¿ Qué son capaces de aprender los ordenadores ?

Desde que los ordenadores fueron inventados, nos hemos preguntado qué son capaces de aprender. Si pudiéramos entender cómo podemos programarlos para aprender (a que mejoren automáticamente a través de la experiencia) el impacto sería muy grande.

Imaginemos que existen ordenadores capaces de descubrir por medio del aprendizaje tratamientos médicos más efectivos contra nuevas enfermedades, casas inteligentes que aprenden a través de la experiencia de optimizar costes energéticos del uso particular de sus ocupantes, o ayudantes personales de software que aprenden de los intereses de sus usuarios para ser capaces de subrayar los sucesos especialmente relevantes del periódico diario en internet.

El hecho de descubrir cómo hacer que los ordenadores ‘entiendan’ haría que aparecieran nuevos usos de los ordenadores y nuevos niveles de competencia y un entendimiento detallado por parte de éstos de la información y el procesamiento de algoritmos mediante el aprendizaje de máquina nos conduciría a un mejor entendimiento de las habilidades e incapacidades del aprendizaje humano.

Todavía no sabemos cómo lograr que los ordenadores aprendan al mismo nivel que lo hacen los humanos. Sin embargo, se han inventado algunos algoritmos que son efectivos con cierto tipo de tareas de aprendizaje y un entendimiento teórico de dicho aprendizaje está comenzando a emerger. Se han desarrollado algunos programas prácticos de ordenador para exponer tipos útiles de aprendizaje y han empezado a aparecer aplicaciones comerciales significativas. Todos los acercamientos intentados hasta la fecha han sido para resolver problemas tales como el reconocimiento de voz y la búsqueda de algoritmos basados en el aprendizaje de máquina.

En el campo conocido como data mining (exploración de datos) se han comenzado a usar rutinariamente algoritmos de aprendizaje de máquina para descubrir valiosos conocimientos sobre grandes bases de datos comerciales en temas como aplicaciones en préstamos, transacciones financieras, avances médicos, etc. Mientras nuestro propio entendimiento de los ordenadores continúa madurando, parece inevitable que el aprendizaje de máquina juegue un papel central en tecnología y ciencia computacional.

Como ejemplo, se han desarrollado exitosamente programas que aprenden a reconocer palabras habladas (Waibel, 1989; Lee, 1989), a predecir el porcentaje de recuperación de pacientes que padecen neumonía (Cooper, 1997), a detectar el uso fraudulento de tarjetas de crédito, a conducir vehículos automáticamente en carreteras públicas (Pomerleau, 1989), y a ensayar juegos tales como el backgammon (juego de mesa para dos jugadores que en tiempos del rey Alfonso X de Castilla era conocido con el nombre de juego de tablas) en niveles que se acercan a la altura de los campeones del mundo (Tesauro, 1992, 1995).

Se han desarrollado resultados teóricos para caracterizar la relación fundamental entre el número de ejemplos entrenados que se han observado, el número de hipótesis bajo consideración y el error esperado en las hipótesis aprendidas.
Hoy en día estamos comenzando a obtener modelos iniciales de aprendizaje humano y animal y a entender su relación con los algoritmos de aprendizaje realizados por las computadoras....

Vía: "Los algorimos genéticos". Ana Belén Ramos Guajardo.
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