Los investigadores señalan que el nuevo estudio
sirve de recordatorio de cómo la vanguardia de la informática no puede escapar
de los fundamentos matemáticos.
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| Imagen ilustrativa pixabay.com – algoritmos - |
Se sabe que el aprendizaje automático está
basado en las matemáticas, por lo que los matemáticos pueden estudiarlo y
entenderlo a nivel teórico. Gracias a ello pueden escribir pruebas sobre cómo
funciona el aprendizaje automático que son absolutas y aplicarlas en cada caso.
Sin embargo, ahora un equipo internacional
de matemáticos liderado por Shai Ben-David, científico en computación de la
Universidad de Waterloo (Canadá), diseñó un problema
llamado 'estimar el máximo' o EMX, que ha demostrado que, a
pesar del potencial aparentemente ilimitado del aprendizaje automático, incluso
los algoritmos más inteligentes están sujetos a las
limitaciones de las matemáticas, informa un estudio publicado en la revista Nature.
Para comprender cómo funciona EMX, los
investigadores ponen el ejemplo de un internauta que desea colocar anuncios en
un sitio web, maximizando la cantidad de internautas a los que se dirigirán
estos anuncios. Tiene anuncios para aficionados a los deportes, a los
automóviles, al ejercicio, para los amantes de los gatos y muchos más, pero no
sabe de antemano quién visitará el sitio. La función de EMX es encontrar la
respuesta disponiendo solo una pequeña cantidad de datos sobre quién visita el
sitio.
Según los investigadores, en este tipo de
casos el problema matemático a resolver tiene similitudes con un marco de
aprendizaje automático conocido como aprendizaje probablemente
aproximadamente correcto (también llamado aprendizaje
PAC), pero también es parecido a una paradoja matemática llamada hipótesis
del continuo. Esta hipótesis se refiere a las matemáticas
que nunca pueden probarse como verdaderas o falsas y,
dadas las condiciones del ejemplo de EMX, el aprendizaje automático podría
hipotéticamente caer en el mismo punto muerto perpetuo.
Por supuesto, los parámetros dados del
problema EMX no son los mismos que el aprendizaje automático tiene que
enfrentar en otras situaciones, pero académicamente el nuevo documento sirve
como un recordatorio de cómo la vanguardia de la informática no puede escapar
de los fundamentos matemáticos.
