¿Cómo cambiará el mundo el aprendizaje automático?

Veremos cómo ha progresado y evolucionado el aprendizaje automático. Al final, veremos algunas tecnologías emergentes y la forma en que el aprendizaje automático afectará al mundo. Machine Learning (ML) es una revolución silenciosa que está teniendo un profundo impacto en diferentes sectores de nuestras sociedades, como la salud, la comunicación, el transporte y muchos más. Las perspectivas históricas del aprendizaje automático son los conceptos actuales del aprendizaje automático que culminan desde dos perspectivas significativas que son la perspectiva de los estadísticos y la perspectiva de los informáticos .

La perspectiva de los estadísticos

La perspectiva de los Estadísticos está relacionada con el estudio, comprensión e interpretación de los datos. El campo del análisis de datos tiene su origen en las matemáticas, más concretamente en la estadística. En Stats (abreviatura de estadística) se llevó a cabo la persuasión de las preguntas fundamentales para comprender el mundo que nos rodea a través del estudio de los acontecimientos.
La probabilidad es un concepto de estadística en el que se estudia la comprensión de la probabilidad de que ocurra una ocurrencia. Los modelos basados ​​en probabilidad fueron ideados en estadística para modelar el mundo que nos rodea. Los siguientes dos ejemplos simples le permitirán comprender las estadísticas y la probabilidad si es nuevo en el tema.

Ejemplo #1: En un examen en particular, la recopilación de datos sobre cuántas preguntas fueron respondidas correctamente por los estudiantes que intentaron los exámenes. Y se pueden trazar gráficos de barras para comprender y predecir cuántos estudiantes pueden aprobar los exámenes si otro grupo de estudiantes realiza el mismo examen.

Ejemplo n.º 2: Los estadísticos analizaron varios libros y registraron la cantidad de veces que aparecía una palabra (frecuencia de palabras) en un cuerpo de texto e intentaron crear un modelo que explicara qué palabra era la más utilizada o la menos utilizada en el idioma inglés para instancia.

Los estadísticos estudiaron los datos para comprender y hacer predicciones del mundo que nos rodea. Pero resultó que estos modelos eran una simplificación excesiva de las complejidades que existen en el mundo real, y los modelos basados ​​en probabilidades no revelaron resultados satisfactorios en la simulación de los datos reales observados en el mundo real. Aquí donde salta la perspectiva de los informáticos, y con el cruce de la estadística y la informática, nace el campo del aprendizaje automático.

La perspectiva de los informáticos

Durante la década de 1950, los expertos en computación comenzaron a darse cuenta de que la codificación de cada decisión que una computadora está programada para tomar en interminables declaraciones if y else está causando que los sistemas informáticos se vuelvan muy ineficientes. Los informáticos previeron que sería mejor, que la computadora podría mirar datos y reconocer patrones y tomar las mejores decisiones. Esta idea de identificar patrones en los datos y tomar decisiones es la idea básica detrás de Machine Learning (ML) .

Para evitar la codificación dura, las reglas de programación para tomar decisiones como se mencionó anteriormente, entraron en juego las reglas de distribución de las estadísticas. Pero, usar las distribuciones de estadísticas como generadores de datos creó enormes discrepancias entre los datos generados por los modelos estadísticos y los datos generados en el mundo real. En otras palabras, ambos tipos de datos no revelaron los mismos resultados.

A pesar de eso, el aprendizaje automático continuó evolucionando con modelos extremadamente flexibles basados ​​cada vez más en datos y menos en declaraciones if y else codificadas por humanos. Estos modelos ML han demostrado ser mejores que las técnicas de modelado creadas anteriormente. Los modelos ML actuales se volvieron tan precisos al correlacionarse con el mundo real que las predicciones se han convertido en un resultado clave después de una entrada de datos suficiente. Los modelos prevalecientes suelen ser muy complejos y flexibles, y superan engañosamente a los modelos que siguen declaraciones if-else y los modelos de distribución que se conocen como distribuciones de probabilidad.

Una de las desventajas más significativas de estos modelos ML es que no explican el aspecto «Por qué» del modelo. Pero estos modelos ML nos ayudan a comprender mejor los tumores cancerosos mejor que los médicos y pueden vencer a los campeones en el juego de «Go». Pero los creadores de estos modelos no siempre pueden explicar «Por qué» los algoritmos toman estas decisiones.

El aprendizaje automático cambiará el mundo

El término aprendizaje automático puede no significar mucho para un profano. Pero, cuando decimos Inteligencia Artificial (IA), la imagen notoria como el éxito de taquilla llega a Terminator, y el personaje de Skynet aparecerá en tu cabeza. Si eres un poco optimista acerca de estas tecnologías, tu mente puede llenarse con películas futuristas como Star Wars. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que ha ganado un impulso significativo en los últimos años y está afectando todas las facetas de nuestras vidas. El aprendizaje automático se está haciendo un lugar en nuestra vida diaria incluso cuando los grandes visionarios de la ciencia y la tecnología como Bill Gates, Elon Musk y Steven Hawkins y otros han advertido que los robots de IA pueden volverse en nuestra contra y pueden desterrar a la raza humana.

1. Capacidad de manejo de datos

Una de las características más sólidas del aprendizaje automático es su capacidad de manejo de datos. En 2018, aproximadamente 4 mil millones de personas usaban Internet. Se realizaron 3.500 millones de búsquedas en Internet y contando. El tiempo total que la humanidad pasa en Internet es de 4 mil millones de años, cada año. Son muchos datos. Internet se ha convertido en una enorme máquina de generación de datos, y la mayor parte es tan valiosa como el oro para los expertos en datos y las organizaciones en las que trabajan. La organización y el manejo de estos datos nunca hubieran sido posibles sin el aprendizaje automático.

Un sistema de aprendizaje automático analiza los patrones en los datos. Una vez que se procesan los datos, se obtienen conocimientos prácticos para las organizaciones que están haciendo bien al valor de estas empresas o bien a la humanidad de muchas maneras diferentes, como indicar las instalaciones de atención médica cercanas en caso de un desastre.

2. Protección del ecosistema

El equipo de IA de aprendizaje automático está desempeñando un papel fundamental en la lucha contra la devastación del daño ambiental. Los enormes datos recopilados de varios miles de fuentes a través de sensores habilitados para IA con la ayuda del aprendizaje automático están ayudando a los científicos ecológicos a comprender mejor los cambios ecológicos e idear nuevas soluciones.

3. Tareas sucias, peligrosas y atrevidas

En el caso de la desactivación de bombas, ahora no hay necesidad de arriesgar vidas humanas. El aprendizaje automático y los robots habilitados para IA se encargan de las tareas que son demasiado peligrosas o sucias, como en el caso del manejo de materiales peligrosos como desechos nucleares o eliminación de productos químicos nocivos.

4. Cuidado de ancianos

Los robots AI equipados con software de aprendizaje automático ya están interactuando y comunicándose con personas mayores, manteniéndolos comprometidos con el entretenimiento y brindándoles compañía si se sienten solos.

En breve, para personas mayores que tienen problemas para moverse y realizar su trabajo habitual debido a su debilidad muscular o dolencias. Equipados con aprendizaje automático e inteligencia artificial, estos robots harán que sus vidas sean más cómodas e independientes al ayudarlos con sus rutinas personales diarias, como comer, ir al baño, bañarse, moverse e incluso ayudarlos a hacer ejercicios.

5. Banca Innovadora y Segura

El software Machine Learning AI también tiene sus aplicaciones en la industria bancaria y financiera. La mayor amenaza y pérdida para el sector bancario proviene del fraude y la piratería informática. Para controlar tales incidentes y frenar las actividades fraudulentas, los bancos emplean sistemas de aprendizaje automático sofisticados y de última generación que observan los patrones en los datos bancarios y detectan actividades inusuales o sospechosas antes de que ocurra un incidente, lo que mejora la seguridad.

6. Mejora en el cuidado de la salud

Los viejos registros de atención médica tenían montones de hojas que los médicos y otros profesionales médicos tenían que revisar para dar sentido a las necesidades médicas de los pacientes y recetar los medicamentos apropiados. Los registros de atención médica se están poniendo en línea y digitalizándose y ayudando a los médicos a obtener información sobre las enfermedades de los pacientes en el menor tiempo posible al brindarles precisamente los datos que necesitan para tomar decisiones. Todo esto había sido posible gracias al aprendizaje automático y las aplicaciones de ciencia de datos.

7. Seguridad doméstica inteligente

Las IA de aprendizaje automático también están teniendo su impacto en las cámaras domésticas y los sistemas de vigilancia. Las cámaras de CCTV ahora vienen con sistemas de reconocimiento facial de inteligencia artificial y aprendizaje automático que mantienen los datos de los visitantes frecuentes y pueden detectar extraños y recién llegados para advertirle antes de que ingresen a las instalaciones de su hogar. Estos sistemas son lo suficientemente capaces de informarle cuando los niños llegan a casa, gracias al aprendizaje automático. Pueden rastrear el movimiento de las mascotas en el complejo, por ejemplo. Estos sistemas también son lo suficientemente inteligentes como para llamar a los servicios de seguridad si es necesario.

Estas son solo algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático que están dando forma a nuestro mundo a un ritmo espectacular, y pronto habrá muchas otras aplicaciones que ni siquiera podemos imaginar en la actualidad.