Qué son los algoritmos y cómo aprenden de nosotros | BBC Mundo

Summary

El script explora el papel crucial de los algoritmos en nuestra vida cotidiana, desde la clasificación de correos electrónicos hasta la sugerencia de contenido en redes sociales y YouTube. Expone cómo los algoritmos, como QuickSort, mejoran la eficiencia en tareas de ordenamiento. Además, se adentra en el aprendizaje automático y su impacto en la toma de decisiones y predicciones. Sin embargo, señala los problemas de sesgo en los algoritmos, que pueden reflejar y perpetuar los prejuicios de la sociedad, y la importancia de la transparencia en su programación para abordar estos retos.

Takeaways

• 📧 Los algoritmos juegan un papel crucial en la clasificación de correos electrónicos y en la selección de contenido en redes sociales y plataformas de video.
• 🤖 El término 'algoritmo' se originó del nombre de un sabio persa y evolucionó para describir una secuencia de instrucciones para resolver problemas.
• 💡 Los algoritmos en la computación requieren ser programados, lo cual implica definir los pasos a seguir para alcanzar un resultado específico.
• 📚 Un ejemplo de algoritmo es el de ordenación, como ordenar libros alfabéticamente en una biblioteca, que puede ser resuelto de manera eficiente con algoritmos como QuickSort.
• ⏱ La eficiencia de los algoritmos es fundamental en Internet, donde se manejan grandes volúmenes de datos y se requiere clasificación rápida.
• 🔢 Los algoritmos de ordenación, como QuickSort, son esenciales para la eficiencia en la búsqueda de información y en la organización de grandes bases de datos.
• 🧠 El aprendizaje automático o machine learning permite a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones basadas en patrones encontrados.
• 🎥 Los algoritmos de machine learning son responsables de recomendar contenido personalizado en plataformas como YouTube, basándose en las interacciones del usuario.
• 🔮 Los algoritmos pueden influir en nuestra vida cotidiana, desde la navegación hasta el matchmaking en aplicaciones de citas.
• 💡 Los algoritmos también pueden tener un impacto negativo, como la creación de burbujas de información que distorsionan la realidad y refuerzan prejuicios.
• 👥 La programación de algoritmos puede reflejar sesgos, lo que puede llevar a consecuencias éticas y sociales problemáticas, como la discriminación en procesos de selección de personal.
• 🛠 Es importante comprender y ser conscientes de cómo los algoritmos están programados y cómo pueden influir en nuestra sociedad y toma de decisiones.

Q & A

¿Qué decide un algoritmo cuando recibes un correo electrónico?

Un algoritmo determina si el correo electrónico va directamente a la carpeta de spam o a la bandeja de entrada.

¿Cómo influyen los algoritmos en las redes sociales?

Los algoritmos en las redes sociales deciden qué posts se muestran primero a los usuarios.

¿Qué es un algoritmo y cómo se relaciona con los números árabes?

El término 'algoritmo' proviene del nombre del sabio persa que introdujo los números árabes en Occidente y se ha convertido en una secuencia de instrucciones para resolver un problema.

¿Cómo se realizaba la programación de los algoritmos al principio?

Al principio, la programación se hacía cambiando cables por cada operación que la computadora tenía que ejecutar.

¿En qué se escriben los algoritmos hoy en día?

Hoy en día, los algoritmos se escriben en código, es decir, en algún lenguaje de programación.

¿Qué es un ejemplo de un problema básico que se puede resolver con un algoritmo?

Un ejemplo de un problema básico es ordenar una lista, como en el caso de los 840 libros en una biblioteca.

¿Qué es QuickSort y cómo se relaciona con la eficiencia en la programación?

QuickSort es un algoritmo de ordenación muy eficiente que se utiliza en programación para ordenar listas de datos rápidamente.

¿Cómo ha influido el aprendizaje automático en la búsqueda en internet?

El aprendizaje automático ha permitido a Google catalogar millones de páginas de una forma más eficaz, revolucionando así las búsquedas en internet.

¿Qué es el machine learning y cómo funciona?

El machine learning, o aprendizaje automático, es la capacidad de las computadoras de aprender de los datos para hacer predicciones y tomar decisiones.

¿Cómo pueden los algoritmos afectar nuestras opiniones y comportamientos?

Los algoritmos pueden influir en nuestras opiniones y comportamientos al mostrarnos solo lo que consideran que queremos ver, lo que puede crear una burbuja de información sesgada.

¿Por qué es importante entender cómo están programados los algoritmos?

Es importante entender cómo están programados los algoritmos para poder corregir los sesgos y asegurar que los resultados sean justos y representativos.

¿Cómo pueden los algoritmos reflejar prejuicios de la sociedad?

Los algoritmos pueden reflejar prejuicios de la sociedad si se alimentan de datos incompletos, no representativos o tendenciosos, lo que puede llevar a resultados sesgados.

¿Qué consecuencias pueden tener los sesgos en los algoritmos?

Los sesgos en los algoritmos pueden llevar a consecuencias negativas como mantener prejuicios, condicionar resultados de elecciones o fallos en sistemas de reconocimiento facial.

Outlines

00:00

🔍 Introducción a los algoritmos y su influencia en la vida digital

Este párrafo introduce los algoritmos como sistemas que toman decisiones en nuestra vida cotidiana, como la clasificación de correos electrónicos, el ordenamiento de posts en redes sociales y las sugerencias de videos en plataformas de video. Se explica que los algoritmos son secuencias de instrucciones diseñadas para resolver problemas y que su programación ha evolucionado desde cambiar cables físicos hasta escribir código en lenguajes de programación. Se utiliza el ejemplo de ordenar libros en una biblioteca para ilustrar cómo un algoritmo de ordenación podría funcionar y se menciona QuickSort como un algoritmo eficiente en la clasificación de datos.

05:05

🤖 Aprendizaje automático y su impacto en la toma de decisiones

El segundo párrafo explora el concepto de machine learning, que permite a las computadoras aprender de los datos y tomar decisiones o hacer predicciones basadas en ellos. Se menciona que, al interactuar con contenido en línea, los usuarios enseñan a las máquinas sus preferencias, permitiendo que estos sistemas realicen predicciones más precisas sobre sus intereses. También se discute cómo el machine learning se aplica en diferentes ámbitos, desde recomendaciones de servicios de streaming hasta sistemas antifraude en banca. Sin embargo, se señala que el aprendizaje automático puede reforzar prejuicios y sesgos si los algoritmos están diseñados o entrenados con datos sesgados, lo que puede llevar a consecuencias negativas en la sociedad.

😕 Problemáticas asociadas con los algoritmos y la necesidad de conciencia

El tercer párrafo destaca los problemas que pueden surgir debido al uso de algoritmos, como la creación de burbujas de información que distorsionan la realidad y refuerzan las opiniones preexistentes de los usuarios. Se discute cómo los algoritmos pueden tener sesgos si están diseñados con datos incompletos o representativos de ciertos grupos. Se menciona el caso de algoritmos que han mostrado sesgos sexistas y racistas en diferentes contextos. Se argumenta que es fundamental comprender cómo están programados los algoritmos para poder corregir estos sesgos y se cuestiona la responsabilidad de las empresas en la transparencia de sus algoritmos. Finalmente, se invita a la reflexión sobre el impacto real de los algoritmos en la sociedad y se pide la opinión del espectador sobre el tema.

Keywords

💡Algoritmo

El término 'algoritmo' se originó del nombre del sabio persa que introdujo los números árabes en Occidente y se ha convertido en una secuencia de instrucciones para resolver un problema. En el contexto del video, los algoritmos son programas que permiten a las computadoras clasificar, encontrar y procesar grandes volúmenes de datos, como en los casos de filtrar correo no deseado o sugerir videos en redes sociales. Ejemplos en el guion incluyen el uso de algoritmos para ordenar una lista de libros o para sugerir contenido en Internet.

💡Programación

La 'programación' es el proceso de escribir un conjunto de instrucciones para que una computadora realice tareas específicas. En el video, se menciona que los algoritmos se escriben en código, es decir, en un lenguaje de programación, lo que le permite a la computadora seguir los pasos necesarios para resolver un problema. La programación es fundamental para el funcionamiento de los algoritmos y, por ende, para la toma de decisiones y el aprendizaje automático.

💡Ordenamiento

El 'ordenamiento' es el proceso de organizar elementos en un orden específico, como alfabético o numérico. En el video, se utiliza el ejemplo de ordenar una lista de libros en una biblioteca para ilustrar cómo funciona un algoritmo de ordenación, como es el caso del QuickSort, que es eficiente y ampliamente utilizado en la programación.

💡QuickSort

QuickSort es un 'algoritmo de ordenación' eficiente que utiliza la técnica de dividir y conquistar. Se menciona en el video como un método para ordenar una gran cantidad de libros de manera mucho más rápida que comparando cada libro uno a uno. Este algoritmo es un ejemplo de cómo los algoritmos pueden optimizar tareas en la computación.

💡Machine Learning

El 'machine learning', también conocido como 'aprendizaje automático' o 'aprendizaje de máquinas', es el campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender de los datos y hacer predicciones o tomar decisiones. En el video, se explica cómo los algoritmos de machine learning pueden predecir el contenido que podría interesar a un usuario en Internet, basándose en su comportamiento pasado.

💡Inteligencia Artificial

La 'inteligencia artificial' (IA) es un área de la informática que busca crear máquinas o sistemas capaces de imitar el comportamiento humano, como el aprendizaje o la resolución de problemas. El video destaca cómo el machine learning es una parte esencial de la IA, permitiendo a las máquinas aprender y mejorar en sus tareas.

💡Burbuja de información

La 'burbuja de información' se refiere a la situación en la que los algoritmos solo muestran contenido que refuerza las opiniones o intereses preexistentes del usuario, limitando la exposición a puntos de vista diversos. El video menciona cómo esto puede distorsionar la realidad y tener consecuencias negativas, como mantener prejuicios o condicionar resultados de elecciones.

💡Sesgo

El 'sesgo' en el contexto de algoritmos se refiere a la tendencia de los algoritmos a reflejar prejuicios o preferencias específicas debido a la selección o manipulación de los datos con los que se entrenan. El video discute cómo los algoritmos pueden heredar los sesgos de la sociedad o de sus creadores, lo que puede afectar la justicia o la equidad en decisiones automatizadas.

💡Reconocimiento Facial

El 'reconocimiento facial' es una tecnología que utiliza algoritmos para identificar a las personas a partir de sus características faciales. Aunque no se discute en profundidad en el video, se menciona como un ejemplo de aplicación del aprendizaje automático y la IA en la vida cotidiana.

💡Filtración de Contenido

La 'filtración de contenido' es el proceso mediante el cual los algoritmos seleccionan y muestran información o posts en las redes sociales de acuerdo con los intereses y el comportamiento del usuario. El video ilustra cómo los algoritmos influyen en lo que vemos en nuestras redes sociales, y cómo esto puede ser una forma de burbuja de información.

💡Recomendaciones

Las 'recomendaciones' son sugerencias de contenido, productos o servicios basadas en el análisis de datos de comportamiento del usuario. El video habla sobre cómo los algoritmos de machine learning en plataformas de streaming, por ejemplo, utilizan el historial de visualización para recomendar contenido que podría interesar al usuario.

Highlights

Los algoritmos toman decisiones sobre el contenido que vemos en nuestra bandeja de entrada de correo y en redes sociales.

El término 'algoritmo' se originó del nombre del sabio persa que introdujo los números árabes en Occidente.

Desde el siglo XIX, un algoritmo se define como una secuencia de instrucciones para resolver un problema.

La programación de algoritmos se ha evolucionado desde cambiar cables a escribir código en lenguajes de programación.

Un ejemplo de algoritmo es el de ordenación, utilizado para ordenar listas, como libros en una biblioteca.

El algoritmo de ordenación 'QuickSort' es muy eficiente y se usa ampliamente en programación.

Google utilizó algoritmos de ordenación para catalogar millones de páginas web y revolucionar la búsqueda en internet.

El machine learning permite a las computadoras aprender de los datos para hacer predicciones y tomar decisiones.

El machine learning puede predecir precios de billetes de avión y sugerir videos en YouTube según los gustos del usuario.

Cuando interactuamos con contenido, enseñamos a las máquinas nuestros gustos y preferencias.

El machine learning se utiliza en servicios de streaming, reconocimiento facial, compras en línea y sistemas antifraude.

Los algoritmos pueden tener un impacto negativo al reforzar visiones del mundo limitadas y prejuicios.

Los algoritmos pueden heredar sesgos si se entrenan con datos incompletos o tendenciosos.

Es importante entender cómo están programados los algoritmos para corregir posibles sesgos.

Algunos algoritmos han mostrado sesgos sexistas y racistas en procesos de selección de personal y predicciones de reincidencia.

Las empresas a menudo no revelan cómo funcionan sus algoritmos, lo que puede ser problemático.

Los expertos sostienen que las empresas son responsables de los resultados de sus servicios y algoritmos.

Los algoritmos están presentes en todos los aspectos de nuestra vida y pueden influir en nuestras opiniones y comportamientos.

Es fundamental reflexionar sobre el impacto real de los algoritmos en la sociedad.

Transcripts

Cuando recibes un email un algoritmo decide si va directamente a la carpeta de spam o

a tu bandeja de entrada. En tus redes sociales, eligen qué posts vas

a ver primero. Y en el momento en que hiciste click en este

video, el algoritmo ya decidió qué otros videos te va a sugerir.

Pero ¿qué son los algoritmos y cómo pueden hacer todo eso?

El término "algoritmo" viene del nombre del sabio persa que introdujo los números árabes

en Occidente. Si bien tuvo otros usos matemáticos a lo

largo del tiempo, a partir del siglo XIX un algoritmo pasó a ser una secuencia de instrucciones

para resolver un problema. En computación, para que una algoritmo funcione

alguien tiene que programarlo, o sea, decirle cuáles son los pasos que tiene que seguir.

Al principio, la programación se hacía cambiando cables por cada operación que la computadora

tenía que ejecutar. Pero hoy en día los algoritmos se escriben

en código. Es decir, esta secuencia de órdenes o instrucciones

para llegar a un resultado concreto está escrita en algún lenguaje de programación.

Un ejemplo de resultado o problema básico que podemos resolver con un algoritmo es ordenar

una lista. Vamos a centraremos entonces en un algoritmo

de ordenación, que es uno de los tantos que existen.

Para entenderlo, imagina que trabajas en una biblioteca y acabas de recibir una entrega

de 840 libros nuevos. Antes de ponerlos en las estanterías, tienes

que ordenarlos alfabéticamente. Y tienes que hacerlo rápido, ya que al día

siguiente estas joyas de la literatura tienen que estar disponibles.

Tus libros nuevos están en una sola línea, como una gran lista.

¿Por dónde empiezas? Puedes hacerlo por el primer libro y compararlo

con el segundo. Si están en el orden correcto, déjalos tal cual. Si no lo están, cámbialos

de sitio. Ahora agarra el tercer libro, compáralo con

el segundo, y después con el primero, hasta encontrar dónde ponerlo.

Y así con todos los libros, haciendo los cambios necesarios hasta que toda la lista

esté ordenada. El problema aquí es que, aunque cada comparación

entre un libro y otro te lleve solamente un segundo, tienes 840 libros.

Y si sigues este método, clasificar la lista te llevará, al menos, 2 días.

Los servicios que usamos en Internet tienen que clasificar listas todo el tiempo: por

ejemplo cuando les pides que busquen el billete de avión más barato para tu viaje o cuando

quieres mirar tus emails por orden de llegada. Aunque hay muchos algoritmos para hacerlo,

algunos son mejores que otros porque lo hacen más rápido o necesitan menos recursos.

Por ejemplo, volviendo a los libros, podrías solucionar tu problema así:

Agarras un libro cualquiera, que vas a llamar “separador” y lo comparas con todos los

otros. Pones los libros que tienen que estar antes

de él a su izquierda y los que tienen que estar después de él a su derecha.

Luego, con los libros de la izquierda, eliges otro libro para que sea un nuevo separador

y repites el mismo proceso. Y lo mismo con los de la derecha.

Puedes seguir creando subdivisiones como esta hasta que los libros estén en orden alfabético.

De esa manera, te llevaría unas dos horas ordenar los 840 libros.

Este ejemplo se basa en un algoritmo de ordenación que es súper eficiente.

Es conocido como QuickSort y se usa mucho en programación hoy en día.

Con un algoritmo de ordenación, Google logró catalogar millones de páginas de una forma

más eficaz y revolucionar la búsquedas en internet.

Pero los algoritmos no solo pueden clasificar, encontrar y procesar grandes cantidades de

datos. También pueden dar a las computadoras la

habilidad de aprender de esos datos para hacer predicciones y tomar decisiones.

Es lo que se conoce como machine learning, o aprendizaje automático o de máquinas.

Pueden predecir cosas como: ¿van a subir o bajar los precios de esos billetes la semana

que viene? O de entre los miles de videos que existen

en YouTube, ¿cuál te va a mantener interesado y cómo lo pueden saber?

Pues cada vez que ves o interactúas con un video, le estás enseñando a la máquina

cómo piensas o qué te gusta. Como la máquina tiene una capacidad de procesamiento

mucho mayor que la nuestra, es capaz de poner a prueba un gran número de posibles escenarios

para finalmente mostrarte el que se ajuste más a tus gustos

Con esa información, intenta predecir el siguiente video que querrás ver.

Una vez que lo predice, necesita tu respuesta para saber si su predicción estaba bien o

no, y con esto aprende. Así, cuantos más datos recibe y procesa,

más se va afinando el algoritmo y más preciso puede ser en sus predicciones.

El machine learning no solo se aplica en las redes sociales, también está presente en

las recomendaciones de tu servicio de streaming, en el reconocimiento facial, en los servicios

de comprar por internet, en los sistemas anti-fraude de los bancos y en muchos más.

El aprendizaje automático es una parte esencial de la inteligencia artificial, que es hacer

que las máquinas o sistemas puedan imitar comportamientos humanos como aprender o resolver

problemas. Todo esto sin embargo también puede tener

un lado problemático. El hecho que los algoritmos se alimenten de

nuestros datos y nos muestren solo lo que consideran que nosotros queremos puede crear

una burbuja que distorsiona o da una visión parcial de la realidad.

O sea, si solo nos sugiere contenido que refuerza nuestra visión del mundo y no nos expone

a opiniones, gustos o formas de entender la vida diferentes a la nuestra eso puede tener

consecuencias negativas; como por ejemplo mantener prejuicios o condicionar los resultados

de unas elecciones. Otro punto espinoso es que las máquinas —como

nosotros— pueden tener sesgos según su educación. Por ejemplo, si un algoritmo de clasificación

de imágenes se alimenta solo con fotos de gente blanca, ¿cómo aprenderá que existen

personas con otros tonos de piel? Si las máquinas aprenden con datos incompletos,

no representativos o tendenciosos, eso va a influir en los resultados.

Por eso, cada vez más analistas dicen que los algoritmos están reproduciendo los prejuicios

de la sociedad. Y para corregirlo, es esencial saber cómo

están programados Hay casos en que algoritmos han dado resultados

con sesgos sexistas en procesos de selección de personal o en servicios de traducción

automática. Otros han mostrado sesgos racistas a la hora

de predecir una posible reincidencia de condenados. Muchas empresas no revelan cómo son sus algoritmos

y algunas dicen que se hicieron tan complejos que ya no saben cómo funcionan.

Los expertos lo dudan y dicen que ellas son responsables por lo que hacen sus servicios.

Detrás de todo algoritmo hay personas decidiendo los problemas que hay que resolver, cómo

resolverlos y qué datos van a utilizar. Y en esas decisiones puede estar la manera

de rectificar los sesgos. Sea como sea, los algoritmos están en todas

partes. Pueden facilitar nuestra vida, desde encontrar

el camino más corto hasta conocer un nuevo amor.

Pero también pueden influenciar nuestras opiniones y comportamientos -- a veces sin

que nos demos cuenta. Como ocurre con todas las tecnologías revolucionarias,

¿somos conscientes del impacto real que tienen en la sociedad? Bueno, gracias por ver este

video. Dinos en los comentarios qué te ha parecido y qué opinión te merece el tema

de los algoritmos. Si te interesan este tipo de videos pásate por nuestro canal porque

seguro que encuentras otros que te gusten. Si éste lo ha hecho déjanos un "like" y

suscríbete para no perderte los siguientes. Nos vemos.