Seguro que más de una vez has leído eso de deep learning, pero ¿qué es? ¿En qué puede aplicarse? ¿Cómo nos ayudará? Todas esas preguntas pueden surgir en tu cabeza si te decimos que los nuevos televisores 8K de LG vienen con deep learning integrado o si escuchas que Alexa trabaja con aprendizaje profundo. Te explicamos qué es el Deep Learning, en qué puede aplicarse y cómo te ayudará en tu día a día.
¿Qué es el Deep Learning?
Imagina tu cerebro. Todas las conexiones neuronales que crean una red por la que la información y el conocimiento se mueven. Pero la red no es algo plano, hay diferentes niveles y cada zona y cada neurona están especializadas en tareas concretas. Tienes zonas de lenguaje o de reconocimiento de imágenes, por ejemplo, y funcionan como un equipo. No hay una única neurona que haga todo el trabajo, sino que todas trabajan y se complementan.
El Deep Learning utiliza algo parecido. Es como si imitara el cerebro humano. Se distribuye en redes neuronales con varios niveles para que diferentes zonas puedan trabajar para un mismo fin dentro de un sistema de inteligencia artificial.
Según nos explican en Xataka, “en el enfoque Deep Learning se usan estructuras lógicas que se asemejan en mayor medida a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, teniendo capas de unidades de proceso (neuronas artificiales) especializadas.” Así que podríamos decir que el deep learning trata de imitar esa estructura de nuestro sistema nervioso, lo que permite que diferentes procesos se realicen a la vez y que “aprendan” mediante ejemplos.
Con este sistema se consigue mayor precisión: el sistema sabrá identificar mejor qué tiene delante. En 2012 se produjo un de los primeros avances dentro del deep learning cuando una red neural de 16.000 procesadores fue capaz de reconocer un gato entre los más de 10 millones de vídeos de Youtube. De no haber trabajado todas las zonas juntas, el reconocimiento no habría sido tan preciso.
¿En qué se aplica el deep learning?
No te exageramos si te decimos que puede aplicarse en todo. Actualmente se utiliza en los procesadores de datos de grandes empresas como Google o Amazon, en televisores, en coches autónomos, en Facebook para detectar rostros en las fotografías o en el Google Translate para procesar los textos en otro idioma, pero sus usos a futuro van mucho más allá.
No es difícil imaginar cómo la medicina podría utilizar este tipo de tecnología para que un robot realizara operaciones de forma autónoma, o cómo podría emplearse para construir asentamientos en Marte, por ejemplo. Los sistemas cognitivos artificiales que operan con Deep Learning ya no son cosa del futuro ni pertenecen a las pelis de ciencia ficción.
En Las Vegas ya existen taxis autónomos que funcionan con IA y que tienen integrado Deep Learning. El nuevo televisor de 8k de LG también lo llevará integrado y Scout, el robot autónomo que reparte paquetes para Amazon también cuenta con tecnología con Deep Learning. Además hay estudios sobre el cáncer, como este de UCLA que están comenzando a utilizar Deep Learning para detectar células cancerígenas de manera automática.
¿Cómo nos ayuda el deep learning?
Lo más beneficioso del Deep Learning no nos afecta de forma directa: el procesamiento de datos a gran escala. El tándem con el Big Data ha posibilitado la aparición de sistemas autónomos que reconocen el terreno y actúan en consecuencia. Puede usarse en banca para controlar el fraude, en hospitales para reducir el tiempo de espera en pruebas de laboratorio o incluso en diagnóstico porque con el Deep Learning una máquina podría distinguir un cuadro clínico de una enfermedad.
Otro de los usos del Deep Learning que puede beneficiarnos es el de la localización de fake news. El sistema podría interpretar si es o no una noticia falsa y bloquearla o avisarnos de que es una de ellas. Según señala a IPMARK José Barranquero -country manager de RTB House en España y Portugal- podría servir para “predecir los deseos de un usuario en la industria de la publicidad”. Así la publicidad que te saldría estaría 100% enfocada en ti.
En el caso de nuestro hogar, el deep learning podrá ayudarnos desde a saber qué tiene que comprar para nosotros en base a nuestros hábitos (nuestra nevera podrá hacer la compra por nosotros) hasta a identificar nuestro estado de ánimo y poner música adecuada para animarnos. Por ejemplo, una televisión con Deep Learning podría interactuar contigo, aprender de tus hábitos y adelantarse a tus deseos y así cuando le digas que quieres ver una serie de Netflix te activaría automáticamente el modo de cine y el sistema de sonido que uses de forma habitual para ese tipo de series. Muchos smartphones ya tienen IA y se trabaja para que tengan Deep Learning integrado.
El siguiente paso es que pase a formar parte de nuestras vidas sin apenas darnos cuenta, como un componente más de nuestros aparatos electrónicos. Pero tranquilo, las máquinas se volverán más inteligentes que nosotros y no tratarán de aniquilar al ser humano como Skynet. O al menos, eso esperamos.
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