A principios del siglo XX los motores se convirtieron en la herramienta transformadora de la materia prima. Ahora, Google vaticina que el aprendizaje de máquinas (Machine Learning) será el motor del futuro y dará paso a la próxima revolución industrial.
Así lo explicó en una entrevista concedida a Dinero el director de Google Cloud para Colombia, Edgar Helo, quien además señaló que el Machine Learning será “la era de transformación del conocimiento”.
En el marco de un evento realizado en Bogotá, Google dio a conocer que el mercado actual de Machine Learning representa unos US$5.000 millones globalmente. Sin embargo, para el futuro se prevé que esa cifra alcance los US$162.000 millones.
Es por ello que la experta de Google, Hanoi Murillo, señala que el mundo atraviesa un momento “histórico y determinante” gracias al Machine Learning, una tecnología que ya es una realidad y es aplicada en múltiples usos.
La española Hanoi Murillo, por ejemplo, ha vivido la experiencia del Machine Learning desde las centrales de Google en Silicon Valley (California) pues su medio habitual de transporte es un vehículo autónomo que por medio de sensores aprendió de su entorno para garantizar seguridad a los pasajeros.
Básicamente, y de acuerdo a la definición entregada por Google, el Machine Learning es la ciencia que permite que los ordenadores aprendan autónomamente por medio de códigos de programación.
Básicamente, el objetivo de los desarrolladores de esta tecnología es que las máquinas puedan emular la manera en la que aprenden los seres humanos. Aunque son conscientes de que aspectos como la intuición difícilmente podrán ser replicados.
Algunas de las acciones que nos permite realizar el Machine Learning en la actualidad es reconocer patrones, simular el lenguaje natural, predecir el comportamiento y darle a las máquinas la capacidad de aprender.
Hace 20 años ya existían los algoritmos, o redes neuronales como se les conoce en la jerga tecnológica, para permitir ciertas funcionalidades básicas de aprendizaje automático.
Sin embargo, la baja capacidad de almacenamiento provocó que muchas tareas fueran imposibles de realizar. Helo, por ejemplo, afirmó que para completar una tarea en ese entonces un ordenador indicaba que se iba a tardar 50 años.
Además, desde el ámbito meramente del almacenamiento, se requerían unos 5.000 computadores para lograr procesar la gran cantidad de datos que necesitaban los robots analógicos para cumplir sus tareas.
Todos estos desafíos han quedado atrás gracias, en gran parte, a los servicios de almacenamiento en la nube, los cuales suplen todas esas necesidades que tuvieron los desarrolladores en el pasado.
El reto es mayúsculo.
Según información compartida por Google, el 90% de los datos globales se crearon en los últimos 2 años. Se espera que el volumen de los mismos aumente en un promedio de 50 veces anual al 2020.
Actualmente, algunos de los sectores que utilizan este tipo de herramientas de aprendizaje autónomo en el día a día son los call center para mejorar la experiencia al cliente o los ecommerce para conocer algunas de las características de los compradores.
También desde el sector financiero los bancos utilizan chatbots (sistemas de respuesta automática) que aprenden de los mismos clientes para dar mejores respuestas con respecto a productos y servicios ofrecidos por la misma entidad.
Incluso en funcionalidades tan sencillas como el filtro de Spam Google se ha puesto inteligencia artificial para facilitarles la vida a millones de internautas que ya no tienen que lidiar con correos incómodos.
Recientemente Google también realizó un experimento por medio del cual puso a prueba un sistema de Machine Learning.
Básicamente, un grupo de desarrolladores millennials que nunca había jugado el popular ‘Atari Breakout’, retó a la máquina a obtener buenos resultados.
Y aunque falló en sus primeros intentos, al cabo de un tiempo la máquina no solo se volvió invencible sino que también le enseñó a los millennials las técnicas para ganar. El experimento quedó registrado en el siguiente video: