Las 7 principales tendencias del aprendizaje automático en 2023

Desde el texto predictivo de nuestros smartphones hasta los motores de recomendación de nuestros sitios web de compras favoritos, el aprendizaje automático (machine learning, ML) ya está integrado en nuestras rutinas diarias. Pero el aprendizaje automático no está parado, sino en constante evolución.

En los últimos años, ha progresado rápidamente, en gran parte gracias a las mejoras en la recopilación de datos, la potencia de procesamiento y el desarrollo de algoritmos más sofisticados.

Ahora, a medida que nos adentramos en la segunda mitad de 2023, estos avances tecnológicos han allanado el camino para nuevas y emocionantes tendencias en el aprendizaje automático. Estas tendencias no solo reflejan el avance continuo de la tecnología de aprendizaje automático, sino que también ponen de relieve su creciente accesibilidad y el papel cada vez más crucial de la ética en sus aplicaciones.

Desde el aprendizaje automático sin código hasta tinyML, vale la pena observar estas siete tendencias en 2023.

1 – Aprendizaje Automático (AutoML)

El aprendizaje automático, o AutoML, es una de las tendencias de aprendizaje automático más significativas que estamos presenciando. Aproximadamente el 61% de los responsables de la toma de decisiones en empresas que utilizan IA afirmaron haber adoptado autoML, y otro 25% tenía previsto implementarlo ese año. Esta innovación está remodelando el proceso de creación de modelos de ML mediante la automatización de algunos de sus aspectos más complejos.

AutoML no pretende eliminar la necesidad de codificación, como ocurre con las plataformas de ML sin código. En su lugar, AutoML se centra en la automatización de tareas que a menudo requieren un alto nivel de experiencia y una inversión de tiempo significativa. Estas tareas incluyen el preprocesamiento de datos, la selección de características y el ajuste de hiperparámetros, por nombrar algunas.

En un proyecto típico de aprendizaje automático, estos pasos son realizados manualmente por ingenieros o científicos de datos que tienen que iterar varias veces para optimizar el modelo. Sin embargo, AutoML puede ayudar a automatizar estos pasos, ahorrando así tiempo y esfuerzo y permitiendo a los empleados centrarse en la resolución de problemas de mayor nivel.

Además, AutoML puede proporcionar un valor significativo a los no expertos o a aquellos que se encuentran en las primeras etapas de su viaje ML. Al eliminar algunas de las complejidades asociadas al ML, AutoML permite a estas personas aprovechar la potencia del aprendizaje automático sin necesidad de conocer a fondo cada intrincado detalle.

2 – Aprendizaje Automático Diminuto (TinyML)

El aprendizaje automático diminuto, comúnmente conocido como TinyML, es otra tendencia significativa que merece nuestra atención. Se prevé que la instalación de dispositivos tinyML aumente de casi 2.000 millones en 2022 a más de 11.000 millones en 2027. El motor de esta tendencia es el poder de tinyML para llevar las capacidades de aprendizaje automático a dispositivos pequeños y de bajo consumo, a menudo denominados dispositivos periféricos.

La idea detrás de TinyML es ejecutar algoritmos de aprendizaje automático en dispositivos con recursos computacionales mínimos, como microcontroladores en pequeños electrodomésticos, dispositivos portátiles y dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). Esto representa un cambio de la computación basada en la nube a la computación local en el dispositivo, lo que aporta ventajas como velocidad, privacidad y menor consumo de energía.

También merece la pena mencionar que TinyML abre oportunidades para la toma de decisiones en tiempo real en el dispositivo. Por ejemplo, un rastreador de salud portátil podría aprovechar TinyML para analizar los signos vitales de un usuario y alertarle de lecturas anormales sin necesidad de comunicarse constantemente con la nube, ahorrando así ancho de banda y preservando la privacidad.

IA generativa

La IA generativa ha dominado los titulares en 2023. Desde el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022, hemos visto una oleada de nuevas tecnologías de IA generativa de grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Google, Adobe, Qualcomm, así como innumerables innovaciones de empresas de todos los tamaños. Estos sofisticados modelos han abierto posibilidades sin precedentes en numerosos campos, desde el arte y el diseño hasta el aumento de datos y más allá.

La IA generativa, como rama del aprendizaje automático, se centra en la creación de nuevos contenidos. Es como dotar a una IA de una forma de imaginación. Estos algoritmos, mediante diversas técnicas, aprenden los patrones subyacentes de los datos con los que se entrenan y pueden generar contenidos nuevos y originales que reflejen esos patrones.

Quizá la forma más conocida de IA generativa sea la red generativa adversarial (GAN). Las GAN enfrentan a dos redes neuronales: una generadora, que crea nuevas instancias de datos, y otra discriminadora, que intenta determinar si los datos son reales o artificiales. El generador mejora continuamente sus resultados para engañar al discriminador, con lo que se crean datos sintéticos increíblemente realistas.

Sin embargo, el campo se ha ampliado más allá de las GAN. Otros enfoques, como los autocodificadores variacionales (VAE) y los modelos basados en transformadores, han mostrado resultados impresionantes. Por ejemplo, los VAE se utilizan ahora en campos como el descubrimiento de fármacos, donde generan nuevas estructuras moleculares viables. Los modelos basados en transformadores, inspirados en arquitecturas como GPT-3 (ahora GPT-4), se están utilizando para generar texto similar al humano, lo que permite experiencias de IA conversacional más naturales.

En 2023, uno de los avances más notables de la IA generativa es el perfeccionamiento y la mayor adopción de estos modelos en campos creativos. La IA es ahora capaz de componer música, generar obras de arte únicas e incluso escribir prosa convincente, ampliando los horizontes de la expresión creativa.

Sin embargo, junto a su fascinante potencial, los rápidos avances de la IA generativa conllevan notables desafíos. A medida que los modelos generativos son cada vez más capaces de producir resultados realistas, es fundamental garantizar que estas potentes herramientas se utilicen de forma responsable y ética. El posible uso indebido de esta tecnología, como la creación de deepfakes u otros contenidos engañosos, es una preocupación importante que habrá que abordar.

Aprendizaje Automático Sin Código

El interés y la demanda de tecnología de IA, combinados con el creciente déficit de competencias en este campo, ha llevado a cada vez más empresas a optar por soluciones de aprendizaje automático sin código. Estas plataformas están revolucionando el campo al hacer que el aprendizaje automático sea más accesible a un público más amplio, incluidos aquellos que no tienen experiencia en programación o ciencia de datos.

Las plataformas sin código están diseñadas para permitir a los usuarios crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático sin escribir ningún código. Suelen contar con interfaces intuitivas y visuales en las que los usuarios pueden manipular componentes preconstruidos y utilizar algoritmos de aprendizaje automático establecidos.

El poder del ML sin código reside en su capacidad para democratizar el aprendizaje automático. Abre las puertas a analistas de negocio, expertos en la materia y otros profesionales que conocen sus datos y los problemas que necesitan resolver, pero que carecen de los conocimientos de programación que suele requerir el aprendizaje automático tradicional.

Estas plataformas permiten a los usuarios aprovechar el poder predictivo del aprendizaje automático para generar ideas, tomar decisiones basadas en datos e incluso desarrollar aplicaciones inteligentes, todo ello sin necesidad de escribir o comprender código complejo.

Sin embargo, es crucial destacar que, aunque las plataformas de ML sin código han hecho maravillas para aumentar la accesibilidad del aprendizaje automático, no son un sustituto completo para la comprensión de los principios del aprendizaje automático. Si bien reducen la necesidad de codificación, la interpretación de los resultados, la identificación y el tratamiento de posibles sesgos, y el uso ético de los modelos de ML siguen necesitando una sólida comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.

Otra tendencia crucial del aprendizaje automático en 2023 que debe destacarse es el creciente enfoque en el aprendizaje automático ético y explicable. A medida que los modelos de aprendizaje automático se vuelven más omnipresentes en nuestra sociedad, comprender cómo toman sus decisiones y garantizar que esas decisiones se tomen éticamente se ha vuelto primordial.

El aprendizaje automático explicable, a menudo conocido como aprendizaje automático interpretable o IA explicable (XAI), consiste en desarrollar modelos que hagan predicciones transparentes y comprensibles. Los modelos tradicionales de aprendizaje automático, especialmente los más complejos como las redes neuronales profundas, suelen considerarse «cajas negras» porque su funcionamiento interno es difícil de entender. La XAI pretende que el proceso de toma de decisiones de estos modelos sea comprensible para los humanos.

El creciente interés por la XAI se debe a la necesidad de responsabilidad y confianza en los modelos de aprendizaje automático. Dado que estos modelos se utilizan cada vez más para tomar decisiones que afectan directamente a la vida de las personas, como la aprobación de préstamos, los diagnósticos médicos o las solicitudes de empleo, es importante que entendamos cómo toman esas decisiones y que podamos confiar en su precisión e imparcialidad.

Además de la explicabilidad, cada vez se presta más atención al uso ético del aprendizaje automático. El aprendizaje automático ético implica garantizar que los modelos se utilicen de forma responsable, que sean justos, imparciales y que respeten la privacidad de los usuarios. También implica reflexionar sobre las posibles implicaciones y consecuencias de estos modelos, incluido cómo podrían utilizarse indebidamente.

En 2023, el auge del aprendizaje automático explicable y ético refleja una mayor conciencia de las implicaciones sociales del aprendizaje automático (así como la rápida evolución de la legislación que regula cómo se utiliza el aprendizaje automático). Es un reconocimiento de que, aunque el aprendizaje automático tiene un inmenso potencial, debe desarrollarse y utilizarse de forma responsable, transparente y ética.

MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático)

Otra tendencia que está configurando el panorama del aprendizaje automático es el creciente énfasis en las operaciones de aprendizaje automático o MLOps. Según un informe reciente, se prevé que el mercado mundial de MLOps crezca de 842 millones de dólares en 2021 a casi 13.000 millones de dólares en 2028.

En esencia, MLOps es la intersección del aprendizaje automático, DevOps y la ingeniería de datos, con el objetivo de estandarizar y agilizar el ciclo de vida del desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático. El objetivo central de MLOps es salvar la brecha entre el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y su funcionamiento en entornos de producción. Esto implica crear un proceso sólido que permita la producción rápida, automatizada y reproducible de modelos, incorporando pasos como la recopilación de datos, la formación de modelos, la validación, el despliegue, la supervisión, etc.

Un aspecto significativo de MLOps es el enfoque en la automatización. Al automatizar las tareas repetitivas y lentas del ciclo de vida del ML, MLOps puede acelerar drásticamente el tiempo desde el desarrollo del modelo hasta su despliegue. También garantiza la coherencia y la reproducibilidad, reduciendo las posibilidades de errores y discrepancias.

Otra faceta importante de MLOps es la supervisión. No basta con desplegar un modelo, sino que es crucial supervisar su rendimiento. MLOps fomenta el seguimiento continuo de las métricas del modelo para garantizar que funcionan como se espera y para detectar y abordar rápidamente cualquier desviación o degradación del rendimiento.

En 2023, el creciente énfasis en MLOps es un testimonio de la maduración del campo del aprendizaje automático. A medida que las organizaciones tratan de aprovechar el aprendizaje automático a escala, los procesos operativos eficientes y eficaces son más cruciales que nunca. MLOps representa un importante paso adelante en el camino hacia la operacionalización del aprendizaje automático de forma sostenible, escalable y fiable.

Aprendizaje Automático Multimodal

La última tendencia que está llamando la atención en el campo del aprendizaje automático en 2023 es el aprendizaje automático multimodal. Como su nombre indica, el aprendizaje automático multimodal se refiere a modelos que pueden procesar e interpretar múltiples tipos de datos -como texto, imágenes, audio y vídeo- en un único modelo.

Los modelos tradicionales de aprendizaje automático suelen centrarse en un solo tipo de datos. Por ejemplo, los modelos de procesamiento del lenguaje natural tratan el texto, mientras que las redes neuronales convolucionales son excelentes para los datos de imágenes. Sin embargo, los datos del mundo real suelen presentarse en varias formas, y se puede extraer información valiosa cuando se combinan estas distintas modalidades.

Los modelos de aprendizaje automático multimodal están diseñados para manejar esta diversidad de datos. Pueden recibir distintos tipos de datos, comprender las relaciones entre ellos y generar información exhaustiva que no sería posible con modelos monomodales.

Por ejemplo, imaginemos un modelo entrenado en un conjunto de datos de películas. Un modelo multimodal podría analizar simultáneamente el diálogo (texto), las expresiones y acciones de los actores (vídeo) y la banda sonora (audio). Esto proporcionaría una comprensión más matizada de la película en comparación con un modelo que analizara sólo un tipo de datos.

De aquí a 2023, veremos cada vez más aplicaciones que aprovechan el aprendizaje automático multimodal. El aprendizaje multimodal es una tendencia que está redefiniendo las posibilidades en el campo del aprendizaje automático, desde asistentes virtuales más atractivos capaces de entender el habla y ver imágenes hasta modelos sanitarios capaces de analizar flujos de datos dispares para detectar enfermedades cardiovasculares.

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