El algoritmo de Youtube y las redes neuronales

20 Abril 2020, 2:03 pm
Publicado en Escrito

Los que conozcan Youtube y lo hayan utilizado frecuentemente, habrán podido observar o experimentar, cómo a medida que lo utilizamos, la web empieza a intuir (en forma de vídeos recomendados) nuestros gustos, las temáticas que nos atraen, qué vídeos nos divierten y, en consecuencia, cómo puede mantenernos enganchados en su plataforma la mayor cantidad de tiempo posible.

De hecho, si echáramos un vistazo a la cuenta de Youtube de algún conocido, veríamos que los vídeos recomendados por Youtube son completamente diferentes a los nuestros. Pero...¿cómo ha llegado Youtube a conocernos tan bien? ¿qué herramientas utiliza para dicho objetivo?

Una forma directa de entender a Youtube es imaginándose un algoritmo lleno de preguntas. Para los que no sepan qué es un algoritmo, un algoritmo consiste básicamente en una serie de instrucciones o reglas definidas que permiten solucionar un problema. Pensemos por un momento que somos el algoritmo de Youtube. Para conocer los gustos de nuestros usuarios podríamos formular una serie de preguntas: ¿qué canal de vídeo va más acorde a la edad del usuario? ¿qué canal comparte la localización geográfica del usuario? ¿qué duración debe tener el vídeo? ¿deportes o ciencia?

Analizando los vídeos que ve el usuario y contestando a esta serie de preguntas, el algoritmo de Youtube conseguirá, a medida que pase el tiempo, conocer cada vez mejor al usuario y recomendarle lo que realmente quiera ver. Este recetario de preguntas ha sido durante mucho tiempo el santo grial de la gente que creaba vídeos de Youtube, al fin y al cabo, conociendo el algoritmo, uno podía crear el vídeo perfecto.

Lo sorprendente es que Youtube ya no funciona con un algoritmo, estas preguntas, estas normas, ya no existen, el algoritmo de Youtube fue desenchufado hace tiempo y sustituido por algo mucho más poderoso e interesante, las redes neuronales (el aprendizaje automático). 

Una red neuronal es una especie de circuito eléctrico dentro de un programa informático que imita, de alguna forma, el funcionamiento de nuestras propias neuronas. A diferencia de los algoritmos comunes, una red neuronal no requiere de algoritmos o instrucciones para conseguir solucionar un problema, sino que es capaz de aprender por sí mismo. Así, consigue resolver problemas de forma resolutiva sin la necesidad de tener que programar un algoritmo previamente. Y ¿cómo consigue Youtube saber nuestros gustos con estas redes neuronales? Como suele ocurrir habitualmente en la ciencia, lo más fácil para entender algo complejo es utilizar una analogía.

Red neuronal

Imaginemos que queremos una red neuronal para conseguir identificar gatos de forma automática en las miles de imágenes que circulan por Internet. En un principio, la red neuronal no sabrá nada y habrá que entrenarla. Por ejemplo, le podremos mostrar una imagen con un perro y un gato juntos, y decirle cual es el gato sin darle ninguna instrucción ni descripción, únicamente indicándolo. Después, le pondremos una imagen algo más compleja como, por ejemplo, la de un gato con un leopardo. De nuevo, le indicaremos cuál es el gato. Si seguimos entrenando esta red neuronal con más y más ejemplos, llegará un punto en el cual, la red neuronal será capaz por sí misma de identificar y relacionar si hay algún gato en la imagen de Internet que le vayamos a mostrar. 

De nuevo, el concepto es abstracto. Sin la ayuda de ningún algoritmo y únicamente entrenándola, la red neuronal consigue llevar a cabo la tarea que le hemos encomendado. 

Aunque este ejemplo pueda parecer simple y algo absurdo, nos demuestra la relevancia que pueden llegar a tener las redes neuronales en un futuro. Imaginad que entrenamos una red neuronal para que, en vez de imágenes de gatos, pueda identificar células cancerígenas. O que la entrenamos para analizar señales de estrellas que pueden albergar exo-planetas. O para predecir modelos climatológicos. O... para conocer nuestros gustos, como lo hace Youtube.

En la era del Big Data, donde carecemos del tiempo necesario para analizar todos los datos que generamos, las redes neuronales representan una tecnología revolucionaria que dará mucho de qué hablar en un futuro cada vez más presente.