Un alcance futuro brillante del aprendizaje automático

Una forma constante de evolución silenciosa es el aprendizaje automático. Pensamos que las computadoras eran el gran todo, eso que nos permitiría trabajar de manera más eficiente; pronto, el aprendizaje automático se introdujo en escena, cambiando el discurso de nuestras vidas para siempre. La remodelación del mundo comenzó enseñando a las computadoras a hacer cosas por nosotros, y ahora ha llegado a la etapa en la que incluso se elimina ese simple paso. Ya no es imperativo que enseñemos a las computadoras cómo ejecutar tareas complejas como la traducción de texto o el reconocimiento de imágenes: en su lugar, construimos sistemas que les permiten hacerlo por sí mismos. ¡Es lo más cercano a la magia que la comunidad muggle jamás alcanzará!

La forma excepcionalmente poderosa de aprendizaje automático que se utiliza hoy en día se conoce como "aprendizaje profundo". Sobre grandes cantidades de datos, construye estructuras matemáticas complejas llamadas redes neuronales. Construidas para ser análogas a cómo funciona el cerebro humano, fue en 1930 cuando se introdujeron por primera vez las redes neuronales. Sin embargo, fue solo en la última década que las computadoras se volvieron lo suficientemente eficientes como para usar esa capacidad.

¿Qué es exactamente el aprendizaje automático?

Entonces, en términos generales, el aprendizaje automático es el resultado de la aplicación del aprendizaje artificial. Tomemos el ejemplo de sus compras en línea: ¿alguna vez ha estado en una situación en la que la aplicación o el sitio web comenzaron a recomendar productos que de alguna manera podrían estar asociados o ser similares a la compra que realizó? En caso afirmativo, entonces ha visto el aprendizaje automático en acción. Incluso la combinación de productos "comprados juntos" es otro subproducto del aprendizaje automático.

Así es como las empresas se dirigen a su público y dividen a las personas en varias categorías para brindarles un mejor servicio y hacer que su experiencia de compra se adapte a su comportamiento de navegación.

El aprendizaje automático se basa simplemente en predicciones basadas en la experiencia. Permite que las máquinas tomen decisiones basadas en datos, lo que es más eficiente que programar explícitamente para realizar ciertas tareas. Estos algoritmos están diseñados de manera que brindan exposición a nuevos datos que pueden ayudar a las organizaciones a aprender y mejorar sus estrategias.

¿Cuál es el futuro del aprendizaje automático?

• Servicios cognitivos mejorados

Con la ayuda de servicios de aprendizaje automático como SDK y API, los desarrolladores pueden incluir y perfeccionar las capacidades inteligentes en sus aplicaciones. Esto permitirá a las máquinas aplicar las diversas cosas con las que se encuentran y, en consecuencia, llevar a cabo una serie de tareas como el reconocimiento visual, la detección del habla y la comprensión del habla y el dialecto. Alexa ya nos está hablando, y nuestros teléfonos ya están escuchando nuestras conversaciones. ¿De qué otra forma crees que la máquina se “despierta” para realizar una búsqueda en Google sobre las conspiraciones del 11 de septiembre por ti? Esas habilidades cognitivas mejoradas son algo que no podríamos haber imaginado que sucediera hace una década, sin embargo, aquí estamos. Ser capaz de involucrar a los humanos de manera eficiente está en constante alteración para servir y comprender mejor a la especie humana.

Ya pasamos tanto tiempo frente a las pantallas que nuestros móviles se han convertido en una extensión de nosotros, y a través del aprendizaje cognitivo, literalmente se ha convertido en el caso. Su máquina aprende todo sobre usted y, en consecuencia, modifica sus resultados. Los resultados de búsqueda de Google de dos personas no son iguales: ¿por qué? Aprendizaje cognitivo.

• El auge de la computación cuántica

“Computación cuántica” suena como algo sacado directamente de una película de ciencia ficción, ¿no? Pero se ha convertido en un fenómeno genuino. Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft Corp., llama a i7t una de las tres tecnologías que remodelarán nuestro mundo. Los algoritmos cuánticos tienen el potencial de transformar e innovar el campo del aprendizaje automático. Podría procesar datos a un ritmo mucho más rápido y acelerar la capacidad de extraer conocimientos y sintetizar información.

El cómputo pesado finalmente se realizará en un santiamén, ahorrando mucho tiempo y recursos. El mayor rendimiento de las máquinas abrirá muchas puertas que elevarán y llevarán la evolución al siguiente nivel. Algo tan básico como dos números, el 0 y el 1, cambiaron la forma del mundo, imagina lo que se podría lograr si nos aventuráramos en un nuevo reino de las computadoras y la física.

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• El auge de los robots

Con el aprendizaje automático en aumento, es natural que el medio tenga una cara: ¡robots! La sofisticación del aprendizaje automático no es una "pequeña maravilla" si sabes a lo que me refiero.

El aprendizaje multiagente, la visión robótica, el aprendizaje autosupervisado, todo se logrará a través de la robotización. Los drones ya se han convertido en algo normal y ahora incluso han reemplazado a los repartidores humanos. Con la tecnología de alta velocidad está avanzando, incluso el cielo no es el límite. Nuestras fantasías infantiles de vivir en una era de los Supersónicos pronto se harán realidad. Las tareas más pequeñas se automatizarán y los seres humanos ya no tendrán que ser autosuficientes porque tendrás un bot siguiéndote como una sombra en todo momento.

Oportunidades de carrera en el campo?

Ahora que conoce el alcance del aprendizaje automático y cómo puede cambiar el curso del mundo por sí solo, ¿cómo puede convertirse en parte de él?

Aquí hay algunas opciones de trabajo que potencialmente puede pensar en optar:

1. Ingeniero de aprendizaje automático: son programadores sofisticados que desarrollan los sistemas y las máquinas que aprenden y aplican el conocimiento sin tener ningún liderazgo o dirección específica.
2. Ingeniero de aprendizaje profundo : al igual que los científicos informáticos, se especializan en el uso de plataformas de aprendizaje profundo para desarrollar tareas relacionadas con la inteligencia artificial. Su objetivo principal es poder imitar y emular las funciones cerebrales.
3. Científico de datos : alguien que extrae el significado de los datos y los analiza e interpreta. Requiere ambos métodos, estadísticas y herramientas.
4. Ingeniero de visión por computadora : son desarrolladores de software que crean algoritmos de visión para reconocer patrones en imágenes.

El aprendizaje automático ya es y cambiará el curso del mundo en la próxima década. Preparémonos con entusiasmo y esperemos lo que nos depara el futuro. Esperemos que a las máquinas no se les ocurra la brillante idea de dominar el mundo, porque no todos somos Arnold Schwarzenegger. ¡Dedos cruzados!

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