¿Quién creó el machine learning?

El machine learning como concepto no es algo novedoso. La historia del machine learning comienza con un empleado de IBM, Arthur Samuel, quien acuñó esta expresión en 1959. Arthur fue pionero en el campo de los juegos de ordenador y logró una de las historias del machine learning más conocidas hasta la fecha.

El logro fue posible gracias al 'deep learning' o aprendizaje profundo, una subcategoría del 'machine learning' descrita por primera vez en 1960, que permite que los sistemas no solo aprendan de la experiencia, sino que sean capaces de entrenarse a sí mismas para hacerlo cada vez mejor usando los datos.

Los orígenes del Machine Learning

Por moderno que pueda parecer este campo, nos debemos remontar al año 1950 cuando el gran Alan Turing creó el “Test de Turing”. De forma que para pasar el test, una máquina debía engañar a un humano haciéndole creer que se encontraba delante de un humano en vez de un ordenador.

En 1952 comenzó a escribir el primer programa de ordenador basado en Machine Learning en el que pudo dar una demostración temprana de los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial. El software era un programa que jugaba a las damas china y tenía la habilidad de mejorar su juego en cada partida.

La historia de la inteligencia artificial comenzó en 1943 con la publicación del artículo «A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity» de Warren McCullough y Walter Pitts.

Alan Turing no solo es considerado el padre de la inteligencia artificial, sino como el precursor de la informática moderna.

Los sectores industriales que más se beneficiarán del machine learning. Las empresas del sector cerámico, de la automoción, del ámbito de la gestión energética y del mercado de la alimentación y las bebidas ya se están beneficiando de las ventajas de implementar IA a través de algoritmos machine learning.

Los tipos de implementación de machine Learning pueden clasificarse en tres categorías diferentes:

¿Qué Es un Modelo de ML? Un modelo de machine learning es una expresión de un algoritmo que analiza montañas de datos para encontrar patrones o realizar predicciones. Impulsados por los datos, los modelos de ML son los motores matemáticos de la IA.

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) con un enfoque limitado. Sin embargo, ambos campos van más allá de la automatización y la programación básicas para generar resultados basados en análisis de datos complejos.

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (AI) que se enfoca en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente la precisión con el tiempo.

El brillante matemático inglés Alan Turing descifró los códigos alemanes en la Segunda Guerra Mundial, revolucionó la informática y supo prever las cuestiones morales de la tecnología moderna y la inteligencia artificial, como la que usa ChatGPT.

Turing ideó, de manera abstracta, una máquina que con un número finito de estados internos pudiera realizar cualquier operación que estuviera repre- sentada mediante un algoritmo. Los datos se leían y almacenaban en una cinta bidi- reccional en forma de marcas.

Para Turing, la inteligencia informática del futuro debía ser una máquina que necesite aprender de la experiencia; y que la avanzada para lograr esto era dejar que tal maquinaria inteligente altere sus propias instrucciones proporcionadas por su propio mecanismo.

Geoffrey Hinton es conocido como "el padrino de la inteligencia artificial". Fue pionero en la investigación de redes neuronales y aprendizaje profundo, que allanó el camino para el desarrollo de sistemas actuales de Inteligencia Artificial (IA) como ChatGPT.

ChatGPT es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3.5, desarrollado por la empresa OpenAI.

En 1956 se dio el término "inteligencia artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada por John McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon.

IBM se ubica como el líder actual del segmento de inteligencia artificial.

ChatGPT es el sistema de inteligencia artificial más avanzado y más demandado del momento actual. Cualquier persona puede acceder al servicio de forma gratuita, aunque el enorme tráfico de usuarios hace que esté colapsado con frecuencia.

Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo. Con el aprendizaje supervisado, el PC tiene un grupo etiquetado de datos que le permiten aprender a hacer una tarea humana.

Estos tipos de inteligencia artificial muestran la evolución que se espera que la IA siga conforme su capacidad para resolver problemas continúe creciendo. Esta clasificación considera tres niveles: inteligencia artificial estrecha, inteligencia artificial general y súper inteligencia artificial.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que le permite a una máquina o un sistema aprender y mejorar de forma automática a partir de la experiencia.

La inteligencia computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas de conexiones). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

¿Cómo aprender machine learning? Es posible aprender machine learning de forma autodidacta, aunque para ello es importante contar con una buena base en programación, estadística y álgebra lineal, es decir, una formación STEM (science, technology, engineering, mathematics).

Decimos que un algoritmo aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos. Pues bien, los algoritmos de Machine Learning pueden aprender de 4 formas distintas: mediante aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado o aprendizaje por refuerzo.

1. Un hombre provisto de papel, lápiz y goma, y con sujeción a una disciplina estricta, es, en efecto, una Máquina de Turing universal. 2. Ningún ingeniero ni químico ha pregonado tener la capacidad de producir un material que sea indistinguible de la piel humana.

Este análisis de su biografía reveló que Turing mostraba los seis síntomas del Síndrome de Asperger, al menos en un cierto grado.