Máquinas Que Te Observan Navegan Por La Web

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El aprendizaje automático permite a los anunciantes apuntar a los agregados, y tiene el potencial de hacer mucho más.

Hay algo que viene a través de la conexión Wi-Fi que no pediste. Está viendo lo que haces. Está ahí cuando abres esos correos electrónicos "privados" o los publicas en el muro de un amigo. Te habla, incluso si no te das cuenta. Y lo que es peor, estás respondiendo.

Pero nadie se esconde detrás de la pantalla de su computadora, rastreando secretamente sus movimientos a través de la red. Esa tarea se ha dejado a las computadoras y una técnica llamada aprendizaje automático.

"[El aprendizaje automático] afecta el tipo de publicidad en Internet que se ve en Amazon.com, pero la mayoría de las personas no se dan cuenta de que [es] la tecnología subyacente", dice la Dra. Cecily Heiner, quien ha trabajado en herramientas educativas relacionadas con el aprendizaje automático., en la universidad de utah.

Entonces, si te has dado cuenta de que algunos anuncios parecen saber lo que has estado haciendo, no eres paranoico. Estás en algo.

Te estan mirando

Muchos de los anuncios que ve en línea son mostrados por sistemas de aprendizaje automático, comúnmente denominados agentes, cuyo propósito es "aprender" cómo las personas usan Internet. Ellos comparan su actividad con la de todos los demás para determinar si es más probable que responda a un anuncio de lavado de cuerpo o uno para sexy lavado de cuerpo Si el agente lo entiende bien y usted hace clic en un anuncio, entonces el editor del anuncio (piense en Google, Yahoo o Facebook) le cobra una tarifa al anunciante. Los anunciantes están dispuestos a pagar mucho para que se muestren sus anuncios (más de $ 70 por clic en algunas palabras clave de Google AdSense), lo que da a los editores muchas razones para invertir en la investigación de aprendizaje automático.

Ya sea que los anuncios dirigidos resulten atractivos o molestos, el aprendizaje automático no es solo para Internet. "Estamos rodeados de sistemas basados ​​en computadoras que impactan nuestra vida cotidiana", dijo el Dr. Itamar Arel, director del Laboratorio de Inteligencia de Máquinas de la Universidad de Tennessee.

Las técnicas de aprendizaje automático se utilizan actualmente en sistemas de navegación para automóviles, auriculares con cancelación de ruido y reducción de ojos rojos en las cámaras. Arel se centra en los algoritmos de aprendizaje automático que ayudan a los médicos a interpretar imágenes médicas. Espera desarrollar máquinas que aprendan igual de bien, si no mejor que nosotros, los humanos. Según Arel, un buen radiólogo debe examinar alrededor de 1,000 casos de crecimientos benignos y malignos antes de llegar a ser competente.

"Estamos tratando de imitar esa misma capacidad. [Dado un gran número de ejemplos,] ¿podemos enseñar al sistema a aprender qué buscar por sí mismo?"

A medida que aumenta la potencia de la computadora, estos mismos agentes de aprendizaje automático pueden diagnosticar los cánceres más rápidamente y con menos capacitación que los mejores radiólogos.

Como aprenden las maquinas

Los sistemas de aprendizaje automático no salen de la caja al conocer su salud o su libro favorito. En su lugar, comienzan como nosotros: lindo y estúpido. Al igual que los niños de la escuela que aprenden la aritmética de un maestro, algunos agentes pueden usar ejemplos simples y retroalimentación para aprender cómo abordar información más complicada. Otros aprenden por experiencia, almacenando las consecuencias de sus "decisiones" y recurriendo a ellas cuando se enfrentan a situaciones similares. De cualquier manera, estas máquinas pueden captar patrones en los datos que se les proporcionan. Cuando se trata de colocar anuncios, esto les permite conocer rápidamente sus gustos y aversiones, por lo que su próximo clic es su tarea. [Los robots podrían reemplazar a los maestros]

A pesar de su ubicuidad, el aprendizaje automático tiene limitaciones. Debido a que gran parte del aprendizaje automático intenta imitar el aprendizaje humano, nuestra comprensión incompleta del cerebro humano significa que enseñar a una máquina a "aprender a aprender" es más fácil decirlo que hacerlo. A diferencia de nosotros, los programas de aprendizaje automático solo pueden tratar con un rango limitado de información. El software que decide qué anuncios ve no puede manejar sus auriculares con cancelación de ruido o detectar un problema en una radiografía de su cabeza. Y, si se le da demasiada información demasiado pronto, una máquina puede quedar atrapada en los detalles y no aprender a capturar patrones en absoluto.

Las máquinas de interpretación de imágenes como las de Arel no pueden procesar imágenes completas a la vez, sino que tienen que atravesarlas píxel por píxel. Mientras que puede captar la riqueza de una imagen de un vistazo, las computadoras prefieren las mil palabras. Mientras los científicos continúan aprendiendo sobre el comportamiento humano, los investigadores como Arel continuarán traduciendo esos resultados en máquinas que responden al mundo más como nosotros.

La publicidad en línea, la medicina y otros usos actuales son solo la punta del iceberg. "Sospecho que en 10 años, habrá al menos un componente [de aprendizaje automático] en casi cualquier producto de electrónica de consumo", dijo Arel.


Suplemento De Vídeo: Como Visualizar El Historial De Las Conexiones Hechas Vía WIFI.




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