Aprendizaje automático

En los últimos 20 años muchos de los avances clave de la investigación en inteligencia artificial se han materializado gracias al aprendizaje automático, con el cual los ordenadores aprenden a realizar predicciones mediante la estrategia de buscar patrones dentro de grandes conjuntos de datos con los que entrenarse.

Un nuevo enfoque llamado programación probabilística hace que sea mucho más fácil construir un sistema de aprendizaje automático, pero sólo es útil para un conjunto de problemas relativamente pequeño. Ahora, unos investigadores del MIT han descubierto cómo extender el enfoque a una clase de problemas mucho más grande, con implicaciones para temas tan diversos como la ciencia cognitiva, el análisis financiero y la epidemiología. Un conjunto de nuevos lenguajes de programación probabilísticos y experimentales, uno de los cuales, Church, fue desarrollado en el MIT, promete acortar ese tiempo hasta un mero lapso de algunas horas. En el corazón de cada uno de estos nuevos lenguajes está un algoritmo de inferencia que indica al sistema cómo llegar a conclusiones a partir de los datos.