones”, señala Pieczynsky.

Para este directivo, los algoritmos de Deep Learning aprenden de la misma forma que las personas pero la máquina aprende incomparablemente más rápido y puede analizar cantidades inimaginables de datos y, además, no necesitan dormir y no cometen muchos errores.

La inteligencia artificial puede simplificar muchas tareas complejas y ayudar a las organizaciones a ser más competitivas. De ahí que vaya a aumentar su uso en las empresas y a, a la vez, empresas líderes desarrollarán más y mejores aplicaciones con IA.