Los matemáticos han descubierto un problema que es imposible resolver. Se trata del aprendizaje automático, es decir, el tipo de modelos de inteligencia artificial que usan las computadoras para ‘aprender’ cómo realizar una tarea específica.

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.

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