Machine learning: las apps de aprendizaje automático y sus tipos

La inteligencia artificial (AI) es un concepto que no para de ganar popularidad. Esta innovación tecnológica busca agilizar las tareas cotidianas de los usuarios. Un claro ejemplo es ChatGPT en español, una plataforma en la que es posible generar textos de forma automática. Necesita mejoras, es cierto, pero es un gran paso. A su vez, surgen otros debates en torno a la privacidad online de los titulares de las cuentas.

Pero para ver más de cerca qué es machine learning y para qué sirve, lee con atención el siguiente apartado donde explicamos cómo funciona.

El funcionamiento del machine learning se basa en los algoritmos matemáticos, que permiten que las máquinas puedan procesar datos e interpretar los resultados de una forma muy humana. Las respuestas que se generan no han sido previamente programadas, ya que el software del aprendizaje automático consiste precisamente en eso, como indica su nombre, en adquirir conocimiento y actuar en consecuencia.

El aprendizaje automático es la pieza fundamental de numerosas herramientas o servicios que utilizamos a diario. Las empresas, aunque no sean punteras en el sector IT, han ido incorporando ordenadores y máquinas avanzadas para agilizar las tareas rutinarias. Desde una versión modernizada del contestador de voz para gestionar las llamadas telefónicas al sistema de almacenaje. El machine learning encuentra patrones en toda clase de datos y sirve para obtener mejores resultados.

Vamos a plantearlo mediante un sencillo ejemplo. Piensa en la publicidad tradicional, la que llegaba a los buzones de las viviendas, y ahora compáralo con los anuncios en redes sociales y otros sitios web.

Ahora imagina que dentro de dos semanas tienes planeado ir a la montaña, has convencido a tus amigos para acampar, pero necesitas hacerte con un equipo nuevo. Haces un par de búsquedas en Google para comparar los precios de una mochila de trekking, y de repente Facebook e Instagram te enseñan anuncios con promociones de equipos de montaña. En eso consiste el machine learning en el marketing digital, en analizar cuáles son tus necesidades y ofrecer soluciones.

Pero no será la única ocasión en la que te encuentres con la tecnología basada en el aprendizaje automático. Estos son solo algunos casos de uso:

En la actualidad, todas las personas se encuentran en algún momento con apps diseñadas con machine learning, incluso si desconocen su significado o el alcance de esta subcategoría de la inteligencia artificial.

• Las recomendaciones en plataformas de streaming. ¿Cómo sabe tu app de screaming qué te gustaría ver? Utiliza el aprendizaje automático para analizar tus selecciones anteriores y valorar cuáles serán las opciones de tu agrado.
• Corrección de textos automática. Cada vez hay más apps y plataformas con la función de corrección automática para que tus textos no tengan fallos de ortografía, también sirven para mejorar el estilo o adaptar mejor las traducciones. Para comprender los dobles sentidos, incluso el humor, los algoritmos del software almacenan infinidad de detalles en sus bases de datos.
• Detección de fraudes en la banca electrónica. Machine learning también puede usarse para proteger nuestras cuentas bancarias, como ya ocurre cuando lograr prevenir un robo de identidad. De modo que el titular de la cuenta puede actuar de inmediato, además de que el perfil digital puede congelarse automáticamente para que nadie pueda acceder a los fondos.
• Asistentes de voz y otras herramientas virtuales. Siri y Alexa responden preguntas constantemente, pero también aprenden de sus propias respuestas, por lo que con el paso del tiempo, los resultados son más satisfactorios para el usuario. La comparación de datos no cesa.
• Apps de tráfico. Google Maps o Waze no solo usan GPS, también recurren al aprendizaje automático para mostrar a los conductores las mejores rutas en un determinado horario.
• Los filtros para detectar spam. No hay nada más molesto que el spam, por eso el algoritmo de machine learning interpreta que, según tus ubicaciones registradas o tu lista de amigos, un email debería ir a parar a la bandeja de “correo no deseado”. Esta función es especialmente útil para evitar los ataques phishing.
• Smartwatch. Los relojes inteligentes monitorean tu pulso cardiaco, tus rutas y hasta conocen tus horarios. Su precisión necesita gestionar enormes cantidades de datos en un tiempo récord.
• Reconocimiento facial. Ya puedes desbloquear tu smartphone y otras muchas cosas con el reconocimiento facial, un escáner reconoce que eres quien dices ser y te permite el acceso.
• Podcast y canciones recomendadas en Spotify. Funciona de forma similar a las recomendaciones en las apps de contenido en streaming, el algoritmo analiza qué grupos has escuchado antes en Spotify y te hace recomendaciones. También sabe qué tipo de temática buscas en los podcasts.

Todos estos conceptos: machine learning, deep learning y las redes neuronales, son subcategorías de la inteligencia artificial. Esto quiere decir que existen ciertas diferencias entre los términos y que no se tratan de lo mismo, aunque su objetivo final es compartido, puesto que sirven para diseñar patrones complejos que las máquinas utilizan posteriormente para resolver problemas.

Como en el inicio de este artículo ya hemos definido qué es machine learning, pasemos a detallar qué se entiende por deep learning y redes neuronales.

• Deep learning: es un sistema de inteligencia artificial extremadamente sofisticado pensado para que las máquinas tomen decisiones por sí mismas, al igual que los humanos. Es un sistema muy avanzado que todavía está en desarrollo, pero la principal diferencia con respecto al aprendizaje automático, es que en este caso no se necesita la intervención humana.
• Redes neuronales: es el cerebro del futuro. Un método de la inteligencia artificial que enseña a los sistemas operativos a procesar datos del mismo modo que haría una persona de carne y hueso.

Se pueden diferenciar 3 tipos de machine learning o aprendizaje automático, como acostumbran a decir los hablantes de español. Para entender mejor qué papel juegan, compara sus características principales.

En el aprendizaje supervisado, se presenta un algoritmo con datos de entrada y datos de salida deseados para que pueda entrenarse para hacer predicciones. Después de que un algoritmo analiza los datos, descubre un patrón y aprende gradualmente cómo correlacionar los datos de entrada con los datos de salida. Ahora puede funcionar de forma independiente y cumplir su propósito.

El proceso de aprendizaje del algoritmo no se detiene aquí. Continúa descubriendo nuevos patrones mientras analiza los datos entrantes. En otras palabras, el proceso de aprendizaje no tiene fin.

Los algoritmos de aprendizaje no supervisados son aquellos que no necesitan la intervención humana porque pueden encontrar patrones en los datos por sí mismos. Esta habilidad les permite realizar tareas más complejas y versátiles que el aprendizaje supervisado. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje no supervisados son menos precisos y todavía necesitan perfeccionar su sistema operativo.

Como sugiere el nombre, este tipo de machine learning está en el punto medio. El aprendizaje semisupervisado adopta características del aprendizaje supervisado y del no supervisado. Utiliza datos etiquetados y no etiquetados para que un modelo pueda aprender y hacer predicciones para nuevas entradas de datos.

El aprendizaje semisupervisado se usa a menudo cuando no hay suficientes datos para que aprenda un algoritmo. Sin embargo, esta falta de datos puede resultar en resultados menos confiables.

El aprendizaje automático facilita nuestro día a día, pero en los próximos años (aunque también ahora) se enfrentará a una serie de desafíos que debe resolver con éxito.

La excesiva vigilancia online

La tecnología machine learning sirve para mejorar las experiencias de usuario, aunque algunos ciberdelincuentes también han visto su utilidad en los ataques informáticos. Una smart city del futuro tendrá que garantizar que los sistemas de reconocimiento facial y otras herramientas no puedan corromperse. Colectivos de activistas y otros actores sociales ya muestran su preocupación sobre los límites de la vigilancia online de esta clase de programas de última generación.

Si en este momento te preocupan los rastreadores y que las miradas curiosas de terceros estén consultando tu historial de búsquedas, empieza a usar la Protección contra amenazas Pro de NordVPN. Es una función de ciberseguridad que le para los pies a los rastreadores, bloquea los anuncios molestos y detecta malware durante la descarga.

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Falta de transparencia

Todavía hay numerosas incógnitas alrededor de la inteligencia artificial. No existe una regulación que detalle todos los límites de esta tecnología, al igual que tampoco encontramos leyes internacionales. No podemos estar seguros de cómo se utilizan las tecnologías de AI y quién recopila nuestros datos privados.

Incluso puede tener propósitos maliciosos y beneficiar a varios actores de amenazas. Los chatbots se han instalado en nuestra vida cotidiana, resuelven nuestras dudas sobre un producto o el horario de entrega. No obstante, ¿están seguros todos los datos que aportamos? No es fácil responder a esta pregunta en este momento.

Distribución desigual

Las grandes empresas tienen más recursos para adaptar sus equipos a la tecnología machine learning y la inteligencia artificial en general. Es decir, las grandes corporaciones consiguen sacar de la competición a sus rivales más pequeños. Los expertos en computación están de acuerdo en que aquellos que poseen tecnología de inteligencia artificial están unos pasos por delante de todos los demás.

Privacidad, ¿comprometida?

Las empresas recopilan una gran cantidad de datos sobre nosotros, desde los hábitos de navegación hasta la ubicación (aquí puedes encontrar información sobre qué puede hacer alguien con tu IP).

Si bien afirman que esta información es necesaria para brindar a los usuarios la mejor experiencia posible, también plantea dilemas éticos. No podemos estar seguros de cómo se almacenan nuestros datos y quién puede acceder a ellos. Dado que las filtraciones de datos ocurren todos los días, la recopilación de datos nos hace a todos vulnerables.

En los próximos años, se seguirá debatiendo qué es machine learning y cómo los internautas pueden proteger sus datos confidenciales. Sin duda, esta tecnología no dejará de evolucionar.