El Rol Actual de la Matemática en el Aprendizaje Automático
En la última década, el avance en aprendizaje automático se ha basado cada vez más en enfoques empíricos y en una escala sin precedentes de datos y capacidad de cómputo. Esto ha llevado a que los logros más notables no siempre sean anticipados por la teoría matemática tradicional. Sin embargo, lejos de ser relegada, la matemática sigue desempeñando un papel crucial, aunque ha evolucionado. Hoy, la matemática contribuye explicando fenómenos observados durante el entrenamiento y funcionamiento de modelos, permitiendo una comprensión más profunda y facilitando mejores decisiones en el diseño de las arquitecturas de los modelos.
A medida que los modelos se vuelven más complejos, las matemáticas puras como la topología, geometría y álgebra se suman a disciplinas clásicas como la probabilidad y el álgebra lineal para abordar los desafíos que plantea el aprendizaje profundo. Estas ramas, acostumbradas a manejar altos niveles de abstracción y complejidad, abren nuevas oportunidades para describir y analizar los sistemas modernos de inteligencia artificial.
Herramientas Matemáticas Clave para Entender Modelos Complejos
Los modelos de aprendizaje profundo modernos contienen miles de millones de parámetros y múltiples capas, lo que hace que comprender su funcionamiento interno a simple vista sea casi imposible. Para ello, la matemática aporta conceptos y herramientas que nos permiten analizar lo que no podemos visualizar directamente:
- Dimensión Intrínseca: Aunque los datos y las representaciones suelen estar en espacios de gran dimensión, muchas veces su estructura real es mucho más simple. La dimensión intrínseca mide cuántas “formas independientes” de variar existen realmente en los datos o en las representaciones aprendidas. Entender esta dimensión ayuda a explicar por qué ciertos modelos generalizan mejor que otros o detectan casos anómalos.
- Curvatura: Así como en una línea curva podemos medir su grado de desviación de la rectitud, en espacios de alta dimensión la curvatura permite saber cuán lejos estamos de una estructura simple o lineal. Esta idea se aplica al “paisaje de pérdida” que exploran los modelos al entrenarse: analizar la curvatura ayuda a entender por qué el aprendizaje puede estabilizarse o volverse inestable según los hiperparámetros, y cómo esto afecta la robustez ante modificaciones o ataques al modelo.
- Topología: Más allá de lo local, la topología estudia las propiedades globales, como la presencia de “agujeros” o la complejidad general de los datos o de las representaciones. Herramientas topológicas han mostrado que los modelos pueden “desenmarañar” distribuciones de datos complejas, simplificándolas paso a paso en sus capas internas. También sirven para construir arquitecturas capaces de entender relaciones complejas, como aquellas presentes en grafos y redes.
Estas ideas tradicionalmente provienen de otros campos, pero al aplicarlas al aprendizaje automático permiten abrir nuevas líneas de investigación y desarrollar métodos específicos para analizar, optimizar y diseñar modelos.
Simetrías, Priorización y Abstracción: Matemática en el Diseño de Modelos
La simetría es esencial para simplificar y entender problemas complejos. En aprendizaje automático, reconocer que ciertas tareas son invariantes a transformaciones (como mover, rotar o reflejar una imagen) permite diseñar modelos más eficientes y robustos. Por ejemplo, una red convolucional aprovecha la invariancia ante traslaciones para reconocer objetos en cualquier parte de una imagen.
Para capturar las simetrías de un problema, se utilizan conceptos matemáticos como los grupos. Los grupos permiten formalizar y aprovechar sistemáticamente estas simetrías, incluso para transformaciones más complejas en moléculas, nubes de puntos o conjuntos de datos abstractos. Además, aplicar estos principios permite reducir el número de parámetros necesarios y la cantidad de ejemplos requeridos, ya que el modelo no tiene que “aprender desde cero” cada posible variación.
No solo los datos, sino también los propios modelos poseen simetrías. Un ejemplo es la invariancia ante permutaciones en las capas internas de las redes neurales: permutar el orden de ciertas activaciones puede dar lugar a redes con pesos muy diferentes pero con el mismo comportamiento funcional. Comprender y explotar estas simetrías puede mejorar la optimización de modelos y explicar fenómenos como la conectividad entre diferentes configuraciones de parámetros.
Por último, el enfoque abstracción-diagramática —propuesto desde áreas como la teoría de categorías— permite diseñar redes y arquitecturas a partir de principios matemáticos generales, relacionados más con la composición de funciones y las relaciones entre estructuras que con los detalles particulares de cada caso. Esta abstracción favorece la construcción de soluciones más flexibles, reutilizables y comprensibles, abriendo la puerta a una integración profunda entre matemática avanzada y ciencia de datos.
