EL ‘MACHINE LEARNING’ YA SE ENFRENTA A LOS MISMOS RETOS QUE LOS HUMANOS

Los matemáticos encuentran un problema que los robots jamás podrán resolver

Mientras planteaban un dilema a un algoritmo, se dieron cuenta que no podrían contestarlo. Con ello, han descubierto que el ‘machine learning’ puede sufrir “una saludable dosis de humildad”, según uno de los investigadores.

Estas fórmulas quizá las resuelva un robot. Las del cierto problema matemático, no. Pixabay

El avance de la inteligencia artificial es imparable. Los robots cada vez están más presentes en nuestra vida, y hay quien teme por este avance. Eso sí, lo que parece que nunca serán capaces de hacer será resolver un difícil problema matemático. Los eruditos ya se han dado cuenta de ello (para su sorpresa).

De acuerdo a un estudio realizado por investigadores y científicos de varios países, las matemáticas también pueden ser un quebradero de cabeza para los algoritmos. Los científicos estaban intentando que una página web mostrara publicidad a aquellos internautas que la visitaban con más frecuencia. Sin embargo, no podía saber qué personas visitarían dicha web. Así, la máquina no podía aprender nada para mostrar adecuadamente la publicidad a quien corresponda.

A la hora de establecer aquella conclusión, el equipo, dirigido por el informático Shai Ben-David, de la Universidad de Waterloo (Bélgica), tuvo en mente las teorías del matemático austriaco Kurt Gödel, quien en los años 30 del siglo XX estableció los llamados teoremas de incomplentitud. Según estos teoremas, no todas las preguntas matemáticas podrían resolverse con el lenguaje matemático común. Parecidas son sus llamadas hipótesis de continuo, que también se refiere a los problemas matemáticos imposibles de resolver como verdaderos o falsos.

Así, los robots tendrían los mismos problemas que los humanos para responder una de las llamadas proposiciones indecidibles, es decir, aquellas que son imposibles de determinar con un sí o un no. Los científicos llegaron a esa conclusión cuando se toparon con su propia proposición indecidible.

De acuerdo al matemático e informático Lev Reyzin, de la Universidad de Illinois en Chicago, esta investigación traerá “ una saludable dosis de humildad” en el ‘machine learning’, incluso cuando estos algoritmos “continúen revolucionando el mundo a nuestro alrededor”.

Reyzin también ha explicado que el ‘machine learning’ “ha madurado como una disciplina matemática” y que ello implica que se esté viendo afectado por las muchas secciones de esta ciencia que se ocupan de las imposibilidades.