La mente, el alfa y el omega, la puerta hacia nuestro yo interior y el reflejo de nuestro exterior. Por siglos ha sido estudiada por científicos, filósofos y maestros evolucionado, encontrando elementos fascinantes. Pero, ¿Y si éstos se replicaren en máquinas que se ayuden a mejorar en pro de nosotros?; pues eso es parte de lo que desarrolla el Aprendizaje Automático y Redes Neuronales del cual comentaremos.

Desde las más avanzadas computadoras y máquinas humanoides o industriales donde cohabita la matriz de una inteligencia artificial, hasta las más cercanas apps de IA que portamos en dispositivos, observamos que el aprendizaje automático y redes neuronales ha procurado comportarse –hasta por sí mismo- en la cúspide de nuestra búsqueda para crear sistemas que puedan aprender y adaptarse por su cuenta.

Estas tecnologías no sólo imitan la capacidad del cerebro humano para identificar patrones y tomar decisiones, sino que también nos desafían a repensar lo que es posible, ético, lo que sí o no deberíamos estar delegando, so consecuencia de que la próxima sea una generación perezosa para el pensamiento.

Pero, sí lo vemos desde una óptica positivista y constructiva, las redes neuronales, en particular, son fascinantes porque utilizan una estructura inspirada en el cerebro humano para procesar información. Esto les permite aprender de manera escalada, mejorar con el tiempo, similar a cómo nosotros aprendemos de nuestras experiencias.

¿Qué le falta y faltará?, el discernimiento para no sobrepasar límites. Porque una exagerada ética es tan dañina como el exceso de ella. Ser puros y un arraigado puritanismo es una espada de dos puntas. He allí donde llevamos la ventaja y donde la humanidad debe crear límites.

Que el pensamiento pacífico y enriquecedor –como por ejemplo el que persigue el yoga-, no se enturbie con el ímpetu de la ciencia de querer estar en todo y cubrirlo con aquello que no es nuestra férrea necesidad. Con balance, el mundo tendrá mayor provecho del aprendizaje automático y redes neuronales que están retroalimentando a todas las expansiones de la Inteligencia Artificial.

Aprendizaje automático y redes neuronales

Esta simbiosis sólo se comprende sí nos vemos a nosotros mismos. Entre todo el contenido del saber que se nos brinda en los centros educativos y cómo lo procesa y lo transforma en utilidad nuestro cerebro.

El aprendizaje automático es un tipo de algoritmo informático que ha logrado ajustar sus propios parámetros internos gracias al uso de datos de muestra para realizar tareas específicas en datos similares (homologa el saber con el hacer).

A diferencia de los algoritmos tradicionales que se basan en reglas explícitas, el aprendizaje automático aprende de los datos sin necesidad de modelos matemáticos predeterminados. Aquí hay algunos puntos clave:

Por el otro lado, las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que imita el funcionamiento del cerebro humano, no precisamente en aquella visión de los hemisferios (izquierdo el saber y el derecho el placer).

Utilizan un conjunto de algoritmos matemáticos y estadísticos para reconocer patrones complejos y realizar tareas de procesamiento de información.

Logros fundamentales a conseguir

Su aplicación ha permitido explorar códigos ya existentes para desarrollar un aprendizaje aún más profundo, incluso imperceptible o de muy difícil hallazgo por la mente humana promedio.

¿Y qué han logrado?, además de descubrimientos que maravillan y pueden tener potencial para otras áreas del saber y del hacer, han permitido simplificar la integración, despliegue y el mantenimiento de soluciones de aprendizaje automático en todo tipo de programación, área productiva e incluso en la reinterpretación de los anhelos de los usuarios, sea para las artes o el entretenimiento, que por el uso de las diversas plataformas de IA, se demuestra que se han convertido en dos ejemplos comunes.