La era de las máquinas ya está aquí
En este número Jonathan Wilkins EU Automation, comenta de qué forma están influyendo en la industria los últimos avances en el campo del aprendizaje automatizado.
En 1950, el científico informático Alan Turing desarrolló una forma para probar la capacidad de una máquina de mostrar un comportamiento inteligente equivalente al de los humanos. Desde que se utilizara por primera vez el Test de Turing, el mundo lleva obsesionado con la posibilidad de que algún día un ordenador pueda funcionar como un ser humano.
El aprendizaje automatizado es un concepto que existe desde hace muchas décadas. En el aprendizaje automatizado, el ordenador no depende de una programación basada en reglas, sino que los algoritmos pueden adaptarse y aprender de los datos. De este modo, los fabricantes que usan este software no necesitan depender del tiempo y de los gastos de analistas de datos especializados para encontrar patrones y realizar predicciones.
A pesar de su larga historia, los últimos avances en el ámbito del aprendizaje automatizado están forjando la forma en que actuarán las fábricas el futuro.
La ventaja humana
Por el momento, no hay ninguna máquina que funcione exactamente como un humano. Por ello, muchas empresas optan por adoptar un modelo basado en humanos cuando se trata del aprendizaje automatizado. Cuando una máquina analiza por primera vez un dato y le asigna una etiqueta o una acción, otorga una puntuación de confianza que dicta hasta qué punto está segura de haber tomado la decisión correcta. Si la puntuación está por debajo de un valor previamente asignado, envía los datos a un evaluador humano para que lo juzgue. Dicho juicio retroalimenta después el algoritmo de aprendizaje automatizado para dotarlo de más inteligencia.
Los vehículos sin conductor son un buen ejemplo de la computación basada en humanos. Tesla presentó hace poco un modo de conducción automatizado que permite que el vehículo conduzca solo, pero en el que el humano sigue teniendo las manos sobre el volante. Si el sistema de visión
de aprendizaje automatizado percibe dudas, devuelve el control al conductor.
El efecto “bola de nieve de los datos”
Los datos del mundo se duplican cada dos años, mientras que el coste de almacenarlos disminuye prácticamente al mismo ritmo. Esto ocurre también con los datos digitales y el almacenamiento en la nube; lo que indica que, en los próximos años, se crearán más funciones y mejores modelos de aprendizaje automatizado.
Basándose en este modelo, las aplicaciones inteligentes que puedan generar datos de mayor calidad tendrán una ventaja desigual frente al resto gracias al efecto “bola de nieve de los datos”: más datos que conduzcan a mejores modelos se traducirán en una experiencia del usuario mejor, lo que dará lugar a más usuarios que, a su vez, conseguirán que las máquinas puedan recopilar más datos. Para que las empresas se mantengan a la vanguardia, tienen que aprovechar al máximo cada conjunto de datos que reciben.
Hemos recorrido un largo camino desde la invención del Test de Turing en 1950, pero es justo decir que nadie tiene la certeza de adónde nos llevará la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado. Algo que sí sabemos es que, para seguir el ritmo de los otros sectores, el sector de la fabricación debe sacar el máximo partido a la tecnología disponible hoy en día.