El software se está haciendo inteligente. Es un proceso lento e irregular, pero también aparentemente imparable. Uno por uno, los problemas difíciles del aprendizaje automático Cómo el software inteligente va a cambiar tu vida Cómo el software inteligente va a cambiar tu vida Skynet está por llegar, y va a ser increíblemente popular. Están surgiendo nuevas tecnologías de inteligencia artificial que cambiarán la forma en que vivimos, jugamos y trabajamos. Read More está cayendo en poderosas nuevas herramientas teóricas, permitiéndonos crear software que pueda hacer cosas realmente impresionantes.
Algunas aplicaciones, como los autos sin conductor, tienen algunos años de descanso. Sin embargo, puede que no se dé cuenta de que el aprendizaje automático ya está a su alrededor y puede ejercer un sorprendente grado de influencia sobre su vida. No me creas? Te sorprenderías.
Comencemos con un ejemplo obvio.
Recomendaciones de contenido
Cuando navegas por Spotify, Netflix o la Tienda Kindle de Amazon, los algoritmos de aprendizaje automático te están mirando. Es su trabajo: necesitan la información para darle recomendaciones, una tecnología de aprendizaje automático tan omnipresente que tal vez nunca lo haya pensado.
Está en todas partes: con toda probabilidad, la mayoría de los medios que consumió durante los últimos años han sido seleccionados por usted mediante estos algoritmos.
Si lo piensas, este tipo de recomendación parece imposible. ¿Cómo sabe un programa de computadora que le gustará The West Wing ? ¿Lo ha visto? ¿Siente la humanidad de la descripción matizada del presidente Bartlett de Martin Sheen? ¿Recibe las bromas? ¿Vagely va en busca de Janel Moloney?
Como resultado, estos algoritmos no hacen exactamente ninguna de estas cosas. En cambio, clasifican el contenido basado completamente en el uso . Estos algoritmos ignoran la sustancia del contenido, y se centran en el tipo de gente que le gusta y qué más les gusta.
Al mirar lo que ya te gusta, el algoritmo puede averiguar a cuál de sus estereotipos aprendidos te asemejas más, y hace conjeturas muy precisas sobre tus gustos. ¿Te gustan The Daily Show, Cabin in the Woods y House of Cards ? Bueno, una gran proporción horrible de las personas en esa categoría, como The West Wing. Las probabilidades son, usted también lo hará.
Curiosamente, este enfoque previamente universal está comenzando a cambiar, a medida que alcanzamos el límite de lo que puedes deducir de los patrones de uso. Existen límites reales a lo que puede hacer con este tipo de algoritmo. Para empezar: ¿cómo clasifica el nuevo contenido que aún no tiene vistas?
También está la cuestión de los rendimientos decrecientes. Netflix es bueno en recomendaciones The Ultimate Guía de Netflix: Todo lo que siempre quiso saber sobre Netflix La mejor guía de Netflix: Todo lo que siempre quiso saber sobre Netflix Esta guía le ofrece todo lo que necesita saber sobre el uso de Netflix. Ya sea que sea un nuevo suscriptor o un fanático establecido del mejor servicio de transmisión por Internet. Lea más, pero no van a mejorar mucho con las técnicas existentes. En 2009, Netflix tuvo una competencia de un millón de dólares para encontrar una versión superior de su algoritmo de recomendación, y el ganador mejoró las recomendaciones en solo un 10%. Desde entonces, las mejoras han sido aún más pequeñas. En algún momento, la única manera de hacerlo mucho mejor sería enseñar a las computadoras a entender el arte.
Entonces, eso es lo que las compañías tecnológicas están haciendo.
El año pasado, un interno de Spotify llamado Sander Dieleman aplicó una poderosa tecnología de aprendizaje automático llamada "aprendizaje profundo Microsoft vs. Google: ¿quién lidera la carrera de inteligencia artificial? Microsoft vs Google - ¿Quién lidera la carrera de Inteligencia Artificial? Los investigadores de inteligencia artificial están logrando progresos tangibles, y las personas están empezando a hablar en serio sobre la inteligencia artificial nuevamente. Los dos titanes que lideran la carrera de inteligencia artificial son Google y Microsoft. Lea más "en su base de datos, permitiendo que el programa aprenda a analizar música. La red neuronal automáticamente, usando nada más que datos de audio en bruto, reconoció patrones distintivos en la música.
Una neurona de bajo nivel disparada solo en respuesta al canto de vibrato. Más profundo en la red había una neurona que había aprendido a identificar el rock cristiano. Otro despedido por chiptunes y música de ocho bits Making 8bit Music: una introducción a Free Chiptune Music Trackers Making 8bit Music: una introducción a Free Chiptune Music Trackers Aquí encontrará todas las herramientas que necesita para crear su propia música chiptune. Lee mas . Otro solo disparó para Armin Van Buren. Muchos otros no tenían nombre, pero aún así expresaron alguna propiedad significativa de la música.
Aquí hay un mapa generado por Dieleman de cada artista en Spotify, agrupados por su similitud entre sí.
(En serio, la publicación del blog sobre esto es fascinante, ve a leerlo).
Todas estas características en conjunto brindan bases mucho más ricas para las recomendaciones, porque el sistema puede recomendar canciones, no solo por a quién le guste más, sino por sus propiedades abstractas reales. Spotify aún no se ha extendido a los consumidores, pero es solo cuestión de tiempo. Ahora, aprovechando al máximo Spotify Haz un mejor uso de Spotify con estos consejos y trucos superiores Haz un mejor uso de Spotify con estos consejos y trucos Si invirtió tiempo y dinero en listas de reproducción y una suscripción, tiene sentido aprender algunas de las funciones y peculiaridades menos conocidas que el cliente de Spotify tiene para ofrecer. No se puede negar que ... Leer más requiere algunos trucos y conocimientos específicos. En el futuro, puede suceder automáticamente.
¿Podría hacerse lo mismo para, digamos, las películas?
No está fuera de discusión. Google ya tiene un algoritmo que puede entender una fotografía lo suficientemente bien como para describirla en inglés con un alto grado de precisión. El investigador de Google Geoffrey Hinton, conocido como el "padre de las redes neuronales", dijo en su Reddit AMA que se decepcionará si no contamos con un algoritmo que pueda describir los eventos de una película en cinco años. Ese tipo de capacidad analítica sería una gran cantidad de información adicional que Netflix podría utilizar para hacer recomendaciones de películas más inteligentes.
Comercio de alta frecuencia
Otra área en la que no solemos pensar es la negociación algorítmica. En 2012, la mitad de todas las operaciones bursátiles Cómo comenzar a invertir en acciones incluso si es un principiante total Cómo comenzar a invertir en acciones incluso si es un principiante total Entrar en el mundo de la inversión no es fácil, pero gracias a nuevas herramientas en línea basadas en algoritmos que pueden involucrarse, incluso si usted es un principiante. Aquí hay seis de los mejores. Leer más fueron hechos por programas de computadora. ¿Por qué? Porque los humanos son lentos Los eventos de mercado pueden ocurrir en una escala de tiempo de milisegundos. Los humanos ni siquiera pueden interpretar información tan rápido, y mucho menos actuar sobre ellos.
El comercio de alta frecuencia pone esas decisiones financieras en manos de algoritmos informáticos que pueden predecir el comportamiento de las acciones y comprar y vender en consecuencia. Si bien carecen del juicio de los comerciantes humanos, su velocidad les da acceso a oportunidades que son simplemente demasiado rápidas para los seres humanos.
El comercio algorítmico afecta su vida financiera en una variedad de formas diferentes. Sus inversiones 5 Sitios web donde puede aprender a invertir dinero 5 Sitios web donde puede aprender a invertir dinero Aprender a invertir puede ser intimidante, pero estos cinco sitios web ayudan a simplificarlo con explicaciones claras y consejos útiles. Leer más existe dentro de un mercado que prácticamente hierve con algoritmos. Cambian la dinámica de los mercados, tanto de buenas como de malas maneras. Ofrecen más liquidez y un amortiguador contra la volatilidad, pero también introducen ciertos riesgos.
El comercio algorítmico ha introducido tipos completamente nuevos de delitos financieros. En 2010, un solo operador que utilizaba una legión de algoritmos automatizados en un intento de manipular ilegalmente el mercado desencadenó accidentalmente una caída del mercado de un billón de dólares: el mercado bursátil cayó alrededor de un 9% en cuestión de minutos.
Irónicamente, el colapso se vio agravado por algoritmos comerciales legítimos que abandonaron posiciones en respuesta a la caída. Debido a que muchos de ellos usaron algoritmos similares en el momento, se alimentaron el uno al otro, creando un ciclo de retroalimentación negativa. Aunque el mercado se recuperó rápidamente, la asombrosa fluctuación muestra cuánto control del mundo financiero hemos cedido a estos algoritmos.
Publicidad
La publicidad es difícil. Los consumidores son inconstantes y necesitan sobornos, halagos y manipulaciones para comprar un producto. Existe un límite en la efectividad con la que puedes manipular a las personas cuando tienes que comunicarte con ellas en masa. Las personas son diferentes, y los mismos productos y mensajes no atraerán a todos ellos.
Huelga decir que la existencia de Internet y las computadoras ha cambiado fundamentalmente el juego para los anunciantes. Ahora, los anunciantes pueden señalar un mensaje a una persona específica, averiguando exactamente qué es lo que quieren y necesitan. Para hacerlo, se basan en algoritmos de aprendizaje automático que pueden mirar la navegación y los hábitos de compra de alguien. ¿Piensa dos veces acerca de estas trampas de compra en línea antes de comprar? ¿Piensa dos veces acerca de estas trampas de compra en línea antes de comprar? Los minoristas y los especialistas en marketing utilizan psicología conductual de vanguardia para que compre sus productos, ya sea que los necesite o no. ¿Sabes cómo te están apuntando? Lea más y haga inferencias sobre lo que podrían comprar en el futuro.
El poder de estos algoritmos se demostró con total crudeza en el infame caso, compartido por el estadístico de Target Andrew Pole, en el que un gerente de Target se enfrentó a un padre iracundo, quejándose de que a su hija adolescente le enviaban folletos de cupones diseñados para mujeres embarazadas . El gerente se disculpó y el padre se fue. Cuando el gerente llamó para dar seguimiento, se sorprendió al escuchar que el padre se disculpaba al descubrir que el software de aprendizaje automático de Target era correcto: su hija estaba embarazada.
Este fue uno de los incidentes, según Pole, que causó que Target comenzara a ocultar la efectividad de sus algoritmos de aprendizaje automático. De acuerdo con Poole,
"Somos muy conservadores con respecto al cumplimiento de todas las leyes de privacidad. Pero incluso si sigues la ley, puedes hacer cosas donde la gente se marea. [...] Luego comenzamos a mezclar en todos estos anuncios las cosas que sabíamos que las mujeres embarazadas nunca comprarían, por lo que los anuncios de bebés se veían al azar. [...] Y descubrimos que mientras una mujer embarazada piense que no ha sido espiada, usará los cupones. Ella solo asume que todos los demás en su cuadra recibieron el mismo correo para pañales y cunas. Mientras no la asustamos, funciona ".
En otras palabras, los algoritmos de segmentación son tan poderosos que Target tiene que ocultar activamente su precisión para evitar asustar a los clientes. Estos algoritmos pueden tener un impacto poderoso en lo que compramos y (cuando se usan correctamente) son completamente invisibles.
Clasificaciones web
Oímos todo el tiempo sobre cosas que son "tendenciosas", "explotan" o "se vuelven virales". 5 Cosas sorprendentes que aprendí viendo una publicación viral en Tumblr 5 Cosas sorprendentes que aprendí viendo publicaciones en vivo en Tumblr Imagina tu sorpresa cuando te levantas una mañana y descubres que algo que hiciste se ha vuelto viral. Puedes aprender mucho sobre cómo se comporta el contenido en Tumblr observando cómo se desarrolla el proceso viral. Lea más. "En general, las personas piensan sobre esto como un proceso orgánico. Lo que podrían pasar por alto, a primera vista, es que casi toda esta actividad está sucediendo en un puñado de sitios web Los mejores sitios web en Internet Los mejores sitios web en Internet Una enorme lista de los mejores sitios web en Internet, en catorce prácticas categorías . Estos se consideran los mejores sitios que le proporcionarán lo que necesita. Leer más: Google, Reddit, Twitter, Tumblr y Facebook. La mayoría de estos sitios web usan variaciones en un algoritmo de aprendizaje automático para determinar lo que haces y lo que no ves, y esos algoritmos tienen un poderoso efecto sobre qué historias "se vuelven virales" y qué historias no.
Para la mayoría de estos sitios, los algoritmos que utilizan para clasificar el contenido son de propiedad exclusiva, un secreto comercial.
En el caso de Reddit, el algoritmo utilizado para controlar qué publicaciones llegan a la portada son tremendamente complicadas, en un intento extremadamente fallido de dificultar el juego. Lo mismo vale para Twitter y Google. Todo esto es un poco alarmante, porque estas cosas pueden importar mucho.
Según el psicólogo Roger Epstein, la elección del algoritmo de pagerank de Google podría determinar por sí solo el resultado de más de una cuarta parte de las elecciones presidenciales mundiales. Eso es mucho poder en manos de un software.
Aprende a amar los algoritmos
La lección que debemos tomar de todo esto no es el pánico. Hemos estado cediendo poder a los robots desde hace un tiempo, y, con algunas excepciones, el mundo parece estar yendo bastante bien. Todavía hay pocas razones para abastecerse de alimentos enlatados y escopetas.
Sin embargo, vale la pena tener en cuenta el grado en que estos algoritmos influyen en su vida. ¿De quién son los intereses que representan? ¿Son tus elecciones tan libres como se sienten?
¿Qué piensas? Es este software espeluznante? ¿Interesante? Háganos saber en los comentarios!
Créditos de imagen: pose de marionetas a través de Shutterstock, brazo de robot a través de Shutterstock