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Enseñándole a la máquina

Enseñando a la maquina

Enseñandole a la Máquina

Las máquinas seguirán evolucionando, mejorando y siendo más inteligentes a medida que su existencia siga prolongándose, un tiempo atrás usabamos Internet para consultar información hoy la usamos para crear relaciones sociales y en el futuro, la web habrá aprendido tanto de nosotros que nos ayudará a resolver problemas de una forma lógica, mucho más precisa y su capacidad de procesamiento será tan elevada que el acceso a ella nos podrá elevar hasta conocer la cuspide de todos los conocimentos humanos, en ambientes inteligentes, seguramente en algun tipo de realidad virtual de forma económica y cercana.

La web semántica, es como se ha conocido popularmente la próxima evolucion de la red que conocemos hoy en dia, es una web llena de relaciones de significados estructurados a partir de contenidos organizados, es una web que intregra datos de diferentes fuentes, en diferentes formatos y que podra ser consultada mediante diferentes medios: la web permanente es aquella web omnipresente no sólo estará en celulares e inalambricos, estará en los zapatos en las joyas en los empaques en la ropa en las puertas y ventanas.

La web semántica deberá ser procesada por diferentes lenguajes que desde hace un tiempo atras se vienen desarrolando y potencializando, es mas: utilizando. Tambien los aplicativos que usan estos lenguajes están comenzando a relacionar significados desde diferentes fuentes: antes de que un grupo musical sea conocido, la máquina (léase como la Web) va a predecir su éxito basado en las relaciones semánticas derivadas de diferentes fuentes de información que previamente seres humanos han nutrido con sus conocimientos…. si, muy loco el concepto en sí, pero es lógico, dentro de la lógica web y tiene futuro, ya esta sucediendo!.

Si desea enseñar a la máquina, puede utilizar Google Image Labeler, para comprender de que trata todo esto, allí usted y otra persona de la red juegan a etiquetar fotos y a ganar puntos por cada etiqueta coincidente. De esta forma la máquina aprende a asociar los diferentes significados que una fotografia puede tener para diferentes seres humanos, la máquina aprende de nosotros mismos, asocia y calcula los significados más relevantes, de cierta forma, nos comprende.

AndresF

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