El Algoritmo Maestro (The Master Algorithm). Por Pedro Domingos

No existe un algoritmo perfecto.

No existe un algoritmo perfecto, y se requiere un algoritmo maestro unificador para abordar los grandes problemas.

Entonces, con todos estos algoritmos diferentes, podrías preguntarte, ¿cuál es el mejor?

La verdad es que no existe un algoritmo perfecto; todos se basan en diferentes supuestos fundamentales.

Sorprendentemente, para cada conjunto de datos donde un algoritmo presenta algo útil, un defensor del diablo podría usar el mismo algoritmo en otro conjunto de datos para mostrar que todo lo que hace no tiene sentido. Por eso es importante hacer las suposiciones correctas sobre los datos a los que está aplicando el algoritmo.

Afortunadamente, este no es un problema tan grande como podría parecer.

La mayoría de los problemas más difíciles en informática están fundamentalmente relacionados y podrían resolverse con un buen algoritmo.

Solo considera algunos problemas que ya se han resuelto: determinar la ruta más corta para visitar varias ciudades, comprimir datos, controlar el flujo de tráfico urbano, convertir imágenes 2D en formas 3D, diseñar componentes en un microchip y, por último, jugar Tetris.

Descubrir una solución eficiente para uno de estos problemas los resolvió esencialmente a todos.

Puede ser difícil creer que un algoritmo pueda abordar tanto, pero es cierto y se considera una de las ideas más fascinantes de toda la informática.

Desafortunadamente, los problemas más importantes que enfrenta la humanidad requieren algoritmos mucho más capaces que los disponibles actualmente.

Por ejemplo, para llegar a una cura para el cáncer, el algoritmo definitivo debe incorporar todo el conocimiento adquirido previamente, además de poder mantenerse al día con la velocidad a la que se publican nuevos descubrimientos científicos. Además de eso, necesitaría considerar la relevancia de todos estos datos y discernir una estructura general que nadie ha podido ver todavía.

Si bien esto actualmente está más allá de la capacidad de los algoritmos, se está progresando.

Tomemos a Adam de ejemplo, un robot de investigación en el Instituto de Biología de Manchester que ha aprendido conocimientos generales sobre genética y puede sugerir hipótesis. Incluso puede diseñar y llevar a cabo experimentos, así como probar y analizar sus resultados.

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