Si coincidieran en una misma habitación Donald Trump, Scarlett Johansson y Elon Musk, tendríamos a tres individuos extremadamente pudientes y globalmente famosos, que, más allá de eso, no parecen tener demasiado en común. No sería ninguna locura, sin embargo, pensar que puedan tener más de una afición en común, ya sea el golf, la música o la papiroflexia. Lo que sí es seguro, es que cada uno de ellos podría hablar con conocimiento de causa sobre un intangible que está cambiando el mundo: el Machine Learning.

A principios de 2018 saltaba el escándalo cuando una filtración denunciaba el uso de datos privados de miles de usuarios de Facebook durante la campaña electoral de Donald Trump. A través de procesos analíticos avanzados, la compañía Cambridge Analytics clasificó a dichos usuarios de acuerdo a su orientación política, para que fueran posteriormente abordados no solo con publicidad electoral sino con campañas de noticias calificadas como fraudulentas, con el supuesto fin de provocar una reacción visceral en el electorado que garantizara su voto. Se trata, en esencia, del mismo principio que emplean plataformas como Youtube o Netflix para recomendarnos visualizaciones futuras partiendo de lo que otros usuarios con tendencias similares han consumido: clasificación por agrupación.

Otros ejemplos

No es la labor de Cambridge Analytics, desde luego, el único uso moralmente cuestionable de Machine Learning: ¿cuál sería la reacción de alguien al verse en imágenes haciendo algo que nunca llegó a hacer? Un puñado de celebridades conoce la respuesta: una de las últimas modas nacidas en Reddit se conoce como deepfakes, consistente en la utilización de algoritmos de Machine Learning para manipulación de imágenes. Mediante la aplicación de esta técnica en un vídeo, se puede sustituir la cara de una persona por la de otra, confiriéndole las expresiones faciales, iluminación y textura de la cara original. El deepfake se empleó rápidamente para superponer la cara de actrices de cine convencional en películas de contenido sexual explícito: era tal la calidad de la manipulación que Reddit decidió clausurar el “subreddit” ante las alegaciones de pornografía involuntaria por parte de las afectadas.

Afortunadamente, cada utilidad censurable de Machine Learning tiene multitud de contraejemplos fascinantes, como por ejemplo el coche autónomo de Tesla. Este vehículo, que es ya una realidad, se basa en el reconocimiento del entorno que le rodea y de los patrones asociados a la conducción, concediendo al vehículo la capacidad de predecir accidentes y tomar decisiones para anticiparse a ellos y evitarlos. Todo ello gracias a que cada vehículo obtiene un flujo constante de información procedente del exterior y lo comparte con el resto de vehículos, creando una base de datos que aumenta exponencialmente. Este modelo colaborativo posibilita que el vehículo tenga la información que alimenta un modelo tan complejo capaz de hacer frente a una realidad con infinidad de variables ante las que tomar la decisión adecuada.

Transformar datos en conocimiento

Estos tres ejemplos reales de Machine Learning se reducen en esencia a problemas de clasificación y regresión, extrapolables a la mayor parte de las áreas de conocimiento tales como la ingeniería, la economía o la biología. Las técnicas de Machine Learning nos permiten resolver problemas de modelización de este tipo aportando, además de la posibilidad de predecir una determinada variable, un mejor entendimiento del fenómeno estudiado desde el punto de vista de la causalidad. Con la tecnología Big Data, nos encontramos a las puertas de una revolución que permite obtener y gestionar grandes cantidades de datos. Sin embargo, el sentido último de dicha tecnología es interpretar esos datos y poder darles uso, que es donde las técnicas de Machine Learning cobran relevancia.

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