El aprendizaje profundo, conocido cono redes neuronales profundas, es un aspecto de la IA que emula el aprendizaje que los seres humanos utilizamos para obtener determinados conocimientos.
La Inteligencia Artificial es cada vez más humana. Estamos ante una tecnología que ya revoluciona el mundo, pero que todavía tiene mucho que evolucionar y cambiar en nuestra sociedad. Ya hemos hablado en BlogThinkBig de cómo la IA y los robots van a cambiar nuestro planeta, y de cómo sustituirán a los seres humanos en millones de trabajos. Sin embargo, no debemos sostener un pensamiento negativo o miedo a que las máquinas sean inteligentes y puedan aprender. Nosotros tenemos la llave para controlar esta compleja tecnología que, a día de hoy, ya está implantada en muchas más tareas de las que nos imaginamos.
Aunque comprendemos las capacidades de una Inteligencia Artificial, se nos hace difícil enteder cómo pueden llegar a tener esas increíbles cualidades. Uno de los procesos más importantes es el ‘machine learning’, es decir, cómo una IA puede ir aprendiendo y obteniendo conocimiento mientras trabaja. La base de esta tecnología es conseguir que un robot pueda disfrutar de las mismas cualidades cognitivas que un humano (o mejores) y que nos puedan ayudar. Una ejemplo claro son los asistentes virtuales como Aura o Alexa.
Redes neuronales profundas en máquinas
En este caso, hablamos del aprendizaje profundo, una de las claves en el proceso. También conocido como redes neuronales profundas, es un aspecto de la IA que emula el aprendizaje que los seres humanos utilizamos para obtener determinados conocimientos. Podríamos considedarlo como una forma de automatizar el análisis predictivo.
Es importantes saber que el aprendizaje profundo es una rama determinada del aprendizaje de una IA. En este caso, mientras que los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático son lineales, los algoritmos de aprendizaje profundo se apilan en una jerarquía de creciente complejidad y abstracción. Si tienes más dudas, puedes echar un vistazo a nuestro post sobre las diferencias entre machine learning y aprendizaje profundo.
Para entender qué es el aprendizaje porfundo, viene genial un famoso ejemplo que puedes encontrar en un artículo de TechTarget. Imagínate un niño que la primera palabra que aprende es «perro». El niño aprende lo que es, y también lo que no es, un perro, señalando objetos y pronunciando la palabra «perro» ante su padre. El padre dice «Sí, eso es Perro», o «No, eso no es un perro». Mientras el niño continúa apuntando a los objetos, se vuelve más consciente de las características que poseen todos los perros que señala, y su padre dice si se equivoca o no.
Poco a poco, el niño aclara una abstracción compleja construyendo una jerarquía en la que cada nivel de abstracción se crea con el conocimiento obtenido en la capa jerárquica anterior. Es decir, cuantos más perros ve, más sabe qué es un perro.
Una IA necesita millones de datos para aprender
Este procedimiento del niño es lo mismo que hacen los programas informáticos. Cada algoritmo en la jerarquía aplica una transformación no lineal en su entrada, y utiliza lo que aprende para crear un modelo estadístico como salida. Las iteraciones continúan hasta que se alcanza un determinado nivel de precisión.
Lo que se consigue con el aprendizaje profundo es que el sistema tenga cada vez menos margen de error. La IA se entrena introduciendo una gigantesca cantidad de datos que, siguiendo ese proceso de repetición, hace que un software sea impresionantemente preciso. Los programadores que se encargan de esta labor están de enhorabuena, si hay algo que abunda en la era digital es información y datos.
