¿En dónde se esconde el aprendizaje automático?

No es nada futurista: las computadoras que aprenden solas están por todos lados

"La gente se imagina Terminator y Skynet y nada más lejos de la realidad", fue lo primero que dijo Alan Descoins, jefe de tecnología de Tryolabs, una empresa nacional de inteligencia artificial, para explicar qué es el aprendizaje automático o profundo (conocido como machine learning).

Bajo ese término se esconde un concepto relativamente sencillo: un software que se entrena. Este intenta imitar la actividad de las distintas capas de neuronas en la corteza cerebral. El software aprende a reconocer patrones en representaciones digitales de sonidos, imágenes y otros datos. Y, aunque parezca de ciencia ficción, es algo que se usa todos los días. Antes el usuario debía clasificar un correo como spam en Gmail. Ahora, el sistema detecta un 99,9% de los emails de este tipo. La clave está en el aprendizaje automático: revisa miles y miles de ejemplos, entiende y actúa en consecuencia.

"El machine learning se enfoca en hacer algoritmos para mejorar cierta tarea con la experiencia. Cuánto más hace algo un sistema, mejor lo hará en el futuro. Google lo utiliza para saber en qué orden da los resultados. Si se busca 'restaurantes en Nueva York', no aparece una lista que dice eso de forma textual, sino que Google entendió que se buscan los lugares", explicó Descoins. ¿Y si la búsqueda es dictada? Google utiliza la inteligencia artificial para reducir la tasa de errores en el reconocimiento de voz.

Para entenderse

El aprendizaje automático hizo del traductor de Google un sistema mucho más preciso. En una competición en la que el nuevo software se enfrentó a traductores humanos, el programa casi logró igualar la fluidez humana en algunos idiomas, en particular, de inglés a español, francés y chino y viceversa. Para sorpresa de muchos, la herramienta obtuvo una puntuación de 5,43 sobre 6 mientras que los traductores alcanzaron 5,55.

El nuevo sistema aprende a traducir mediante el estudio de colecciones de documentos previamente traducidos en distintos idiomas. "Es como si aprendiera desde cero", ilustró Descoins. Antes, el traductor de Google se basaba en reglas concretas, por ejemplo, cómo cambiar el orden de las palabras dentro de una frase. Ahora, descompone el texto en fragmentos más pequeños, sin molestarse por el concepto de las palabras, y genera sus traducciones en base a su aprendizaje.
Google recientemente implementó el aprendizaje automático para las traducciones del chino al inglés y, hasta ahora, logró una reducción de los errores de 85% al 55%, en base a 18 millones consultas por día.

"La inteligencia artificial es un cambio de la misma magnitud que la electricidad. La cuarta revolución industrial es impulsada por esta tecnología", dijo Alan Descoins, de Tryolabs.

¿Quién aparece en la foto?

¿Otro ejemplo cotidiano? Descoins buscó "fuego" dentro de la aplicación Google Fotos y el sistema le mostró una imagen de un amigo haciendo un asado. Esta tecnología aplicada de inteligencia artificial puede reconocer ciertos elementos para determinar qué es lo que hay en una imagen.

La aplicación fue entrenada para reconocer patrones a través de capas. Las de bajo nivel advierten factores como los bordes de los elementos y aspectos más generales. Las capas de alto nivel reconocen detalles más precisos. Los metadatos son la información recabada por el dispositivo relacionada con la foto tomada, como la hora, el día y la localización. Estos ayudan a Google Fotos a hacer una animación, por ejemplo, con un grupo de fotos similares tomadas en el mismo lugar con muy poco tiempo de intervalo entre ellas.

Facebook va en el mismo sentido. En agosto liberó un software abierto para mejorar el reconocimiento de imágenes, ya no para saber quién aparece en esa foto de un cumpleaños, sino para detectar problemas en escaneos médicos o para que los autos autónomos distingan entre un obstáculo y un niño. Facebook dice que esta tecnología funciona para describirle una imagen a un ciego cuando toca la pantalla. El sistema le relata, por ejemplo, que aparecen "dos personas", "sonriendo", que usan "lentes de sol" y que además hay "cielo", "arena" y "agua". El flujo de información para entrenar el sistema no es un problema: los usuarios de la red social suben alrededor de 350 millones de fotos cada día.

En materia de imágenes, Descoins apuntó que el aprendizaje automático también se aplica en sistemas que analizan fotos satelitales o tomadas por drones. Por ejemplo, un software es entrenado para reconocer defectos en azoteas o techos en base a imágenes.

Orden para comprar y vender

Una aplicación de inteligencia artificial desarrollada por Tryolabs llevó el aprendizaje automático a un servicio muy popular: MercadoLibre. La empresa de comercio electrónico presentaba problemas relacionados con las categorías de su catálogo, hecho a mano. Tryolabs creó un algoritmo para sugerir mejores opciones. Ahora el sistema sabe que tiene que crear la categoría "iPhone 7" cuando aparecen las primeras publicaciones del dispositivo, pero no debe sumarle ninguna otra aclaración como, por el ejemplo, el color. De esta forma, la búsqueda de un producto es más sencilla y eficiente.

Preguntas y respuestas

Los asistentes virtuales como Siri, Cortana, Alexa o Google Assistant se basan en el aprendizaje profundo para dar respuesta a las interrogantes de los usuarios. Son sistemas que se entrenan para entender órdenes de forma natural y conversacional. Al refinar su inteligencia, estos asistentes responden de forma correcta ante la pregunta de cómo terminó un partido de fútbol, porque ya saben de qué equipo es fanático. También pueden dar el pronóstico del tiempo sin que se ingrese una ubicación específica porque ya aprendieron dónde vive el usuario. "La inteligencia artificial es un cambio de la misma magnitud que la electricidad. La cuarta revolución industrial es impulsada por esta tecnología", dijo Alan Descoins, de Tryolabs.

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