Ciencia de Gatos

Cuando adoptas un gato, no viene con un manual de instrucciones. Al principio no sabe qué está bien o mal, si puede dormir en tu teclado o comerse las plantas. Pero poco a poco, a base de observar, explorar y, sí, alguna que otra trastada, aprende a vivir contigo.

Pues aunque no te lo creas, las máquinas aprenden de manera muy parecida. A esta capacidad de las máquinas para aprender solas a partir de ejemplos se le llama aprendizaje automático o miauchine learning. Y no hace falta ser un experto en tecnología para entenderlo. Vamos a verlo con ejemplos felinos y sin tecnicismos complicados.

¿Qué significa realmente "miauchine learning"?

El aprendizaje automático es enseñar a una máquina a reconocer patrones usando ejemplos. Es como cuando tu gato aprende que abrir la lata de atún significa algo bueno: tras ver la misma situación varias veces, reconoce el patrón. Las máquinas hacen algo parecido, aunque con datos en vez de atún.

Vamos a ver en una tabla los diferentes tipos de aprendizaje automático con ejemplos gatunos:

Supervisado: el michi goloso 🐾

Tu gato aprende a no subirse al sofá porque cuando usa su cama, le das un premio (cuando se lo das vuelve a subirse contigo). Eso es aprendizaje supervisado: enseñas con ejemplos claros qué está bien y qué no.

En las máquinas pasa igual: si muestras muchas fotos etiquetadas como “gato” o “perro”, aprenderán a distinguirlas.

Ejemplo: Gmail clasificando spam o apps que identifican tu cara.

No supervisado: el michi explorador 🧩

Tu gato encuentra un día que el lavabo es fresquito y cómodo para dormir. Nadie se lo enseñó, simplemente lo probó y le gustó.

Las máquinas también pueden aprender sin pistas previas, buscando patrones en grandes cantidades de datos.

Ejemplo: Netflix agrupando películas según tus gustos.

Aprendizaje por refuerzo: el gatito motivado 🕹️

Tu gato empuja tu taza. La taza cae, rompe y salpica agua que le empapa los bigotes. Quizá la próxima vez se lo piense. Es aprendizaje por refuerzo: se aprende probando y viendo qué pasa después (premios o castigos).

En máquinas se usa para entrenar robots, coches autónomos o videojuegos.

Ejemplo: Un robot que aprende a caminar sin caerse.

Semi-supervisado: el gatito detective 🕵️

Tu gato sabe que no debe subirse a la mesa, aunque nadie le dijo que tampoco podía subirse a la cómoda. Pero dedujo por lógica que ambas eran similares (son dos trozos de madera, ¿no?).

Las máquinas usan un poco de ayuda (algunos ejemplos claros) y luego deducen el resto.

Ejemplo: Diagnósticos médicos basados en pocas pruebas.

Auto-supervisado:¿sueñan los mininos con ovejas eléctricas?💭

Las máquinas pueden crear sus propios ejercicios para aprender solas. Por ejemplo, tapándose parte de una frase y tratando de adivinar lo que falta.

Esto sirve para traductores automáticos o asistentes de texto predictivo.

Ejemplo: Tu móvil completando automáticamente lo que escribes.

Aprendizaje federado: cada gato en su casa y el atún en la de todos 🏠

Imagina que cada gato aprende un truco en su casa. Luego otros gatos imitan lo aprendido sin necesidad de compartir detalles. Eso es aprendizaje federado: aprender sin compartir datos privados.

Es ideal para proteger la privacidad en tecnología.

Ejemplo: Tu móvil prediciendo palabras sin compartir tus mensajes.

Conclusión: las máquinas también aprenden a su manera

Comprender cómo aprenden las máquinas no requiere saber de programación, basta con entender que son como gatos curiosos. Observan, prueban, a veces la lían, y sobre todo, se adaptan y evolucionan.

Si tu gato puede aprender a no dormir en tu teclado (aunque le cueste un poco), seguro que las máquinas pueden aprender patrones complejos con tiempo y paciencia.

Ahora ya sabes que los gatos y las máquinas tienen más en común de lo que parecía. La próxima vez que tu gato haga algo raro piensa que quizá solo esté entrenando un nuevo modelo de inteligencia felina.