¿Por qué estudiar machine learning actualmente?

Antes de adentrarnos en los conceptos técnicos del machine learning, creo que es importante entender por qué el machine learning es uno de los temas más candentes del sector en la actualidad, y por qué es realmente importante estar atento a los avances en este ámbito.

¿Por qué aprender ahora sobre machine learning?

¿Qué nos depara el futuro? Los avances en el machine learning son posiblemente uno de los desarrollos tecnológicos más importantes del siglo XXI, aparte del auge del Internet de las cosas [IOT].

Y lo que es más interesante, los dispositivos IOT también necesitan el machine learning para ser más útiles e inteligentes.

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El futuro puede ser brillante, pero el progreso suele venir acompañado de desafíos. Lo que sabemos actualmente sobre la IA es sólo una fracción de lo que conocemos. Sin embargo, explotar todo el potencial de la IA está dentro de nuestras posibilidades.

Está claro que el machine learning tiene una amplia gama de aplicaciones en muchos ámbitos de la ciencia y la tecnología, y como innovadores e ingenieros, esto es algo que no podemos permitirnos ignorar.

Los conocimientos en este campo nos ayudarán sin duda a construir soluciones disruptivas para problemas del mundo real, así como utilidades versátiles que mejoren la calidad de la vida humana.

Tendencias actuales del sector relacionados a machine learning

Gran parte de la investigación actual se centra en el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador. Otras tecnologías también están evolucionando rápidamente para apoyar el desarrollo de la inteligencia artificial.

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Además, están surgiendo nuevas tecnologías que permiten un desarrollo más rápido. La computación en nube se incluye en esta categoría, ya que permite que incluso los pequeños desarrolladores construyan sistemas avanzados de machine learning.

Los departamentos de investigación y desarrollo también están empezando a utilizar el machine learning para las actividades de investigación. El machine learning se utiliza en una amplia gama de sectores y se espera que siga creciendo en el futuro.

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Las oportunidades de empleo también se están desarrollando rápidamente, con la creación de muchas empresas nuevas en este campo e incluso un cambio en la cultura de las startups. Gigantes tecnológicos como Google y Microsoft están invirtiendo mucho en investigación y desarrollo en este ámbito. Esto sólo demuestra el potencial del machine learning y la inteligencia artificial para el futuro.

De la ciencia ficción a la realidad con aprendizaje automático

La mayoría de las ideas que eran ciencia ficción hace unos años se están haciendo realidad. No será demasiado tarde para que nuestros inventos superen la imaginación de la propia ciencia ficción.

Quizás sea difícil para los escritores de ciencia ficción escribir algo nuevo e innovador en el futuro, porque todo lo imaginable ya está inventado.

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Robots inteligentes automatizados, sistemas de seguridad inteligentes, fábricas que se autoproducen y asistentes virtuales inteligentes son sólo algunas de las tecnologías de ciencia ficción que ya han llegado a la vida real, y muchas más que están por llegar.

Proyectos futuros para el machine learning

Estos son algunos de los proyectos que los promotores quieren construir en el futuro. Algunas de ellas ya están en desarrollo y se irán perfeccionando con el tiempo. Siempre es una cuestión de "cuándo". En lugar de si es posible... Estos son algunos de los avances más prometedores que la humanidad espera conseguir.

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• El médico virtual IBM Watson ya es mejor que el médico medio en el diagnóstico de enfermedades. En un futuro próximo, las máquinas podrán prestar una atención médica igual o mejor que los médicos. Los principales avances hacia este objetivo son la mejora de los algoritmos de visión por ordenador y los sistemas de recomendación que podrán ofrecer una asistencia sanitaria personalizada en función de los distintos parámetros médicos del paciente.
• Inteligencia artificial. Las máquinas pueden ser creativas. La tecnología disponible es en sí misma encomiable, pero las cosas mejorarán. En un futuro próximo, las máquinas podrán escribir contenidos de forma tan creativa como los humanos.
• Coches que se conducen solos. Los coches que se conducen solos, los drones y los aviones ya están aquí y estarán disponibles para un uso comercial generalizado mucho antes. Este es uno de los temas más estudiados por Google. La visión por ordenador y el seguimiento de objetos desempeñan un papel importante en el desarrollo de coches auto conducidos mejores y más seguros.
• Profesores virtuales. La educación se ha visto revolucionada por las plataformas y aplicaciones digitales de aprendizaje. El machine learning está llamado a mejorar aún más para ofrecer una educación eficaz para todos.
• Métodos mejorados de aprendizaje no supervisado. Esto ocurrirá antes de lo previsto, ya que no se han producido avances significativos en este ámbito. La mejora de las técnicas en este ámbito llevará a los algoritmos de machine learning al siguiente nivel. Si es usted investigador, recuerde que debe centrarse en el aprendizaje no supervisado.

Desafíos por delante para el machine learning

Las máquinas son cada vez más inteligentes, pero no todos están contentos con ello.

Si llegará el día en que alcancemos la singularidad tecnológica (singularidad) es todavía una cuestión de especulación.

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¿Cuáles serán entonces las consecuencias? Hay otra preocupación. ¿Qué harán los humanos cuando las máquinas sean capaces de hacer todo por sí mismas, y todo lo que los humanos pueden hacer?

Con el aumento de los trabajos de IA y aprendizaje profundo, se podría suponer que los humanos trabajarán en estas áreas, pero esto es temporal.

¿Y si, en algún momento del futuro, se crea un programa lo suficientemente inteligente como para crear un nuevo programa inteligente para sí mismo (creando así una singularidad tecnológica)? ¿Qué harán entonces los humanos? Otra preocupación es que las personas que trabajan en otros sectores perderán rápidamente su empleo debido a la automatización.

Los avances en el machine learning acabarán mejorando la tecnología de la IA, pero ¿le estamos prestando suficiente atención?

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Científicos como Stephen Hawking admitieron que "la creación de una inteligencia artificial perfecta será el mayor acontecimiento de la historia de la humanidad, pero también puede ser el último, a menos que aprendamos a evitar los riesgos".

Palabras finales

La respuesta a los problemas que puede causar el machine learning puede estar en el propio machine learning.

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Tanto si la tecnología es buena como si es mala, es esencial aprender lo que se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas.

Y entenderlo puede ayudarnos a aprender nuevas formas de evitar los riesgos que supone para nuestro estilo de vida y nuestros negocios. Los gigantes de la tecnología como Facebook, Google, Amazon y LinkedIn siguen dependiendo en gran medida del machine learning y de los sistemas de recomendación basados en conceptos relacionados.

De hecho, utilizamos artefactos de machine learning en todas partes sin darnos cuenta. El siguiente cuadro resume exactamente dónde se están desarrollando actualmente los productos de ML.

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En pocas palabras, el machine learning es omnipresente en muchos ámbitos hoy en día, y los humanos seguirán sacando el máximo provecho de él, independientemente de los resultados inciertos.

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