El aprendizaje automático ( ML ) es un campo de estudio de la inteligencia artificial que se ocupa del desarrollo y estudio de algoritmos estadísticos que pueden aprender de los datos y generalizarlos a datos invisibles y, por lo tanto, realizar tareas sin instrucciones explícitas. [1] Recientemente, las redes neuronales artificiales generativas han podido superar muchos enfoques anteriores en rendimiento. [2] [3]
Los enfoques de aprendizaje automático se han aplicado en muchos campos, incluidos los grandes modelos de lenguaje , la visión por computadora , el reconocimiento de voz , el filtrado de correo electrónico , la agricultura y la medicina, donde resulta demasiado costoso desarrollar algoritmos para realizar las tareas necesarias. [4] [5] El ML se conoce por su aplicación en problemas empresariales con el nombre de análisis predictivo . Aunque no todo el aprendizaje automático se basa en estadísticas, la estadística computacional es una fuente importante de los métodos de este campo.
Los fundamentos matemáticos del ML los proporcionan los métodos de optimización matemática (programación matemática). La minería de datos es un campo de estudio relacionado (paralelo), que se centra en el análisis exploratorio de datos a través del aprendizaje no supervisado . [7] [8] Desde un punto de vista teórico, probablemente el aprendizaje aproximadamente correcto proporciona un marco para describir el aprendizaje automático.
El término aprendizaje automático fue acuñado en 1959 por Arthur Samuel , un empleado de IBM y pionero en el campo de los juegos de ordenador y la inteligencia artificial . [9] [10] El sinónimo computadoras autodidactas también se utilizó en este período. [11] [12]
Aunque el primer modelo de aprendizaje automático se introdujo en la década de 1950, cuando Arthur Samuel inventó un programa que calculaba las posibilidades de ganar en damas para cada lado, la historia del aprendizaje automático se remonta a décadas de deseo y esfuerzo humanos por estudiar los procesos cognitivos humanos. [13] En 1949, el psicólogo canadiense Donald Hebb publicó el libro La organización del comportamiento , en el que introdujo una estructura neuronal teórica formada por ciertas interacciones entre células nerviosas . [14] El modelo de Hebb de neuronas que interactúan entre sí sentó las bases de cómo funcionan las IA y los algoritmos de aprendizaje automático bajo nodos, o neuronas artificiales utilizadas por las computadoras para comunicar datos. [13] Otros investigadores que han estudiado los sistemas cognitivos humanos también contribuyeron a las tecnologías modernas de aprendizaje automático, incluidos el lógico Walter Pitts y Warren McCulloch , quienes propusieron los primeros modelos matemáticos de redes neuronales para crear algoritmos que reflejen los procesos de pensamiento humano. [13]
A principios de la década de 1960, Raytheon Company había desarrollado una "máquina de aprendizaje" experimental con memoria de cinta perforada , llamada Cybertron, para analizar señales de sonar , electrocardiogramas y patrones del habla utilizando un aprendizaje de refuerzo rudimentario . Fue "entrenado" repetidamente por un operador/maestro humano para reconocer patrones y equipado con un botón de " tonta " para hacer que reevalúe las decisiones incorrectas. [15] Un libro representativo sobre la investigación sobre el aprendizaje automático durante la década de 1960 fue el libro de Nilsson sobre Máquinas de Aprendizaje, que trata principalmente sobre el aprendizaje automático para la clasificación de patrones. [16] El interés relacionado con el reconocimiento de patrones continuó en la década de 1970, como lo describieron Duda y Hart en 1973. [17] En 1981 se presentó un informe sobre el uso de estrategias de enseñanza para que una red neuronal artificial aprendiera a reconocer 40 caracteres (26 letras, 10 dígitos y 4 símbolos especiales) desde una terminal de computadora. [18]
Tom M. Mitchell proporcionó una definición más formal y ampliamente citada de los algoritmos estudiados en el campo del aprendizaje automático: "Se dice que un programa de computadora aprende de la experiencia E con respecto a alguna clase de tareas T y mide el desempeño P si su desempeño en las tareas en T , medido por P , mejora con la experiencia E ". [19] Esta definición de las tareas en las que se refiere el aprendizaje automático ofrece una definición fundamentalmente operativa en lugar de definir el campo en términos cognitivos. Esto sigue la propuesta de Alan Turing en su artículo " Computing Machinery and Intelligence ", en el que la pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?" se reemplaza con la pregunta "¿Pueden las máquinas hacer lo que nosotros (como entidades pensantes) podemos hacer?". [20]
El aprendizaje automático moderno tiene dos objetivos: uno es clasificar datos basándose en modelos que se han desarrollado y el otro propósito es hacer predicciones de resultados futuros basados en estos modelos. Un algoritmo hipotético específico para clasificar datos puede utilizar la visión por computadora de los lunares junto con el aprendizaje supervisado para entrenarlo para clasificar los lunares cancerosos. Un algoritmo de aprendizaje automático para el comercio de acciones puede informar al comerciante sobre posibles predicciones futuras. [21]
Como esfuerzo científico, el aprendizaje automático surgió de la búsqueda de la inteligencia artificial (IA). En los primeros días de la IA como disciplina académica , algunos investigadores estaban interesados en que las máquinas aprendieran a partir de los datos. Intentaron abordar el problema con diversos métodos simbólicos, así como con las entonces denominadas " redes neuronales "; Se trataba en su mayoría de perceptrones y otros modelos que más tarde se descubrió que eran reinvenciones de los modelos lineales generalizados de estadística. [23] También se empleó el razonamiento probabilístico , especialmente en el diagnóstico médico automatizado . [24] : 488
Sin embargo, un énfasis cada vez mayor en el enfoque lógico basado en el conocimiento provocó una brecha entre la IA y el aprendizaje automático. Los sistemas probabilísticos estaban plagados de problemas teóricos y prácticos de adquisición y representación de datos. [24] : 488 En 1980, los sistemas expertos habían llegado a dominar la IA y las estadísticas estaban en desgracia. [25] El trabajo sobre el aprendizaje simbólico/basado en el conocimiento continuó dentro de la IA, lo que condujo a la programación lógica inductiva , pero la línea de investigación más estadística ahora estaba fuera del campo de la IA propiamente dicha, en el reconocimiento de patrones y la recuperación de información . [24] : 708–710, 755 La investigación de redes neuronales había sido abandonada por la IA y la informática casi al mismo tiempo. Esta línea también fue continuada fuera del campo de la IA/CS, como " conexionismo ", por investigadores de otras disciplinas, incluidos Hopfield , Rumelhart y Hinton . Su principal éxito se produjo a mediados de los años 1980 con la reinvención de la retropropagación . [24] : 25
El aprendizaje automático (ML), reorganizado y reconocido como un campo propio, comenzó a florecer en la década de 1990. El campo cambió su objetivo de lograr inteligencia artificial a abordar problemas solucionables de naturaleza práctica. Desvió el foco de los enfoques simbólicos que había heredado de la IA y se centró en métodos y modelos tomados de la estadística, la lógica difusa y la teoría de la probabilidad . [25]
El aprendizaje automático y la minería de datos a menudo emplean los mismos métodos y se superponen significativamente, pero mientras el aprendizaje automático se centra en la predicción, basándose en propiedades conocidas aprendidas de los datos de entrenamiento, la minería de datos se centra en el descubrimiento de propiedades (previamente) desconocidas en los datos (esto es el paso de análisis del descubrimiento de conocimiento en bases de datos). La minería de datos utiliza muchos métodos de aprendizaje automático, pero con diferentes objetivos; Por otro lado, el aprendizaje automático también emplea métodos de minería de datos como " aprendizaje no supervisado " o como paso de preprocesamiento para mejorar la precisión del alumno. Gran parte de la confusión entre estas dos comunidades de investigación (que a menudo tienen conferencias y revistas separadas, siendo ECML PKDD una excepción importante) proviene de los supuestos básicos con los que trabajan: en el aprendizaje automático, el rendimiento generalmente se evalúa con respecto a la capacidad de reproducir conocimientos conocidos , mientras que en el descubrimiento de conocimientos y la minería de datos (KDD), la tarea clave es el descubrimiento de conocimientos previamente desconocidos . Evaluado con respecto al conocimiento conocido, un método no informado (no supervisado) será fácilmente superado por otros métodos supervisados, mientras que en una tarea KDD típica, los métodos supervisados no se pueden utilizar debido a la falta de disponibilidad de datos de entrenamiento.
El aprendizaje automático también tiene vínculos íntimos con la optimización : muchos problemas de aprendizaje se formulan como la minimización de alguna función de pérdida en un conjunto de ejemplos de entrenamiento. Las funciones de pérdida expresan la discrepancia entre las predicciones del modelo que se está entrenando y las instancias reales del problema (por ejemplo, en la clasificación, uno quiere asignar una etiqueta a las instancias y los modelos se entrenan para predecir correctamente las etiquetas preasignadas de un conjunto de ejemplos). [26]
La diferencia entre optimización y aprendizaje automático surge del objetivo de la generalización : mientras que los algoritmos de optimización pueden minimizar la pérdida en un conjunto de entrenamiento, el aprendizaje automático se ocupa de minimizar la pérdida en muestras invisibles. Caracterizar la generalización de varios algoritmos de aprendizaje es un tema activo de investigación actual, especialmente para los algoritmos de aprendizaje profundo .
El aprendizaje automático y la estadística son campos estrechamente relacionados en términos de métodos, pero distintos en su objetivo principal: la estadística extrae inferencias poblacionales a partir de una muestra , mientras que el aprendizaje automático encuentra patrones predictivos generalizables. [27] Según Michael I. Jordan , las ideas del aprendizaje automático, desde los principios metodológicos hasta las herramientas teóricas, han tenido una larga prehistoria en la estadística. [28] También sugirió el término ciencia de datos como un marcador de posición para llamar al campo general. [28]
Los análisis estadísticos convencionales requieren la selección a priori del modelo más adecuado para el conjunto de datos del estudio. Además, sólo se incluyen para el análisis variables significativas o teóricamente relevantes basadas en experiencias previas. Por el contrario, el aprendizaje automático no se basa en un modelo preestructurado; más bien, los datos dan forma al modelo detectando patrones subyacentes. Cuantas más variables (entradas) se utilicen para entrenar el modelo, más preciso será el modelo final. [29]
Leo Breiman distinguió dos paradigmas de modelado estadístico: modelo de datos y modelo algorítmico, [30] donde "modelo algorítmico" significa más o menos algoritmos de aprendizaje automático como Random Forest .
Algunos estadísticos han adoptado métodos del aprendizaje automático, lo que ha dado lugar a un campo combinado que denominan aprendizaje estadístico . [31]
Las técnicas analíticas y computacionales derivadas de la física profundamente arraigada de sistemas desordenados pueden extenderse a problemas a gran escala, incluido el aprendizaje automático, por ejemplo, para analizar el espacio de peso de redes neuronales profundas . [32] La física estadística encuentra así aplicaciones en el campo del diagnóstico médico . [33]
Un objetivo central de un alumno es generalizar a partir de su experiencia. [6] [34] La generalización en este contexto es la capacidad de una máquina de aprendizaje para realizar con precisión ejemplos/tareas nuevos e invisibles después de haber experimentado un conjunto de datos de aprendizaje. Los ejemplos de entrenamiento provienen de alguna distribución de probabilidad generalmente desconocida (considerada representativa del espacio de ocurrencias) y el alumno debe construir un modelo general sobre este espacio que le permita producir predicciones suficientemente precisas en casos nuevos.
El análisis computacional de los algoritmos de aprendizaje automático y su desempeño es una rama de la informática teórica conocida como teoría del aprendizaje computacional a través del modelo de aprendizaje probablemente aproximadamente correcto (PAC). Debido a que los conjuntos de entrenamiento son finitos y el futuro es incierto, la teoría del aprendizaje generalmente no ofrece garantías del desempeño de los algoritmos. En cambio, los límites probabilísticos del desempeño son bastante comunes. La descomposición sesgo-varianza es una forma de cuantificar el error de generalización .
Para obtener el mejor rendimiento en el contexto de la generalización, la complejidad de la hipótesis debe coincidir con la complejidad de la función subyacente a los datos. Si la hipótesis es menos compleja que la función, entonces el modelo no se ha ajustado a los datos. Si la complejidad del modelo aumenta como respuesta, entonces el error de entrenamiento disminuye. Pero si la hipótesis es demasiado compleja, entonces el modelo está sujeto a sobreajuste y la generalización será peor. [35]
Además de los límites del desempeño, los teóricos del aprendizaje estudian la complejidad temporal y la viabilidad del aprendizaje. En la teoría del aprendizaje computacional, un cálculo se considera factible si se puede realizar en tiempo polinómico . Hay dos tipos de resultados de complejidad temporal : Los resultados positivos muestran que una determinada clase de funciones se puede aprender en tiempo polinomial. Los resultados negativos muestran que ciertas clases no se pueden aprender en tiempo polinomial.
Los enfoques de aprendizaje automático se dividen tradicionalmente en tres categorías amplias, que corresponden a paradigmas de aprendizaje, según la naturaleza de la "señal" o "retroalimentación" disponible para el sistema de aprendizaje:
Aunque cada algoritmo tiene ventajas y limitaciones, ningún algoritmo funciona para todos los problemas. [36] [37] [38]
Los algoritmos de aprendizaje supervisado construyen un modelo matemático de un conjunto de datos que contiene tanto las entradas como las salidas deseadas. [39] Los datos se conocen como datos de entrenamiento y constan de un conjunto de ejemplos de entrenamiento. Cada ejemplo de entrenamiento tiene una o más entradas y la salida deseada, también conocida como señal de supervisión. En el modelo matemático, cada ejemplo de entrenamiento está representado por una matriz o vector, a veces llamado vector de características , y los datos de entrenamiento están representados por una matriz . A través de la optimización iterativa de una función objetivo , los algoritmos de aprendizaje supervisado aprenden una función que puede usarse para predecir la salida asociada con nuevas entradas. [40] Una función óptima permite que el algoritmo determine correctamente la salida de las entradas que no formaban parte de los datos de entrenamiento. Se dice que un algoritmo que mejora la precisión de sus resultados o predicciones con el tiempo ha aprendido a realizar esa tarea. [19]
Los tipos de algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen aprendizaje activo , clasificación y regresión . [41] Los algoritmos de clasificación se utilizan cuando las salidas están restringidas a un conjunto limitado de valores, y los algoritmos de regresión se utilizan cuando las salidas pueden tener cualquier valor numérico dentro de un rango. Como ejemplo, para un algoritmo de clasificación que filtra correos electrónicos, la entrada sería un correo electrónico entrante y la salida sería el nombre de la carpeta en la que archivar el correo electrónico.
El aprendizaje por similitud es un área del aprendizaje automático supervisado estrechamente relacionada con la regresión y la clasificación, pero el objetivo es aprender de ejemplos utilizando una función de similitud que mide qué tan similares o relacionados son dos objetos. Tiene aplicaciones en ranking , sistemas de recomendación , seguimiento de identidad visual, verificación de rostros y verificación de hablantes.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisados encuentran estructuras en datos que no han sido etiquetados, clasificados o categorizados. En lugar de responder a la retroalimentación, los algoritmos de aprendizaje no supervisados identifican puntos en común en los datos y reaccionan en función de la presencia o ausencia de dichos puntos en común en cada nuevo dato. Las aplicaciones centrales del aprendizaje automático no supervisado incluyen agrupación, reducción de dimensionalidad , [8] y estimación de densidad . [42] Los algoritmos de aprendizaje no supervisados también simplificaron el proceso de identificación de grandes haplotipos basados en indel de un gen de interés a partir del pangenoma . [43]
El análisis de conglomerados es la asignación de un conjunto de observaciones en subconjuntos (llamados conglomerados ) de modo que las observaciones dentro del mismo conglomerado sean similares según uno o más criterios predeterminados, mientras que las observaciones extraídas de diferentes conglomerados sean diferentes. Las diferentes técnicas de agrupamiento hacen diferentes suposiciones sobre la estructura de los datos, a menudo definidas por alguna métrica de similitud y evaluadas, por ejemplo, por la compacidad interna , o la similitud entre miembros del mismo grupo, y la separación , la diferencia entre grupos. Otros métodos se basan en la densidad estimada y la conectividad de gráficos .
El aprendizaje semisupervisado se sitúa entre el aprendizaje no supervisado (sin datos de entrenamiento etiquetados) y el aprendizaje supervisado (con datos de entrenamiento completamente etiquetados). A algunos de los ejemplos de capacitación les faltan etiquetas de capacitación, sin embargo, muchos investigadores de aprendizaje automático han descubierto que los datos sin etiquetar, cuando se usan junto con una pequeña cantidad de datos etiquetados, pueden producir una mejora considerable en la precisión del aprendizaje.
En el aprendizaje débilmente supervisado , las etiquetas de entrenamiento son ruidosas, limitadas o imprecisas; sin embargo, estas etiquetas suelen ser más baratas de obtener, lo que da como resultado conjuntos de entrenamiento efectivos más grandes. [44]
El aprendizaje por refuerzo es un área del aprendizaje automático que se ocupa de cómo los agentes de software deben tomar acciones en un entorno para maximizar alguna noción de recompensa acumulativa. Debido a su generalidad, el campo se estudia en muchas otras disciplinas, como teoría de juegos , teoría de control , investigación de operaciones , teoría de la información , optimización basada en simulación , sistemas multiagente , inteligencia de enjambre , estadística y algoritmos genéticos . En el aprendizaje por refuerzo, el entorno suele representarse como un proceso de decisión de Markov (MDP). Muchos algoritmos de aprendizaje por refuerzo utilizan técnicas de programación dinámica . [45] Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo no suponen el conocimiento de un modelo matemático exacto del MDP y se utilizan cuando los modelos exactos no son factibles. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se utilizan en vehículos autónomos o para aprender a jugar contra un oponente humano.
La reducción de dimensionalidad es un proceso de reducción del número de variables aleatorias consideradas mediante la obtención de un conjunto de variables principales. [46] En otras palabras, es un proceso de reducción de la dimensión del conjunto de características , también llamado "número de características". La mayoría de las técnicas de reducción de dimensionalidad pueden considerarse como eliminación o extracción de características . Uno de los métodos populares de reducción de dimensionalidad es el análisis de componentes principales (PCA). PCA implica cambiar datos de dimensiones superiores (p. ej., 3D) a un espacio más pequeño (p. ej., 2D). Esto da como resultado una dimensión de datos más pequeña (2D en lugar de 3D), al tiempo que se mantienen todas las variables originales en el modelo sin cambiar los datos. [47] La hipótesis múltiple propone que los conjuntos de datos de alta dimensión se encuentran a lo largo de variedades de baja dimensión , y muchas técnicas de reducción de dimensionalidad hacen esta suposición, lo que conduce al área de aprendizaje múltiple y regularización múltiple .
Se han desarrollado otros enfoques que no encajan perfectamente en esta triple categorización y, a veces, el mismo sistema de aprendizaje automático utiliza más de uno. Por ejemplo, modelado de temas , metaaprendizaje . [48]
El autoaprendizaje, como paradigma de aprendizaje automático, se introdujo en 1982 junto con una red neuronal capaz de autoaprendizaje, denominada matriz adaptativa de barra transversal (CAA). [49] Es aprender sin recompensas externas ni asesoramiento externo de un maestro. El algoritmo de autoaprendizaje CAA calcula, en forma de barras transversales, tanto decisiones sobre acciones como emociones (sentimientos) sobre situaciones de consecuencias. El sistema está impulsado por la interacción entre la cognición y la emoción. [50] El algoritmo de autoaprendizaje actualiza una matriz de memoria W =||w(a,s)|| tal que en cada iteración se ejecuta la siguiente rutina de aprendizaje automático:
Es un sistema con una sola entrada, situación y una sola salida, acción (o comportamiento). No hay ni un aporte de refuerzo separado ni un aporte de asesoramiento del entorno. El valor retropropagado (refuerzo secundario) es la emoción hacia la situación consecuencia. El CAA existe en dos ambientes, uno es el ambiente conductual donde se comporta, y el otro es el ambiente genético, del cual inicialmente y sólo una vez recibe emociones iniciales sobre situaciones que se encontrarán en el ambiente conductual. Después de recibir el vector del genoma (especie) del entorno genético, el CAA aprende un comportamiento de búsqueda de objetivos, en un entorno que contiene situaciones tanto deseables como indeseables. [51]
Varios algoritmos de aprendizaje tienen como objetivo descubrir mejores representaciones de las entradas proporcionadas durante el entrenamiento. [52] Los ejemplos clásicos incluyen el análisis de componentes principales y el análisis de conglomerados. Los algoritmos de aprendizaje de características, también llamados algoritmos de aprendizaje de representación, a menudo intentan preservar la información en su entrada pero también transformarla de una manera que la haga útil, a menudo como un paso de preprocesamiento antes de realizar clasificaciones o predicciones. Esta técnica permite la reconstrucción de las entradas provenientes de la distribución desconocida que genera datos, sin ser necesariamente fiel a configuraciones que son inverosímiles bajo esa distribución. Esto reemplaza la ingeniería de funciones manual y permite que una máquina aprenda las funciones y las utilice para realizar una tarea específica.
El aprendizaje de funciones puede ser supervisado o no supervisado. En el aprendizaje de funciones supervisado, las funciones se aprenden utilizando datos de entrada etiquetados. Los ejemplos incluyen redes neuronales artificiales , perceptrones multicapa y aprendizaje de diccionario supervisado . En el aprendizaje de funciones no supervisado, las funciones se aprenden con datos de entrada sin etiquetar. Los ejemplos incluyen aprendizaje de diccionarios, análisis de componentes independientes , codificadores automáticos , factorización matricial [53] y diversas formas de agrupación . [54] [55] [56]
Múltiples algoritmos de aprendizaje intentan hacerlo bajo la restricción de que la representación aprendida sea de baja dimensión. Los algoritmos de codificación dispersa intentan hacerlo bajo la restricción de que la representación aprendida es escasa, lo que significa que el modelo matemático tiene muchos ceros. Los algoritmos de aprendizaje de subespacio multilineal tienen como objetivo aprender representaciones de baja dimensión directamente a partir de representaciones tensoriales para datos multidimensionales, sin remodelarlas en vectores de mayor dimensión. [57] Los algoritmos de aprendizaje profundo descubren múltiples niveles de representación, o una jerarquía de características, con características de nivel superior y más abstractas definidas en términos de (o generando) características de nivel inferior. Se ha argumentado que una máquina inteligente es aquella que aprende una representación que desenreda los factores de variación subyacentes que explican los datos observados. [58]
El aprendizaje de características está motivado por el hecho de que las tareas de aprendizaje automático, como la clasificación, a menudo requieren entradas que sean matemática y computacionalmente convenientes de procesar. Sin embargo, los datos del mundo real, como imágenes, vídeos y datos sensoriales, no han dado lugar a intentos de definir algorítmicamente características específicas. Una alternativa es descubrir dichas características o representaciones mediante un examen, sin depender de algoritmos explícitos.
El aprendizaje de diccionario disperso es un método de aprendizaje de características en el que un ejemplo de entrenamiento se representa como una combinación lineal de funciones básicas y se supone que es una matriz dispersa . El método es fuertemente NP-duro y difícil de resolver de forma aproximada. [59] Un método heurístico popular para el aprendizaje de diccionarios dispersos es el algoritmo K-SVD . El aprendizaje escaso del diccionario se ha aplicado en varios contextos. En la clasificación, el problema es determinar a qué clase pertenece un ejemplo de entrenamiento nunca antes visto. Para un diccionario donde cada clase ya se ha creado, se asocia un nuevo ejemplo de entrenamiento con la clase que está mejor representada de forma dispersa por el diccionario correspondiente. El aprendizaje disperso del diccionario también se ha aplicado en la eliminación de ruido de imágenes . La idea clave es que un fragmento de imagen limpio puede representarse escasamente mediante un diccionario de imágenes, pero el ruido no. [60]
En la minería de datos , la detección de anomalías, también conocida como detección de valores atípicos, es la identificación de elementos, eventos u observaciones raros que generan sospechas al diferir significativamente de la mayoría de los datos. [61] Normalmente, los elementos anómalos representan un problema como un fraude bancario , un defecto estructural, problemas médicos o errores en un texto. Las anomalías se denominan valores atípicos , novedades, ruido, desviaciones y excepciones. [62]
En particular, en el contexto de la detección de abusos e intrusiones en la red, los objetos interesantes a menudo no son objetos raros, sino estallidos inesperados de inactividad. Este patrón no se ajusta a la definición estadística común de un valor atípico como un objeto raro. Muchos métodos de detección de valores atípicos (en particular, los algoritmos no supervisados) fallarán con dichos datos a menos que se agreguen adecuadamente. En cambio, un algoritmo de análisis de conglomerados puede detectar los microgrupos formados por estos patrones. [63]
Existen tres categorías amplias de técnicas de detección de anomalías. [64] Las técnicas de detección de anomalías no supervisadas detectan anomalías en un conjunto de datos de prueba sin etiquetar bajo el supuesto de que la mayoría de las instancias en el conjunto de datos son normales, buscando instancias que parezcan ajustarse menos al resto del conjunto de datos. Las técnicas de detección de anomalías supervisadas requieren un conjunto de datos que ha sido etiquetado como "normal" y "anormal" e implican el entrenamiento de un clasificador (la diferencia clave con muchos otros problemas de clasificación estadística es la naturaleza inherentemente desequilibrada de la detección de valores atípicos). Las técnicas de detección de anomalías semisupervisadas construyen un modelo que representa el comportamiento normal a partir de un conjunto de datos de entrenamiento normal dado y luego prueban la probabilidad de que el modelo genere una instancia de prueba.
El aprendizaje robótico se inspira en una multitud de métodos de aprendizaje automático, empezando por el aprendizaje supervisado, el aprendizaje por refuerzo [65] [66] y finalmente el metaaprendizaje (por ejemplo, MAML).
El aprendizaje de reglas de asociación es un método de aprendizaje automático basado en reglas para descubrir relaciones entre variables en grandes bases de datos. Su objetivo es identificar reglas sólidas descubiertas en bases de datos utilizando cierta medida de "interés". [67]
El aprendizaje automático basado en reglas es un término general para cualquier método de aprendizaje automático que identifica, aprende o desarrolla "reglas" para almacenar, manipular o aplicar conocimientos. La característica definitoria de un algoritmo de aprendizaje automático basado en reglas es la identificación y utilización de un conjunto de reglas relacionales que representan colectivamente el conocimiento capturado por el sistema. Esto contrasta con otros algoritmos de aprendizaje automático que comúnmente identifican un modelo singular que se puede aplicar universalmente a cualquier instancia para hacer una predicción. [68] Los enfoques de aprendizaje automático basados en reglas incluyen sistemas clasificadores de aprendizaje , aprendizaje de reglas de asociación y sistemas inmunológicos artificiales .
Basándose en el concepto de reglas estrictas, Rakesh Agrawal , Tomasz Imieliński y Arun Swami introdujeron reglas de asociación para descubrir regularidades entre productos en datos de transacciones a gran escala registrados por sistemas de puntos de venta (POS) en los supermercados. [69] Por ejemplo, la regla encontrada en los datos de ventas de un supermercado indicaría que si un cliente compra cebollas y patatas juntas, es probable que también compre carne para hamburguesas. Dicha información puede utilizarse como base para decisiones sobre actividades de marketing, como fijación de precios promocionales o colocación de productos . Además del análisis de la cesta de la compra , hoy en día se emplean reglas de asociación en áreas de aplicación que incluyen minería de uso de la Web , detección de intrusos , producción continua y bioinformática . A diferencia de la minería de secuencias , el aprendizaje de reglas de asociación normalmente no considera el orden de los elementos ni dentro de una transacción ni entre transacciones.
Los sistemas clasificadores de aprendizaje (LCS) son una familia de algoritmos de aprendizaje automático basados en reglas que combinan un componente de descubrimiento, típicamente un algoritmo genético , con un componente de aprendizaje, que realiza aprendizaje supervisado , aprendizaje por refuerzo o aprendizaje no supervisado . Buscan identificar un conjunto de reglas dependientes del contexto que almacenan y aplican colectivamente el conocimiento por partes para hacer predicciones. [70]
La programación lógica inductiva (ILP) es un enfoque para el aprendizaje de reglas que utiliza la programación lógica como una representación uniforme de ejemplos de entrada, conocimientos previos e hipótesis. Dada una codificación del conocimiento previo conocido y un conjunto de ejemplos representados como una base de datos lógica de hechos, un sistema ILP derivará un programa lógico hipotético que incluye todos los ejemplos positivos y ningún ejemplo negativo. La programación inductiva es un campo relacionado que considera cualquier tipo de lenguaje de programación para representar hipótesis (y no solo programación lógica), como los programas funcionales .
La programación lógica inductiva es particularmente útil en bioinformática y procesamiento del lenguaje natural . Gordon Plotkin y Ehud Shapiro sentaron las bases teóricas iniciales para el aprendizaje automático inductivo en un entorno lógico. [71] [72] [73] Shapiro construyó su primera implementación (Sistema de Inferencia Modelo) en 1981: un programa Prolog que infería inductivamente programas lógicos a partir de ejemplos positivos y negativos. [74] El término inductivo aquí se refiere a la inducción filosófica , que sugiere una teoría para explicar los hechos observados, en lugar de la inducción matemática , que demuestra una propiedad para todos los miembros de un conjunto bien ordenado.
Realizar aprendizaje automático puede implicar la creación de un modelo , que se entrena con algunos datos de entrenamiento y luego puede procesar datos adicionales para hacer predicciones. Se han utilizado e investigado varios tipos de modelos para sistemas de aprendizaje automático.
Las redes neuronales artificiales (RNA), o sistemas conexionistas , son sistemas informáticos vagamente inspirados en las redes neuronales biológicas que constituyen los cerebros de los animales . Estos sistemas "aprenden" a realizar tareas considerando ejemplos, generalmente sin estar programados con reglas específicas de la tarea.
Una ANN es un modelo basado en una colección de unidades o nodos conectados llamados " neuronas artificiales ", que modelan vagamente las neuronas de un cerebro biológico . Cada conexión, como las sinapsis en un cerebro biológico , puede transmitir información, una "señal", de una neurona artificial a otra. Una neurona artificial que recibe una señal puede procesarla y luego enviar señales a neuronas artificiales adicionales conectadas a ella. En implementaciones comunes de ANN, la señal en una conexión entre neuronas artificiales es un número real y la salida de cada neurona artificial se calcula mediante alguna función no lineal de la suma de sus entradas. Las conexiones entre neuronas artificiales se denominan "bordes". Las neuronas y los bordes artificiales suelen tener un peso que se ajusta a medida que avanza el aprendizaje. El peso aumenta o disminuye la intensidad de la señal en una conexión. Las neuronas artificiales pueden tener un umbral tal que la señal sólo se envía si la señal agregada cruza ese umbral. Normalmente, las neuronas artificiales se agregan en capas. Diferentes capas pueden realizar diferentes tipos de transformaciones en sus entradas. Las señales viajan desde la primera capa (la capa de entrada) hasta la última capa (la capa de salida), posiblemente después de atravesar las capas varias veces.
El objetivo original del enfoque ANN era resolver problemas de la misma manera que lo haría un cerebro humano . Sin embargo, con el tiempo, la atención se centró en la realización de tareas específicas, lo que llevó a desviaciones de la biología . Las redes neuronales artificiales se han utilizado en una variedad de tareas, incluida la visión por computadora , el reconocimiento de voz , la traducción automática , el filtrado de redes sociales , los juegos de mesa y de video y el diagnóstico médico .
El aprendizaje profundo consta de múltiples capas ocultas en una red neuronal artificial. Este enfoque intenta modelar la forma en que el cerebro humano procesa la luz y el sonido para convertirlos en visión y audición. Algunas aplicaciones exitosas del aprendizaje profundo son la visión por computadora y el reconocimiento de voz . [75]
El aprendizaje del árbol de decisiones utiliza un árbol de decisión como modelo predictivo para pasar de observaciones sobre un elemento (representadas en las ramas) a conclusiones sobre el valor objetivo del elemento (representado en las hojas). Es uno de los enfoques de modelado predictivo utilizados en estadística, minería de datos y aprendizaje automático. Los modelos de árbol en los que la variable objetivo puede tomar un conjunto discreto de valores se denominan árboles de clasificación; En estas estructuras de árbol, las hojas representan etiquetas de clase y las ramas representan conjunciones de características que conducen a esas etiquetas de clase. Los árboles de decisión donde la variable objetivo puede tomar valores continuos (normalmente números reales ) se denominan árboles de regresión. En el análisis de decisiones, se puede utilizar un árbol de decisiones para representar visual y explícitamente las decisiones y la toma de decisiones . En la minería de datos, un árbol de decisión describe los datos, pero el árbol de clasificación resultante puede ser un insumo para la toma de decisiones.
Las máquinas de vectores de soporte (SVM), también conocidas como redes de vectores de soporte, son un conjunto de métodos de aprendizaje supervisado relacionados que se utilizan para la clasificación y la regresión. Dado un conjunto de ejemplos de entrenamiento, cada uno marcado como perteneciente a una de dos categorías, un algoritmo de entrenamiento SVM construye un modelo que predice si un nuevo ejemplo cae en una categoría. [76] Un algoritmo de entrenamiento SVM es un clasificador lineal , binario y no probabilístico , aunque existen métodos como el escalamiento de Platt para utilizar SVM en un entorno de clasificación probabilística. Además de realizar una clasificación lineal, las SVM pueden realizar de manera eficiente una clasificación no lineal utilizando lo que se llama el truco del núcleo , mapeando implícitamente sus entradas en espacios de características de alta dimensión.
El análisis de regresión abarca una gran variedad de métodos estadísticos para estimar la relación entre las variables de entrada y sus características asociadas. Su forma más común es la regresión lineal , donde se dibuja una sola línea que se ajuste mejor a los datos dados según un criterio matemático como los mínimos cuadrados ordinarios . Este último suele ampliarse mediante métodos de regularización para mitigar el sobreajuste y el sesgo, como en la regresión de crestas . Cuando se trata de problemas no lineales, los modelos de referencia incluyen la regresión polinómica (por ejemplo, utilizada para el ajuste de líneas de tendencia en Microsoft Excel [77] ), la regresión logística (utilizada a menudo en la clasificación estadística ) o incluso la regresión del kernel , que introduce la no linealidad. aprovechando el truco del núcleo para asignar implícitamente variables de entrada al espacio de dimensiones superiores.
Una red bayesiana, una red de creencias o un modelo gráfico acíclico dirigido es un modelo gráfico probabilístico que representa un conjunto de variables aleatorias y su independencia condicional con un gráfico acíclico dirigido (DAG). Por ejemplo, una red bayesiana podría representar las relaciones probabilísticas entre enfermedades y síntomas. Dados los síntomas, la red se puede utilizar para calcular las probabilidades de presencia de diversas enfermedades. Existen algoritmos eficientes que realizan inferencias y aprendizaje. Las redes bayesianas que modelan secuencias de variables, como señales del habla o secuencias de proteínas , se denominan redes bayesianas dinámicas . Las generalizaciones de redes bayesianas que pueden representar y resolver problemas de decisión en condiciones de incertidumbre se denominan diagramas de influencia .
Un proceso gaussiano es un proceso estocástico en el que cada colección finita de variables aleatorias en el proceso tiene una distribución normal multivariada y se basa en una función de covarianza predefinida , o núcleo, que modela cómo los pares de puntos se relacionan entre sí dependiendo sobre sus ubicaciones.
Dado un conjunto de puntos observados, o ejemplos de entrada-salida, la distribución de la salida (no observada) de un nuevo punto en función de sus datos de entrada se puede calcular directamente observando los puntos observados y las covarianzas entre esos puntos y los nuevos. , punto no observado.
Los procesos gaussianos son modelos sustitutos populares en la optimización bayesiana que se utilizan para realizar optimización de hiperparámetros .
Un algoritmo genético (GA) es un algoritmo de búsqueda y una técnica heurística que imita el proceso de selección natural , utilizando métodos como la mutación y el cruce para generar nuevos genotipos con la esperanza de encontrar buenas soluciones a un problema determinado. En el aprendizaje automático, los algoritmos genéticos se utilizaron en las décadas de 1980 y 1990. [79] [80] Por el contrario, se han utilizado técnicas de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los algoritmos genéticos y evolutivos . [81]
La teoría de las funciones de creencia, también conocida como teoría de la evidencia o teoría de Dempster-Shafer, es un marco general para razonar con incertidumbre, con conexiones entendidas con otros marcos como la probabilidad , la posibilidad y las teorías de probabilidad imprecisas . Estos marcos teóricos pueden considerarse como una especie de aprendiz y tienen algunas propiedades análogas de cómo se combina la evidencia (por ejemplo, la regla de combinación de Dempster), al igual que en un enfoque bayesiano basado en pmf [ se necesita aclaración ] se combinarían probabilidades. Sin embargo, existen muchas advertencias sobre estas funciones de creencias en comparación con los enfoques bayesianos para incorporar la ignorancia y la cuantificación de la incertidumbre . Estos enfoques de función de creencias que se implementan dentro del dominio del aprendizaje automático generalmente aprovechan un enfoque de fusión de varios métodos conjuntos para manejar mejor los límites de decisión del alumno , las muestras bajas y los problemas de clase ambiguos que el enfoque estándar del aprendizaje automático tiende a tener dificultades para resolver. [3] [5] [10] Sin embargo, la complejidad computacional de estos algoritmos depende del número de proposiciones (clases) y puede generar un tiempo de cálculo mucho mayor en comparación con otros enfoques de aprendizaje automático.
Normalmente, los modelos de aprendizaje automático requieren una gran cantidad de datos confiables para que los modelos realicen predicciones precisas. Al entrenar un modelo de aprendizaje automático, los ingenieros de aprendizaje automático deben apuntar y recopilar una muestra de datos grande y representativa. Los datos del conjunto de entrenamiento pueden ser tan variados como un corpus de texto , una colección de imágenes, datos de sensores y datos recopilados de usuarios individuales de un servicio. El sobreajuste es algo a tener en cuenta al entrenar un modelo de aprendizaje automático. Los modelos entrenados derivados de datos sesgados o no evaluados pueden dar lugar a predicciones sesgadas o no deseadas. Los modelos sesgados pueden tener resultados perjudiciales, fomentando así los impactos negativos en la sociedad o los objetivos. El sesgo algorítmico es un resultado potencial de que los datos no estén completamente preparados para el entrenamiento. La ética del aprendizaje automático se está convirtiendo en un campo de estudio y, en particular, se integrará en los equipos de ingeniería del aprendizaje automático.
El aprendizaje federado es una forma adaptada de inteligencia artificial distribuida para entrenar modelos de aprendizaje automático que descentraliza el proceso de entrenamiento, permitiendo mantener la privacidad de los usuarios al no necesitar enviar sus datos a un servidor centralizado. Esto también aumenta la eficiencia al descentralizar el proceso de formación a muchos dispositivos. Por ejemplo, Gboard utiliza el aprendizaje automático federado para entrenar modelos de predicción de consultas de búsqueda en los teléfonos móviles de los usuarios sin tener que enviar búsquedas individuales a Google . [82]
Existen muchas aplicaciones para el aprendizaje automático, que incluyen:
En 2006, el proveedor de servicios de medios Netflix celebró el primer concurso " Premio Netflix " para encontrar un programa que pudiera predecir mejor las preferencias de los usuarios y mejorar la precisión de su algoritmo de recomendación de películas Cinematch existente en al menos un 10%. Un equipo conjunto formado por investigadores de AT&T Labs -Research en colaboración con los equipos Big Chaos y Pragmatic Theory construyó un modelo de conjunto para ganar el Gran Premio en 2009 por 1 millón de dólares. [85] Poco después de que se otorgara el premio, Netflix se dio cuenta de que las calificaciones de los espectadores no eran los mejores indicadores de sus patrones de visualización ("todo es una recomendación") y cambiaron su motor de recomendaciones en consecuencia. [86] En 2010, The Wall Street Journal escribió sobre la empresa Rebellion Research y su uso del aprendizaje automático para predecir la crisis financiera. [87] En 2012, el cofundador de Sun Microsystems , Vinod Khosla , predijo que el 80% de los puestos de trabajo de los médicos se perderían en las próximas dos décadas debido al software automatizado de diagnóstico médico de aprendizaje automático. [88] En 2014, se informó que se había aplicado un algoritmo de aprendizaje automático en el campo de la historia del arte para estudiar pinturas de bellas artes y que podría haber revelado influencias previamente no reconocidas entre los artistas. [89] En 2019, Springer Nature publicó el primer libro de investigación creado mediante aprendizaje automático. [90] En 2020, la tecnología de aprendizaje automático se utilizó para ayudar a realizar diagnósticos y ayudar a los investigadores a desarrollar una cura para el COVID-19. [91] Recientemente se aplicó el aprendizaje automático para predecir el comportamiento proambiental de los viajeros. [92] Recientemente, la tecnología de aprendizaje automático también se aplicó para optimizar el rendimiento y el comportamiento térmico del teléfono inteligente en función de la interacción del usuario con el teléfono. [93] [94] [95] Cuando se aplican correctamente, los algoritmos de aprendizaje automático (MLA) pueden utilizar una amplia gama de características de la empresa para predecir la rentabilidad de las acciones sin sobreajuste . Al emplear ingeniería de características eficaz y combinar pronósticos, los MLA pueden generar resultados que superan con creces los obtenidos con técnicas lineales básicas como OLS . [96]
Aunque el aprendizaje automático ha sido transformador en algunos campos, los programas de aprendizaje automático a menudo no logran ofrecer los resultados esperados. [97] [98] [99] Las razones de esto son numerosas: falta de datos (adecuados), falta de acceso a los datos, sesgo de datos, problemas de privacidad, tareas y algoritmos mal elegidos, herramientas y personas equivocadas, falta de recursos, y problemas de evaluación. [100]
La " teoría de la caja negra " plantea otro desafío aún importante. La caja negra se refiere a una situación en la que el algoritmo o el proceso de producción de un resultado es completamente opaco, lo que significa que ni siquiera los codificadores del algoritmo pueden auditar el patrón que la máquina extrajo de los datos. [101] El Comité Selecto de la Cámara de los Lores, que afirmó que tal “sistema de inteligencia” que podría tener un “impacto sustancial en la vida de un individuo” no se consideraría aceptable a menos que proporcionara “una explicación completa y satisfactoria de las decisiones” que tomó. marcas. [101]
En 2018, un vehículo autónomo de Uber no pudo detectar a un peatón, que murió tras una colisión. [102] Los intentos de utilizar el aprendizaje automático en la atención médica con el sistema IBM Watson no tuvieron éxito incluso después de años y miles de millones de dólares invertidos. [103] [104] Se ha informado que el chatbot de Microsoft produce una respuesta hostil y ofensiva contra sus usuarios. [105]
El aprendizaje automático se ha utilizado como estrategia para actualizar la evidencia relacionada con una revisión sistemática y aumentar la carga de los revisores relacionada con el crecimiento de la literatura biomédica. Si bien ha mejorado con conjuntos de entrenamiento, aún no se ha desarrollado lo suficiente como para reducir la carga de trabajo sin limitar la sensibilidad necesaria para los hallazgos de la investigación en sí. [106]
Los enfoques de aprendizaje automático en particular pueden sufrir diferentes sesgos en los datos. Es posible que un sistema de aprendizaje automático entrenado específicamente en clientes actuales no pueda predecir las necesidades de nuevos grupos de clientes que no estén representados en los datos de capacitación. Cuando se entrena con datos creados por humanos, es probable que el aprendizaje automático detecte los sesgos constitucionales e inconscientes ya presentes en la sociedad. [107]
Se ha demostrado que los modelos de lenguaje aprendidos a partir de datos contienen sesgos similares a los humanos. [108] [109] En un experimento llevado a cabo por ProPublica , una organización de periodismo de investigación , la comprensión de un algoritmo de aprendizaje automático sobre las tasas de reincidencia entre los prisioneros marcó falsamente que "los acusados negros corren un riesgo dos veces mayor que los acusados blancos". [110] En 2015, Google Photos solía etiquetar a las personas negras como gorilas, [110] y en 2018 esto todavía no se resolvió bien, pero, según se informa, Google todavía estaba usando la solución alternativa para eliminar a todos los gorilas de los datos de entrenamiento y, por lo tanto, no capaz de reconocer gorilas reales. [111] En muchos otros sistemas se han encontrado problemas similares con el reconocimiento de personas no blancas. [112] En 2016, Microsoft probó un chatbot que aprendió de Twitter y rápidamente adoptó un lenguaje racista y sexista. [113]
Debido a estos desafíos, es posible que se tarde más en adoptar el uso eficaz del aprendizaje automático en otros ámbitos. [114] Los científicos de inteligencia artificial, incluido Fei-Fei Li , expresan cada vez más su preocupación por la equidad en el aprendizaje automático, es decir, por reducir el sesgo en el aprendizaje automático e impulsar su uso para el bien humano, quien recuerda a los ingenieros que "no hay nada artificial en la IA. ... Está inspirado por la gente, es creado por la gente y, lo más importante, impacta a la gente. Es una herramienta poderosa que apenas estamos comenzando a comprender y eso es una profunda responsabilidad". [115]
La IA explicable (XAI), o IA interpretable, o aprendizaje automático explicable (XML), es inteligencia artificial (IA) en la que los humanos pueden comprender las decisiones o predicciones realizadas por la IA. [116] Contrasta con el concepto de "caja negra" en el aprendizaje automático, donde ni siquiera sus diseñadores pueden explicar por qué una IA llegó a una decisión específica. [117] Al refinar los modelos mentales de los usuarios de sistemas impulsados por IA y desmantelar sus conceptos erróneos, XAI promete ayudar a los usuarios a desempeñarse de manera más efectiva. XAI puede ser una implementación del derecho social a la explicación.
Decidirse por una teoría mala y demasiado compleja, manipulada para ajustarse a todos los datos de entrenamiento anteriores, se conoce como sobreajuste. Muchos sistemas intentan reducir el sobreajuste recompensando una teoría de acuerdo con lo bien que se ajusta a los datos, pero penalizándola de acuerdo con su complejidad. [118]
Los alumnos también pueden decepcionarse si "aprenden la lección equivocada". Un ejemplo de juguete es que un clasificador de imágenes entrenado sólo con imágenes de caballos marrones y gatos negros podría concluir que es probable que todas las manchas marrones sean caballos. [119] Un ejemplo del mundo real es que, a diferencia de los humanos, los clasificadores de imágenes actuales a menudo no hacen juicios principalmente a partir de la relación espacial entre los componentes de la imagen, y aprenden relaciones entre píxeles que los humanos ignoran, pero que aún se correlacionan con imágenes de ciertos tipos de objetos reales. La modificación de estos patrones en una imagen legítima puede dar como resultado imágenes "adversas" que el sistema clasifica erróneamente. [120] [121]
Las vulnerabilidades adversas también pueden resultar en sistemas no lineales o perturbaciones fuera de patrón. Para algunos sistemas, es posible cambiar la salida cambiando solo un píxel elegido por el adversario. [122] Los modelos de aprendizaje automático a menudo son vulnerables a la manipulación y/o evasión a través del aprendizaje automático adversario . [123]
Los investigadores han demostrado cómo se pueden colocar puertas traseras de manera indetectable en modelos de aprendizaje automático de clasificación (por ejemplo, para las categorías "spam" y "no spam" bien visible de publicaciones) que a menudo son desarrollados y/o entrenados por terceros. Las Partes pueden cambiar la clasificación de cualquier entrada, incluso en los casos para los cuales se proporciona un tipo de transparencia de datos/software , posiblemente incluyendo el acceso de caja blanca . [124] [125] [126]
La clasificación de los modelos de aprendizaje automático se puede validar mediante técnicas de estimación de precisión como el método de reserva , que divide los datos en un conjunto de entrenamiento y prueba (convencionalmente 2/3 del conjunto de entrenamiento y 1/3 de la designación del conjunto de prueba) y evalúa el rendimiento del modelo de entrenamiento. en el equipo de prueba. En comparación, el método de validación cruzada K-fold divide aleatoriamente los datos en K subconjuntos y luego se realizan K experimentos, cada uno considerando respectivamente 1 subconjunto para la evaluación y los K-1 subconjuntos restantes para entrenar el modelo. Además de los métodos de exclusión y validación cruzada, se puede utilizar bootstrap , que muestra n instancias con reemplazo del conjunto de datos, para evaluar la precisión del modelo. [127]
Además de la precisión general, los investigadores frecuentemente informan sobre sensibilidad y especificidad, es decir, Tasa de Verdaderos Positivos (TPR) y Tasa de Verdaderos Negativos (TNR), respectivamente. De manera similar, los investigadores a veces informan la tasa de falsos positivos (FPR) así como la tasa de falsos negativos (FNR). Sin embargo, estas tasas son ratios que no revelan sus numeradores y denominadores. La característica operativa total (TOC) es un método eficaz para expresar la capacidad de diagnóstico de un modelo. TOC muestra los numeradores y denominadores de las tasas mencionadas anteriormente, por lo que TOC proporciona más información que la característica operativa del receptor (ROC) comúnmente utilizada y el área asociada bajo la curva (AUC) de la ROC. [128]
El aprendizaje automático plantea una serie de cuestiones éticas . Los sistemas que se entrenan con conjuntos de datos recopilados con sesgos pueden exhibir estos sesgos al usarlos ( sesgo algorítmico ), digitalizando así los prejuicios culturales. [129] Por ejemplo, en 1988, la Comisión para la Igualdad Racial del Reino Unido descubrió que la Facultad de Medicina de St. George había estado utilizando un programa informático formado a partir de datos de personal de admisiones anteriores y que este programa había negado a casi 60 candidatos que eran mujeres o tenía nombres que suenan no europeos. [107] El uso de datos de contratación laboral de una empresa con políticas de contratación racistas puede llevar a que un sistema de aprendizaje automático duplique el sesgo al calificar a los solicitantes de empleo por similitud con solicitantes exitosos anteriores. [130] [131] Otro ejemplo incluye el algoritmo predictivo de la empresa de vigilancia policial Geolitica que resultó en “niveles desproporcionadamente altos de vigilancia excesiva en comunidades minoritarias y de bajos ingresos” después de haber sido entrenado con datos históricos sobre delitos. [110]
Si bien la recopilación responsable de datos y la documentación de las reglas algorítmicas utilizadas por un sistema se considera una parte crítica del aprendizaje automático, algunos investigadores culpan a la falta de participación y representación de la población minoritaria en el campo de la IA por la vulnerabilidad del aprendizaje automático a los sesgos. [132] De hecho, según una investigación realizada por la Computing Research Association (CRA) en 2021, “las profesoras femeninas representan simplemente el 16,1%” de todos los profesores que se centran en la IA en varias universidades de todo el mundo. [133] Además, entre el grupo de “nuevos graduados de doctorado en IA residentes en los EE. UU.”, el 45% se identificó como blanco, el 22,4% como asiático, el 3,2% como hispano y el 2,4% como afroamericano, lo que demuestra aún más una falta de diversidad en el campo de la IA. [133]
La IA puede estar bien equipada para tomar decisiones en campos técnicos, que dependen en gran medida de datos e información histórica. Estas decisiones se basan en la objetividad y el razonamiento lógico. [134] Debido a que los lenguajes humanos contienen sesgos, las máquinas entrenadas en corpus de lenguaje necesariamente también aprenderán estos sesgos. [135] [136]
En la atención sanitaria se observan otras formas de desafíos éticos, no relacionados con prejuicios personales. A los profesionales de la salud les preocupa que estos sistemas no estén diseñados para el interés público sino como máquinas generadoras de ingresos. [137] Esto es especialmente cierto en los Estados Unidos, donde existe un dilema ético de larga data: mejorar la atención médica, pero también aumentar las ganancias. Por ejemplo, los algoritmos podrían diseñarse para proporcionar a los pacientes pruebas o medicamentos innecesarios en los que los propietarios del algoritmo tengan intereses. Existe la posibilidad de que el aprendizaje automático en la atención sanitaria proporcione a los profesionales una herramienta adicional para diagnosticar, medicar y planificar vías de recuperación para los pacientes, pero esto requiere mitigar estos sesgos. [138]
Desde la década de 2010, los avances tanto en los algoritmos de aprendizaje automático como en el hardware informático han llevado a métodos más eficientes para entrenar redes neuronales profundas (un subdominio estrecho particular del aprendizaje automático) que contienen muchas capas de unidades ocultas no lineales. [139] Para 2019, las unidades de procesamiento gráfico ( GPU ), a menudo con mejoras específicas de IA, habían desplazado a las CPU como método dominante para entrenar IA en la nube comercial a gran escala. [140] OpenAI estimó la computación de hardware utilizada en los proyectos de aprendizaje profundo más grandes, desde AlexNet (2012) hasta AlphaZero (2017), y encontró un aumento de 300.000 veces en la cantidad de computación requerida, con una línea de tendencia de tiempo de duplicación de 3,4 meses. [141] [142]
Una red neuronal física o computadora neuromórfica es un tipo de red neuronal artificial en la que se utiliza un material eléctricamente ajustable para emular la función de una sinapsis neuronal . La red neuronal "física" se utiliza para enfatizar la dependencia del hardware físico utilizado para emular neuronas en contraposición a los enfoques basados en software. De manera más general, el término es aplicable a otras redes neuronales artificiales en las que se utiliza un memristor u otro material de resistencia eléctricamente ajustable para emular una sinapsis neuronal. [143] [144]
El aprendizaje automático integrado es un subcampo del aprendizaje automático, donde el modelo de aprendizaje automático se ejecuta en sistemas integrados con recursos informáticos limitados, como computadoras portátiles , dispositivos de borde y microcontroladores . [145] [146] [147] La ejecución del modelo de aprendizaje automático en dispositivos integrados elimina la necesidad de transferir y almacenar datos en servidores en la nube para su posterior procesamiento, lo que en adelante reduce las violaciones de datos y las fugas de privacidad que ocurren debido a la transferencia de datos y también minimiza el robo de propiedades intelectuales, datos personales y secretos comerciales. El aprendizaje automático integrado podría aplicarse a través de varias técnicas, incluida la aceleración de hardware , [148] [149] utilizando computación aproximada , [150] optimización de modelos de aprendizaje automático y muchas más. [151] [152]
Los paquetes de software que contienen una variedad de algoritmos de aprendizaje automático incluyen los siguientes:
Citas relacionadas con el aprendizaje automático en Wikiquote