Imagina que eres un niño recién nacido. Ves a un hombre y una mujer cuando ves a tus padres por primera vez después de que naces. Pero realmente no sabe cómo diferenciar entre las dos personalidades. Mientras tiene 1–2 años, ha visto muchos más hombres y mujeres, y ahora puede identificar a muchos miembros diferentes de la familia, y sabe cuál de ellos son hombres y mujeres. ¿Qué cambió? Básicamente, sus padres le mostraron muchos hombres y mujeres diferentes en diferentes momentos. Y lentamente, identificó en qué se diferencian y cómo distinguirlos según su apariencia y voz. Ahora, cuando ve a un hombre, o escucha una voz femenina, puede saber cuál es cuál, en función de su aprendizaje a partir de los “datos” que se pusieron a su disposición.
Y luego, lentamente, aprende a identificar las expresiones faciales. ¿Cómo? Has visto muchas caras risueñas, y alguien te dijo que este acto se llama “risas”. Y lo mismo con otras emociones. Finalmente, puede ver una expresión y saber cuál es, según su aprendizaje, incluso si la sonrisa de una persona no fuera exactamente igual a la de otra persona.
Hacer máquinas capaces de aprender de la misma manera, a partir de datos, es aprendizaje automático. Esto fue básicamente un aprendizaje supervisado. Una analogía similar para el aprendizaje no supervisado puede ser una discusión de otro momento.
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El futuro de la máquina es tan vasto como los límites de la mente humana. Siempre puedes seguir aprendiendo y enseñando a las computadoras cómo aprender. Y al mismo tiempo, preguntándome cómo algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más complejos se han estado ejecutando en el fondo de nuestra mente sin esfuerzo todo el tiempo, desde que éramos niños pequeños. Y nunca nos dimos cuenta de cómo realmente aprendimos cosas.
