Innovación

Reinforcement learning: máquinas que aprenden

MIT Technology Review ha escogido las tecnologías más disruptivas de este año y todas han llegado para quedarse. Para este post hemos elegido una de las que más incógnitas despiertan, sobre todo en el campo de la ciencia ficción. Se trata del Reinforcement Learning o “Aprendizaje reforzado”.

Pese a ser difícil de comprender y no ser una de las más llamativas tecnologías en auge, los usos del Reinforcement Learning podrían derivar en una nueva ola de máquinas inteligentes que revolucionaran muchos conceptos que tenemos asumidos, como puede ser el de la conducción autónoma de vehículos o la robótica. ¿Todavía no sabes lo que es?

Reinforcement Learning: máquinas que aprenden

¿Imaginas que los ordenadores aprendieran como organismos vivos, a través de la prueba y error? No es un futuro distópico el que planteamos. No, no es Matrix. En el universo de las películas de los hermanos Wachowski “las máquinas” aprendieron, mediante la inteligencia artificial, a replicar comportamientos humanos. Y hablando de replicantes, ahí tenemos otra gran joya del cine de ciencia ficción: Blade Runner. O la saga de Terminator. O más recientemente la laureadísima serie de HBO WestWorld. En general, es bastante palpable la presencia en la historia reciente de la Humanidad de una fascinación (que va de la mano del terror absoluto) sobre la inteligencia artificial y la capacidad de las ‘máquinas’ de superarnos como especie.

Pues bien, MIT Review considera que esta tecnología estará disponible en uno o dos años y lo califica, básicamente, de la capacidad de los ordenadores de aprender mediante la experimentación, “descubriendo cosas que ningún programador podría enseñarles“. Un ejemplo muy interesante es el de AlphaGo: se trata de una inteligencia artificial desarrollada por Google (Alphabet) para jugar al juego de mesa asiático Go. Para poner un contraste, muchos recordarán el Deep Blue de IBM que en 1997 consiguió ganar a Gary Kasparov. Pues bien, esto simplemente era un software programado, mientras que AlphaGo aprende mediante el aprendizaje reforzado. Por ahora ha ganado a algunos de los mejores jugadores del mundo, pero será puesto a examen en un evento sobre inteligencia artificial en mayo.

¿Libertad creativa? El aprendizaje de las máquinas

En lugar de darles instrucciones mediante la programación, el Machine Learning se basa en el concepto de que las máquinas/ordenadores descubran cuál es el camino a seguir para la consecución de una tarea. Tiene su fundamento en la naturaleza, pues numerosos psicólogos han realizado durante el siglo XX experimentos basándose en los comportamientos animales que aparecen una vez se soluciona un problema a través del azar. Por ejemplo, Marvin Minsky, un estudiante de Harvard, se convertiría en los años 50 en uno de los padres de la inteligencia artificial al combinar el aprendizaje reforzado imitando con una computadora el comportamiento de una rata que buscaba la salida de un laberinto.

A veces, las soluciones a los problemas son más intrincadas que las que podrían derivar de la simple programación. Todos estos conceptos se están aplicando a disciplinas como la robótica o la de los coches autónomos, y en los próximos años veremos muchos de los frutos del Reinforcement Learning, esta complicada, pero muy productiva, forma de desarrollar la inteligencia artificial.

 

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