El Deep Learning: la tecnología del futuro en la Inteligencia Artificial

El deep learning tomó el cerebro humano como inspiración para lograr sistemas que aprenden por sí mismos y están transformando todas las industrias.

No es ciencia ficción, tampoco es cosa de un futuro lejano, la inteligencia artificial está más presente que nunca, y se usa en más aspectos de la vida de lo que es posible imaginar. Si aún no hay claridad sobre lo que es exactamente la Inteligencia Artificial empecemos por definirla. Cualquier sistema que piense o actúe como humano, o que piense o actúe racionalmente es inteligencia artificial. En tal sentido, es la combinación de algoritmos con el propósito de crear máquinas que imiten las mismas capacidades del ser humano o que, en otras palabras, tenga la capacidad de sacar conclusiones a partir de un conjunto de datos.

Pero, ¿qué es un algoritmo? Es una serie de instrucciones que se llevan a cabo para solventar un problema. La llegada de la revolución digital puso esta palabra en boca de todos, porque los algoritmos y los ordenadores pueden calcular más información que el cerebro humano, y a una velocidad mayor. En tal sentido, parecía que la creatividad y las emociones son las únicas tareas exclusivas de los humanos, o al menos lo eran hasta la llegada de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial llegó para quedarse y también para transformar el mundo. Hoy en día, se usa para la detección facial, asistentes virtuales, chatbots, detección de fraude, patrones de mercado, sugerir contenidos según gustos o uso, pronósticos de venta, análisis predictivos, entre muchos otros.

El éxito de la inteligencia artificial radica en que no es necesario hacer una programación para cada escenario, sino que es posible “enseñarle” cosas a través de un aprendizaje automático, o que el sistema pueda aprender por sí mismo. Es precisamente, en esta evolución donde está el foco puesto, ya que los sistemas que aprenden por sí mismos, a través del ejemplo, permiten la anticipación a diversos problemas, gracias a la extracción de patrones de comportamiento.

Deep learning vs. machine learning: ¿en qué se diferencian?

Ya está claro de qué va la inteligencia artificial. Ahora, es necesario ahondar en dos conceptos que ya se anticiparon previamente. La capacidad de enseñarle cosas a un sistema, a través del aprendizaje continuo, que también es conocido como machine learning; y la capacidad del sistema de aprender por sí mismo, que es conocido como deep learning.

Machine learning

Es un subconjunto de la inteligencia artificial, a través del cual es posible entrenar a los sistemas, o a las máquinas, para que reconozcan patrones basados en datos, para luego hacer una predicción o sugerencia. Un ejemplo de esto, son las sugerencias de contenido que muestran plataformas como Netflix o YouTube con base en las reproducciones anteriores; o incluso, los emails que llegan a la bandeja de spam o correos no deseados.

Deep learning

Es un subconjunto del machine learning y consiste en sistemas que son capaces de sacar sus propias conclusiones aprendiendo por sí mismos. Su funcionamiento es parecido al de las redes neurales, por lo que procesan la información de forma similar al cerebro humano.

Por ejemplo, para enseñarle a identificar un determinado objeto, no será necesario entrenarlo sobre cómo es ese objeto, con mostrarle fotos de ese objeto el sistema será capaz de resolverlo por sí solo.

Diferencias entre el machine learning y el deep learning

  • Ambos son los pilares que sustentan la inteligencia artificial.
  • El deep learning es una evolución del machine learning. Por tanto, es bastante nuevo; se desarrolló a partir de 2010 con el surgimiento de ordenadores poderosos y el aumento de los datos accesibles.
  • En el machine learning los algoritmos pueden ser abastecidos con datos y aprender por cuenta propia para hacer predicciones y orientar decisiones. Mientras que, el deep learning es capaz de soportar y trabajar con big data y funcionar como una mente propia a través de superposición de capas no lineales de procesamiento de datos.

El deep learning le dio la bienvenida a una nueva era tecnológica, por lo que su popularidad sigue en aumento. Esta rama de la inteligencia artificial promete seguir revolucionando las diferentes industrias, gracias a que ofrece resultados extraordinarios que permiten avances acelerados en el negocio.

Deep learning ¿es posible imitar las redes neurales del cerebro humano?

De una forma muy simplificada, la base del deep learning es analizar datos continuamente con una estructura lógica dada, tal cual como lo hace el cerebro humano, pero ¿cómo es esto posible? El sistema funciona gracias a unas redes neuronales artificiales, que no son otra cosa que una estructura de algoritmos de varias capas, conexiones y una dirección en la que se propagan los datos, atravesando cada capa con una tarea en concreto de análisis. Estas redes neuronales identifican patrones y clasifican diferentes tipos de información.

Las diferentes capas de las redes neuronales sirven como filtro, yendo desde los elementos más generales a los más específicos, lo que incrementa la probabilidad de detectar y generar un resultado correcto.

Cada capa de la red neuronal artificial se especializa en una característica y le otorga un peso. Por ejemplo, en el caso de un objeto, una capa se encarga de analizar la forma, otra el color, y así sucesivamente, hasta lograr recopilar toda la información, y hacer la suma de los pesos para ofrecer un resultado.

El deep learning tiene 3 tipos de redes neuronales.

Redes neuronales convolucionales (CNN)

Son las encargadas de procesar matrices estructuradas, como imágenes.

Redes neuronales recurrentes (RNN)

Son aquellas que usan datos secuenciales o datos de series de tiempo.

Redes generativas antagónicas (GAN)

Consisten en usar 2 redes neuronales artificiales y oponerlas la una a la otra para generar nuevo contenido o datos sintéticos que pueden hacerse pasar por reales.

El deep learning y la revolución digital

El deep learning trajo consigo una verdadera revolución gracias a las amplias posibilidades que ofrece su uso. Las máquinas son cada vez más complejas en su modelo jerárquico, lo que a su vez ha permitido simplificar procesos y lograr muchas de las cosas que antes se creían imposibles. Algunas de las ventajas que han permitido que el deep learning sea adoptado en tantas industrias son:

  • No es necesario definir características previamente, el sistema las deduce y se ajusta a ellas por sí solo, lo que favorece la automatización de los procesos.
  • Precisión y fiabilidad en los resultados que entrega.
  • Independencia al momento de trabajar, no se requiere un usuario para conseguir resultados.
  • Capacidad de interpretar datos, comprenderlos y sacar conclusiones de forma inteligente.
  • A mayor cantidad de datos, mejor es el rendimiento del sistema.
  • El sistema puede evolucionar y adaptarse a nuevos problemas en el futuro, gracias a la flexibilidad de su estructura.

El deep learning y sus infinitas posibilidades

En la actualidad el deep learning se usa en diferentes industrias y su alcance abarca múltiples procesos, que han permitido avances tan importantes, y que calaron tan bien en la sociedad, que hoy parecen cotidianos. Sus aplicaciones pueden ir de lo complejo como la detección de fraudes financieros, hasta procesos un poco más sencillos como la traducción automática de textos. Lo cierto, es que su expansión es innegable. Algunos de los usos más frecuentes son:

El deep learning en las finanzas

El deep learning ha sido ampliamente adoptado por el sector de banca y finanzas para el desarrollo de técnicas de prevención de fraudes. El uso del deep learning ha permitido identificar patrones en las transacciones de los clientes, para poder levantar alertas en caso de comportamientos financieros inusuales.

El deep learning en la salud

La medicina es otro de los sectores donde el deep learning ha permitido grandes avances en pro de las personas. La detección temprana de enfermedades como cáncer, osteoporosis, alzheimer, entre otras, es posible gracias al análisis de imágenes médicas. La inteligencia artificial también ha permitido el diagnóstico asistido, incluso sin la intervención de personal.

El deep learning en el marketing

La personalización se ha convertido en una herramienta clave para estrategias de marketing, ya que permite llegar de forma asertiva a los consumidores y potenciales clientes con base en sus gustos, intereses y comportamientos. El deep learning permite mostrar contenidos personalizados, lo que se ha convertido en una forma de crear recurrencia. Esta estrategia es una de las más usadas por e-commerce, aplicaciones de entretenimiento, medios de comunicación, entre otras.

El deep learning y la industria creativa

La creatividad es un proceso que el deep learning también ha llegado a imitar, a través de aprender estructuras y patrones que hacen que un contenido sea popular, para luego replicarlo. En ese sentido, el deep learning ya ha sido usado para componer canciones o crear contenidos sin la intervención humana.

El deep learning y la agricultura

Lejos de lo que pueda pensarse la agricultura cada vez usa más herramientas tecnológicas para simplificar y mejorar sus procesos. El deep learning le ha permitido a este sector identificar el nivel de agua en el suelo, el nivel de humedad del ambiente, la calidad del suelo o la fuerza del viento, para minimizar el desperdicio en las cosechas.

Otros usos del deep learning

  • Los chatbots revolucionaron el área de atención al cliente, siendo capaces de resolver problemas de los usuarios sin la intervención humana, y teniendo la posibilidad de aprender de forma progresiva para entregar respuestas más acertadas.
  • Los asistentes virtuales y robótica, los primeros ya vienen incorporados en los dispositivos de uso diario como los móviles; y son capaces de entender y ejecutar comandos de voz del usuario. Mientras que, los robots realizan tareas similares a las humanas, e incluso llegan a tomar decisiones.
  • Análisis predictivos permite generar pronósticos más acertados para temas de ventas, resultados del negocio, evolución de los mercados, entre otros.

Como ya ha quedado demostrado el deep learning se expande por diferentes sectores e industrias, con un sinfín de usos. Aunque su aplicación se extiende a empresas pequeñas, medianas, y no solo se limita a las grandes empresas tecnológicas o de Sillicon Valley, sí es cierto que en estas últimas se pueden ver los usos de forma más evidente y exitosa.

Google

El reconocimiento facial fue una de las primeras novedades que instauró Google en su aplicación Google Fotos. Esta herramienta de almacenamiento puede clasificar y ordenar las fotos y videos por personas o sitios, gracias al uso del deep learning para reconocer formas y objetos.

El reconocimiento de voz es otra de las aristas del deep learning usado por Google para permitir a los usuarios realizar búsquedas en lenguaje natural, tanto desde el buscador, como desde los asistentes virtuales.

La función de traducir imágenes con texto, es otra de las novedades que ofrece esta empresa a sus usuarios gracias a esta tecnología.

Tesla

Los vehículos autónomos ya son una realidad gracias al deep learning. Esta tecnología permite que el automóvil recopile datos sobre su entorno y los interprete para saber qué acciones ejecutar. Para Tesla el objetivo es que estos vehículos tengan la capacidad de predecir accidentes antes de que sucedan.

¿Hacia dónde va el deep learning y la inteligencia artificial?

Los datos son la mina de oro de la era tecnológica. La información es poder y tener las máquinas y la tecnología necesaria para analizar la mayor cantidad de información posible, es a lo que se apunta en el corto y mediano plazo.

Esto se traduce en dos grandes focos, el primero es aumentar la capacidad de procesamiento de la información, y la segunda, optimizar el uso de grandes volúmenes de datos, para obtener la mayor precisión posible; es decir, el 99% de precisión no será suficiente, se requiere alcanzar 99.99% de precisión.

Hay un tercer foco, y es poder contar con talento capacitado para estar a la altura de lo que estas nuevas tecnologías demandan a nivel empresarial. El requerimiento de profesionales con formación en tecnología está en ascenso constante, y la oferta no crece al mismo ritmo acelerado. La formación técnica y especializada en temas de Big Data, inteligencia artificial, entre otros se vuelve cada vez más necesario para potenciar estas tecnologías, e implementarlas en todas las áreas del negocio.

El momento actual puede ser considerado como un hito histórico; las nuevas tecnologías y el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial cada vez más robustos y relevantes, pone a la humanidad en un asiento privilegiado.

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