{"id":45195,"date":"2017-08-24T09:04:05","date_gmt":"2017-08-24T09:04:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.viafirma.com\/como-aprenden-las-maquinas\/"},"modified":"2026-01-16T12:22:38","modified_gmt":"2026-01-16T12:22:38","slug":"como-aprenden-las-maquinas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.viafirma.com\/es\/como-aprenden-las-maquinas\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo aprenden las m\u00e1quinas?"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center;\"><em>Desde hace alg\u00fan tiempo, vemos c\u00f3mo una de las \u00abtecnolog\u00edas del futuro\u00bb se implanta cada vez m\u00e1s en nuestras vidas. Acerc\u00e1ndose e involucr\u00e1ndose en las aplicaciones y sistemas que utilizamos en nuestro d\u00eda a d\u00eda, convirti\u00e9ndose en una \u00abtecnolog\u00eda del presente\u00bb con gran potencial y aun mucho camino por recorrer. Hablamos de la ya famosa \u00abInteligencia Artificial\u00bb.<\/em><br \/>\n<!--more--><\/p>\n<p>Hoy en d\u00eda, gran parte de la informaci\u00f3n que nos llega proviene de medios no especializados en los que, en ocasiones, encontramos m\u00e1s ciencia ficci\u00f3n o exageraciones que informaci\u00f3n veraz de lo que es esta Inteligencia Artificial.<\/p>\n<p>Como ejemplo de lo anterior, recientemente aparecieron una serie de art\u00edculos en el peri\u00f3dico en relaci\u00f3n con un proyecto de <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/tonybradley\/2017\/07\/31\/facebook-ai-creates-its-own-language-in-creepy-preview-of-our-potential-future\/#d906ab6292c0\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">inteligencia artificial de Facebook wa desconectado<\/a>. Algunos medios generalistas se apresuraron a dar tal noticia como si hubiera estado a punto de acabarse el mundo conocido con frases como: Facebook ha desconectado una inteligencia artificial que hab\u00eda \u00abcobrado vida\u00bb o \u00abLos ingenieros de Facebook entran en p\u00e1nico y desconectan una IA (Inteligencia Artificial) porque los bots desarrollaron su propio lenguaje\u00bb.<\/p>\n<p>Por supuesto, esta noticia fue transgredida con sensacionalismo y no se acerc\u00f3 a la realidad de lo sucedido, que luego fue explicado en otros medios, como <a href=\"https:\/\/www.independent.co.uk\/voices\/facebook-shuts-down-robots-ai-artificial-intelligence-develop-own-language-common-a7871341.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gizmodo<\/a> que public\u00f3 un art\u00edculo donde dice que la inteligencia artificial desarrollada por Facebook que se decidi\u00f3 apagar, lo \u00fanico que la hac\u00eda diferente era comunicarse de una manera m\u00e1s eficiente para las m\u00e1quinas, pero menos inteligible para el ser humano.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, se explicaba que la \u00fanica raz\u00f3n para estar apagado era que el objetivo del proyecto era desarrollar una inteligencia artificial que pudiera comunicarse con precisi\u00f3n con los humanos en determinadas situaciones. Este tipo de acontecimientos no hacen m\u00e1s que desinformar sobre lo que es realmente la Inteligencia Artificial.<\/p>\n<p>En este art\u00edculo tratar\u00e9 de explicar m\u00ednimamente -y de forma inteligible para el ciudadano no especializado en estos temas- una parte de lo que globalmente se conoce como Inteligencia Artificial.<\/p>\n<p>Nos centraremos concretamente en el \u00e1rea del aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning). Es quiz\u00e1 la parte m\u00e1s conocida de este mundo, ya que recoge tecnolog\u00edas como las redes neuronales o los problemas de clasificaci\u00f3n y predicci\u00f3n.<\/p>\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico, a su vez, se divide en varias \u00e1reas seg\u00fan los algoritmos utilizados y la funci\u00f3n a la que van dirigidos. Estas \u00e1reas son principalmente el \u00abAprendizaje Supervisado\u00bb, el \u00abAprendizaje No Supervisado\u00bb y el \u00abAprendizaje por Refuerzo\u00bb.<\/p>\n<p>Existen otras \u00e1reas que no trataremos en este art\u00edculo. De hecho, nos centraremos principalmente en el aprendizaje supervisado, que entiendo que ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil de entender para hacerse una idea de c\u00f3mo funciona este mundo de la Inteligencia Artificial.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es y c\u00f3mo funciona el aprendizaje supervisado?<\/h2>\n<p>Este tipo \u00absupervisado\u00bb basa su aprendizaje en un conjunto de muestras de las que conoce los par\u00e1metros de entrada y sus valores de salida v\u00e1lidos y ciertos, a partir de los cuales trata de encontrar el patr\u00f3n correcto para ajustarse a cualquier nueva entrada y poder Predecir su valor de salida (problemas de regresi\u00f3n lineal) o incluirlo en una categor\u00eda conocida (problemas de clasificaci\u00f3n).<\/p>\n<p>Como se ha mencionado m\u00ednimamente en el p\u00e1rrafo anterior, este tipo de aprendizaje servir\u00e1 para resolver dos grandes grupos de problemas:<\/p>\n<p>1.- Problemas de regresi\u00f3n lineal<\/p>\n<p>Son aquellos en los que se pretende obtener un valor de salida para una entrada dada. Ejemplos de este tipo de problemas pueden ser:<\/p>\n<ul>\n<li>Intentar conocer el valor de una vivienda dada una serie de datos de entrada como los metros cuadrados, el n\u00famero de habitaciones o la zona en la que se encuentra.<\/li>\n<li>Intentar predecir el desarrollo de ciertas enfermedades, ya que dada una serie de variables podr\u00edamos saber si en el futuro un paciente tiene m\u00e1s probabilidades de sufrir alg\u00fan tipo de afecci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Los datos de entrada podr\u00edan ser: antecedentes familiares, si es fumador, si hace deporte, la cantidad de az\u00facar que consume en su dieta o si tiene alg\u00fan tipo de marcador gen\u00e9tico.<\/p>\n<p>2.- Problemas de clasificaci\u00f3n<\/p>\n<p>They are those in which we need to frame an entry data within a category. Some examples:<\/p>\n<ul>\n<li>Detection systems for unwanted e-mails, where it is necessary to know if the e-mail that was just entered should be archived directly. To do this, there is input data available such as the sender, the body of the message or some keywords or links within the mail.<\/li>\n<li>Online advertising systems where different users are categorized to show them the type of advertising that is most useful.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo ense\u00f1ar a una m\u00e1quina a resolver estos problemas?<\/h2>\n<p>A diferencia de muchos de lo que se puede esperar, para este tipo de problemas, las m\u00e1quinas no aprenden o adquieren conocimientos directamente sobre su problema concreto que luego aplican. Sino que lo que necesitan es modelizar funciones matem\u00e1ticas capaces de calcular la salida m\u00e1s probable para una entrada dada.<\/p>\n<h3>Regresi\u00f3n lineal<\/h3>\n<p>Por ejemplo, para los problemas de regresi\u00f3n lineal m\u00e1s b\u00e1sicos, lo \u00ab\u00fanico\u00bb que necesitar\u00e1 la m\u00e1quina ser\u00e1 un algoritmo que cumpla una funci\u00f3n lineal simple. Por ejemplo, si quisi\u00e9ramos calcular el valor de una casa teniendo en cuenta el n\u00famero de metros cuadrados que tiene, nuestra funci\u00f3n principal ser\u00eda:<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>f(x) = a +b*x<\/strong><\/p>\n<p>Es una funci\u00f3n que a muchos les sonar\u00e1 de sus a\u00f1os de primaria. Pues bien, en el mundo de la inteligencia artificial se utiliza otro tipo de notaci\u00f3n:<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>hq(x) = q0 + q1x<\/strong><\/p>\n<p>Donde \u00abh\u00bb se conoce como hip\u00f3tesis, y \u00abq0\u00bb y \u00abq1\u00bb como par\u00e1metros.<\/p>\n<p>Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se encargan de modelizar la funci\u00f3n anterior para que se ajuste lo m\u00e1ximo posible al conjunto de datos muestrales de los que parte, obteniendo la m\u00ednima p\u00e9rdida para cada caso muestral.<\/p>\n<p>Este algoritmo se basa en una funci\u00f3n matem\u00e1tica conocida como funci\u00f3n de coste (para una funci\u00f3n dada) que debe minimizarse para obtener los valores \u00f3ptimos de los par\u00e1metros \u00abq\u00bb.<\/p>\n<p>Esta funci\u00f3n es algo m\u00e1s compleja y no entraremos en su explicaci\u00f3n en detalle. Simplemente, no deja de ser una funci\u00f3n matem\u00e1tica que modela la funci\u00f3n de predicci\u00f3n (o de regresi\u00f3n lineal).<\/p>\n<p>Por ejemplo, en el siguiente gr\u00e1fico, los puntos son la muestra dada y la l\u00ednea discontinua es la funci\u00f3n modelada:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-16408 size-full\" src=\"https:\/\/www.viafirma.com\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/Screenshot-2017-08-24-09.07.56.png\" alt=\"artificial intelligence\" width=\"513\" height=\"185\" \/><\/p>\n<p>Por supuesto, la predicci\u00f3n anterior no parece demasiado buena para el conjunto de muestras dado, pero estamos trabajando con un \u00fanico valor de entrada y sabemos que en la tasaci\u00f3n de una vivienda intervienen m\u00faltiples factores.<\/p>\n<p>Como dec\u00edamos, para hacer una mejor aproximaci\u00f3n al caso de tasaci\u00f3n de una vivienda, ser\u00eda necesario incorporar muchos m\u00e1s factores adem\u00e1s de los metros cuadrados. Como, por ejemplo, el n\u00famero de habitaciones, la zona en la que se encuentra la demanda de vivienda existente en esa zona&#8230;<\/p>\n<p>Para ajustar nuestra funci\u00f3n de regresi\u00f3n lineal a todos estos factores de entrada, tendr\u00edamos que tenerlos en cuenta en su definici\u00f3n. Esto complicar\u00eda la funci\u00f3n, con &#8216;n&#8217; datos de entrada esta funci\u00f3n podr\u00eda tener este aspecto:<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>hq(x) = q0 + q1x1 + q2x2 + q3x3 + \u2026 + qnxn<\/strong><\/p>\n<p>Como puede verse, adem\u00e1s de complicarse la funci\u00f3n \u00abhip\u00f3tesis\u00bb, tambi\u00e9n se complicar\u00e1 la funci\u00f3n de coste que necesitamos para modelizar los valores de q1 q2 q3 y qn<\/p>\n<p>Una vez que nuestra funci\u00f3n est\u00e1 bien modelada y teniendo en cuenta los valores de entrada apropiados, el gr\u00e1fico de nuestra predicci\u00f3n podr\u00eda parecerse a esto:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-16407 size-full\" src=\"https:\/\/www.viafirma.com\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/Screenshot-2017-08-24-09.11.01.png\" alt=\"artificial intelligence\" width=\"613\" height=\"248\" \/><\/p>\n<h2>Problemas de clasificaci\u00f3n<\/h2>\n<p>Para este tipo de problemas, en los que queremos categorizar una entrada en funci\u00f3n de ciertos par\u00e1metros de entrada, la operaci\u00f3n sigue bas\u00e1ndose en la misma estrategia: modelar una funci\u00f3n que nos permita saber si la entrada debe asignarse a una categor\u00eda o no.<\/p>\n<p>Un ejemplo de este tipo de problemas ser\u00eda la detecci\u00f3n de entrada de correos no deseados a nuestra bandeja de entrada para moverlos a la carpeta \u00abspam\u00bb.<\/p>\n<p>Para ello tendr\u00edamos que definir qu\u00e9 variables influyen a la hora de considerar que un correo es \u00abspam\u00bb o no. Estas variables se incorporar\u00edan en una funci\u00f3n muy similar a la anterior, pero tratando de darnos siempre como salida valores discretos ya predefinidos. Por ejemplo, 1 si es spam y 0 si no lo es.<\/p>\n<p>La funci\u00f3n b\u00e1sica que se utiliza para calcular estos valores es algo m\u00e1s compleja que la anterior:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-16405 size-full\" src=\"https:\/\/www.viafirma.com\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/Screenshot-2017-08-24-09.16.57.png\" alt=\"artificial intelligence\" width=\"298\" height=\"47\" \/><\/p>\n<p>Donde la funci\u00f3n g (z) se define como:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-16406 size-full\" src=\"https:\/\/www.viafirma.com\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/Screenshot-2017-08-24-09.20.03.png\" alt=\"artificial intelligence\" width=\"210\" height=\"86\" \/><br \/>\nEn el que, seg\u00fan se entiende, z ser\u00eda el t\u00e9rmino anterior:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-9838 size-full\" src=\"https:\/\/www.viafirma.com\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/Screenshot-2017-08-24-09.21.25.png\" alt=\"artificial intelligence\" width=\"298\" height=\"79\" \/><\/p>\n<p>La salida de esta funci\u00f3n siempre da un valor entre 0 y 1, donde la categorizaci\u00f3n se har\u00e1 por aproximaci\u00f3n a 0 y 1. En nuestro caso, si el valor de salida se aproxima a 1, el correo electr\u00f3nico evaluado se considerar\u00e1 \u00abspam\u00bb.<\/p>\n<p>Una vez m\u00e1s, el algoritmo que se utilice debe intentar minimizar la funci\u00f3n de coste para que el resultado se adapte lo m\u00e1s posible a los valores de la muestra en la que se basa el aprendizaje supervisado.<\/p>\n<p><span style=\"font-size: 1.7em; font-weight: bold;\">Redes neuronales<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-9844 size-full\" src=\"https:\/\/www.viafirma.com\/wp-content\/uploads\/2017\/08\/Screenshot-2017-08-24-09.37.47.png\" alt=\"artificial intelligence\" width=\"856\" height=\"387\" \/><\/p>\n<p>Quiz\u00e1 este sea uno de los conceptos m\u00e1s famosos de la inteligencia artificial que muchos han o\u00eddo, pero poco se sabe exactamente a qu\u00e9 se refiere.<\/p>\n<p>En esencia, este concepto se refiere simplemente a un problema de clasificaci\u00f3n. Se basa en este tipo de problemas para alcanzar niveles superiores.<\/p>\n<p>Una red neuronal no es m\u00e1s que un conjunto de problemas de clasificaci\u00f3n dispuestos en modo de red, donde la salida de uno de ellos se convierte en la entrada del siguiente o siguientes, que a su vez ser\u00e1n las entradas de otro. De este modo, se tratan los datos de entrada en m\u00faltiples niveles para obtener la salida m\u00e1s eficiente a la entrada dada.<\/p>\n<p>El dise\u00f1o de estas redes neuronales es el que dicta c\u00f3mo se ordenan los peque\u00f1os problemas de clasificaci\u00f3n para dar la soluci\u00f3n m\u00e1s \u00f3ptima y c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed.<\/p>\n<p>En problemas complejos o investigaciones sobre este tema, se crean redes de redes neuronales donde la salida de una es la entrada de otras, alcanzando as\u00ed altos niveles de modelado de aprendizaje.<\/p>\n<h2>Conclusi\u00f3n<\/h2>\n<p>A trav\u00e9s de estas breves explicaciones, he intentado demostrar que la inteligencia artificial no es algo m\u00e1gico fuera de control que las m\u00e1quinas crean por s\u00ed mismas, si no que se basa en f\u00f3rmulas y funciones matem\u00e1ticas tra\u00eddas de la estad\u00edstica \u00abtradicional\u00bb para poder predecir ciertos acontecimientos.<\/p>\n<p>Es cierto que estas funciones son modeladas por la propia m\u00e1quina, creando a su vez otras funciones matem\u00e1ticas. Esto le da el poder a este tipo de tecnolog\u00eda capaz de modelar funciones (algoritmos) de una forma mucho m\u00e1s r\u00e1pida y eficiente de lo que lo puede hacer el ser humano.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n es destacable que toda la base de esta \u00abtecnolog\u00eda del futuro\u00bb, como la llam\u00e1bamos al principio, se propuso ya en los a\u00f1os setenta.<\/p>\n<p>Si bien es cierto que no ha sido hasta la aparici\u00f3n de procesadores m\u00e1s potentes y modos de almacenamiento de datos m\u00e1s robustos y eficaces cuando su desarrollo ha sido posible.<\/p>\n<p>Espero haber contribuido a aclarar -de forma b\u00e1sica- a los interesados en el tema, cu\u00e1l es la base de esta tecnolog\u00eda, para que la pr\u00f3xima vez que lean art\u00edculos en la prensa generalista, puedan detectar qu\u00e9 es ciencia ficci\u00f3n y qu\u00e9 es realidad.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><div class=\"vf_related_posts_wrapper\"><h2 class=\"vf_related_posts_title\">Informaci\u00f3n 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