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La explicación más simple de aprendizaje automático que jamás hayas leídoby@kozyrkov
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La explicación más simple de aprendizaje automático que jamás hayas leído

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Probablemente hayas oído hablar del aprendizaje automático y <a href="http://bit.ly/quaesita_ai" target="_blank">la inteligencia artificial</a> , pero ¿estás seguro de saber qué son? Si está luchando por darles sentido, no está solo. Hay muchos rumores que dificultan distinguir qué es ciencia y qué es ciencia ficción. Empezando por los propios nombres…

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Cassie Kozyrkov HackerNoon profile picture

Probablemente hayas oído hablar del aprendizaje automático y la inteligencia artificial , pero ¿estás seguro de saber qué son? Si está luchando por darles sentido, no está solo. Hay muchos rumores que dificultan distinguir qué es ciencia y qué es ciencia ficción. Empezando por los propios nombres…

El aprendizaje automático es esencialmente un etiquetador de cosas.

Soy estadístico y neurocientífico de formación, y los estadísticos tenemos la reputación de elegir los nombres más secos y aburridos para las cosas. Nos gusta que haga exactamente lo que dice en la lata. ¿Sabes lo que habríamos llamado aprendizaje automático? ¡El etiquetado de cosas usando ejemplos!

Contrariamente a la creencia popular, el aprendizaje automático no es una caja mágica de magia, ni es el motivo de la financiación de capital de riesgo de 30.000 millones de dólares. En esencia, el aprendizaje automático es solo un etiquetador de cosas , que toma su descripción de algo y le dice qué etiqueta debe tener. Lo que suena mucho menos interesante que lo que lees en Hacker News. Pero, ¿te hubieras emocionado lo suficiente como para leer sobre este tema si lo hubiéramos llamado etiquetado de cosas en primer lugar? Probablemente no, lo que demuestra que un poco de marketing y deslumbramiento pueden ser útiles para que esta tecnología reciba la atención que merece (aunque no por las razones que podría pensar).

Es fenomenalmente útil, pero no tan de ciencia ficción como parece.

¿Qué pasa con la inteligencia artificial (IA)? Mientras que los académicos discuten sobre los matices de lo que es y no es la IA , la industria está utilizando el término para referirse a un tipo particular de aprendizaje automático. De hecho, la mayoría de las veces las personas los usan indistintamente, y puedo vivir con eso. Entonces, la IA también se trata de etiquetar cosas. ¿Esperabas robots? ¿Algo de ciencia ficción con mente propia, algo humanoide? Bueno, la IA de hoy no es eso. Pero somos una especie que ve rasgos humanos en todo. Vemos rostros en tostadas, cuerpos en nubes, y si coso dos botones a un calcetín, podría terminar hablándole. Ese títere de calcetín no es una persona, y tampoco lo es la IA; es importante tener eso en cuenta. ¿Es eso una decepción? ¡Ánimo! Lo real es mucho más útil.

Déjame mostrarte por qué deberías estar emocionado. ¿Qué ves en la foto?

Que clase de animal es este? Fácil, ¿eh? Ahora dime qué hizo tu cerebro con esos píxeles para obtener esa respuesta.

Simplemente captó algunos datos bastante complejos a través de sus sentidos y, como por arte de magia, los etiquetó como 'gato'. ¡Eso fue tan fácil para ti! ¿Qué tal si quisiéramos que una computadora hiciera la misma tarea, clasificar (etiquetar) fotos como gato/no-gato?

El aprendizaje automático es un nuevo paradigma de programación, una nueva forma de comunicar sus deseos a una computadora.

En el enfoque de programación tradicional, un programador pensaría mucho en los píxeles y las etiquetas, se comunicaría con el universo, canalizaría la inspiración y finalmente crearía un modelo a mano. Un modelo es solo una palabra elegante para receta, o un conjunto de instrucciones que su computadora debe seguir para convertir píxeles en etiquetas.

Un modelo es una receta que usa una computadora para convertir datos en etiquetas. Es solo un código que la máquina usa para convertir entradas en salidas, y podría ser creado a mano por un programador o aprendido de los datos por un algoritmo.

Pero piensa en cuáles serían esas instrucciones. ¿Qué estás haciendo realmente con estos píxeles? ¿Puedes expresarlo? Tu cerebro tuvo el beneficio de eones de evolución y ahora simplemente funciona, ni siquiera sabes cómo lo hace. Esa receta es bastante difícil de encontrar.

Explique con ejemplos, no con instrucciones.

¿No sería mejor si pudieras simplemente decirle a la computadora: “Aquí, mira un montón de ejemplos de gatos, mira un montón de ejemplos de no-gatos, y descúbrelo tú mismo”? Esa es la esencia del aprendizaje automático. Es un paradigma de programación completamente diferente. Ahora, en lugar de dar instrucciones explícitas, programa con ejemplos y el algoritmo de aprendizaje automático encuentra patrones en sus datos y los convierte en esas instrucciones que no podría escribir usted mismo. ¡No más manualidades de recetas!

La IA te permite automatizar lo inefable.

¿Por qué es eso emocionante? Se trata de expresar nuestros deseos a las computadoras de una manera que antes no podíamos. Nos encanta que las computadoras hagan cosas por nosotros. Pero, ¿cómo podemos dar instrucciones si las instrucciones son realmente difíciles de pensar? ¿Si son inefables?

La IA y el aprendizaje automático tratan de automatizar lo inefable. Se trata de explicarte usando ejemplos en lugar de instrucciones. Esto desbloquea una enorme clase de tareas con las que no podíamos ayudarnos en las computadoras en el pasado porque no podíamos expresar las instrucciones. Ahora todas estas tareas se vuelven posibles: el aprendizaje automático representa un salto fundamental en el progreso humano. ¡Es el futuro y el futuro está aquí!

¿Tienes curiosidad por saber más? Aquí hay un video donde te presento a pensar sobre el aprendizaje automático aplicado. Alternativamente, sumérgete en mi próximo artículo de la serie aquí .

Este artículo ha sido traducido al 🇦🇪 árabe , 🇨🇳 chino , 🇳🇱 holandés , 🇫🇷 francés , 🇩🇪 alemán , 🇮🇹 italiano , 🇯🇵 japonés , 🇵🇱 polaco , 🇧🇷 portugués , 🇵🇹 portugués , 🇵🇹 portugués 🇪🇸 español y 🇹🇷 turco .