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Como base de la analítica predictiva y dentro de los procesos para convertir los datos en información, el ser humano está siempre en el centro y los modelos utilizados están contruidos por expertos en la materia de la que se trata.

Pero sin desplazarnos o incluso si eliminamos al ser humano de esta ecuación, llegamos a la esencia de la inteligencia artificial, donde son las propias máquinas las que aprenden, con o sin interacción, del ser humano.

Durante las dos últimas décadas, las maquinas nos han superado en lo que se refiere a procesamineto matemático y velocidad de cálculo. Pero si se hubiese quedado en ese punto, la inteligencia artificial sería una simple calculadora a gran escala. Los escépticos vaticinaban que ésa sería su posición durante mucho tiempo, relegando a la ciencia ficción el aprendizaje de las máquinas.

A principios de nuestra década, concretamente en febrero de 2011 una máquina construida por IBM y llamada Watson nos cambia el orden hasta entonces establecido. A la respuesta nos encuentra las preguntas que mejor le encajan.

Esto sucedió en un programa de la televisión norteamericana llamado Jeopardy, dónde el presentador lanza una respuesta para que los concursantes encuentren la pregunta que mejor encaje.

En este concurso los conjuntos de respuestas / preguntas responden a temáticas tan diversas como:
Historia, Geografía, Literatura, Ciencia, Arte, Música Clásica, Comida, Negocios, Leyes, Moda, Gobierno, Educación, Personas, Datos, Juegos de Palabras o Cultura Pop. La dinámica del juego consiste en que los jugadores seleccionan una temática y el conductor del programa va lanzando pistas. Cuando antes encuentren la pregunta, mayor es el premio que reciben.

Con esta disposición, nos encontramos frente un problema que va más allá del cálculo matemático, entrando en el terreno de la comprensión del lenguaje natural.

Paradójicamente, en un terreno totalmente humano, aquí también los campeones de este juego fueron superados por la máquina Watson, conquistando este nuevo terreno y abriendo una nueva era en la historia de la inteligencia artificial.

Además de la comprensión del lenguaje natural, la máquina también nos supero en fuerza bruta, ya que la capacidad de almacenamiento y procesamiento del Big Data con el que cuenta Watson es infinitamente mayor a la de los seres humanos.

Un episodio de de estas conquistas se produjo en marzo de 2016, cuando otra máquina desarrollada por DeepMind, una empresa comprada por Google, ganó al campeón mundial de otro juego milernario, el Go.


¿Cómo aprende una máquina?

Este resurgimiento de la inteligencia artificial, cuando todo hacía presumir que habia llegado a su limite, se debe principalmente, como comentamos a la existencia del Big Data (contenidos de los que aprender), al aumento exponencial de la velocidad de computación (para aprender rápido) y, en especial a algoritmos que tratan de simular el funcionamineto del cerebro humano dentro una máquina. En personas el Neuromarketing, una de nuestras principales especialidades.

Estos tres elementos se complementan, siendo los tres necesarios, pero es quizás la parte de algoritmos la que ha cambiado totalmente el panaroma de esta disciplina. Los algoritmos de deep learming o de aprendizaje profundo de máquinas son los que han cosechado los mejores resultados en los últimos años.

Gracias a los avances en el sector de los videojuegos, se han incorporado al arsenal científico herramientas extras de computación las llamadas GPU que disponen de miles de procesadores cada una de ellas, lo que ha derivado en el crecimiento expotencial de esta disciplina.

Sin entrar en detalles técnicos de cómo funcionan estos algoritmos, una máquina aprende gracias a que es capaz de buscar patrones ocultos a simple vista, o los que en deep learning se llaman características o dimensiones que definen a un determinado tipo de objeto, evento o lo que se quiera aprender.

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