Una de las claves para desarrollar una Inteligencia Artificial avanzada está en el aprendizaje y aquí entra el Deep Learning. En estos tiempos se hace cada vez más frecuente que se les pida a las máquinas que aprendan por sí mismas.
Esto se debe a que no se pueden programar reglas para batallar contra las infinitas combinaciones que se dan con los datos de entrada y las situaciones que suceden en el mundo real.
En vez de hacer lo anterior, se necesita que las máquinas sean capaces de hacer su propia auto programación. Las personas requieren que dichas máquinas puedan aprender a través de su propia experiencia.
Por esta razón, el Machine Learning o Aprendizaje Automático se ocupa de este desafío, adentrándose de lleno en los gigantes del Internet. Un ejemplo de ello son los servicios en la nube, empleándose para desarrollar aplicaciones que pueden “aprender” de los datos que extraen.
En estos tiempos, el Machine Learning está al alcance de cualquier programador y desarrollador. Para que puedas experimentar con esta herramienta, puedes visualizar plataformas como Azure Machine Learning, Amazon Machine Learning, IBM Watson Developer Cloud, TensorFlow, BigML, entre otros.
La aproximación a la percepción humana a través del Deep Learning
El Deep Learning pasa a ser el giro que necesita el Machine Learning para que evolucione al aprendizaje no supervisado. Cuando se habla de este nuevo paradigma, los algoritmos desarrollados son capaces de aprender sin ningún tipo de intervención humana. Estos mismos algoritmos son los encargados de sacar las conclusiones acerca de la semántica de los datos extraídos y procesados, por ejemplo.
En estos momentos, el Machine Learning está en pleno auge debido a su exitosa aplicación en el Big Data y en los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT). En este sentido, no dejan de mostrarse avances y mejoras de algoritmos habituales.
Todo ello desde las agrupaciones clasificadoras o Ensemble Learning hasta el Deep Learning propiamente dicho. En cuanto al Deep Learning, su auge actual surge del acercamiento a la potencia de percepción del ser humano.
Cuando se habla del Deep Learning, se emplean estructuras lógicas que se parecen cada vez más al sistema nervioso de los mamíferos en cuanto a su organización. En estas estructuras se tienen capas de unidades de procesos o neuronas artificiales, especializadas en detectar características que tienen los objetos que perciben.
En cuanto a la visión artificial, es uno de los espacios en donde el Deep Learning ofrece una mejora significativa. Todo ello en comparación con los algoritmos típicos. Como es de esperarse, existen diversos entornos y bibliotecas del código Deep Learning, las cuales se ejecutan en GPUs potentes y modernas. Un ejemplo de ello es NVIDIA cuDNN.
La disciplina del Deep Learning está desarrollándose como el acercamiento más preciso del funcionamiento del sistema nervioso humano. Para ilustrarte, el encéfalo dispone de una micro arquitectura extremadamente compleja. En ella, se han descubierto núcleos y zonas diferenciadas en donde las redes de neuronas se especializan en realizar tareas específicas.
El Deep Learning como arquitectura del sistema nervioso
Gracias a los estudios en neurociencia, los casos clínicos de daños cerebrales sobrevenidos y los diagnósticos precisos por imagen, ha permitido saber que existen localizaciones específicas del lenguaje. También, existen redes diseñadas específicamente en detectar diferentes percepciones visuales, tales como: bordes, inclinación de líneas, simetría, entre otros.
También, existen regiones del cerebro que están relacionadas con el reconocimiento de caras y las expresiones emocionales de dichas caras. En este sentido, los modelos de computadoras del Deep Learning se enfocan en imitar estas características que les proporciona la arquitectura del sistema nervioso.
Esto permite que, dentro del sistema completo, existan redes de unidades de proceso especializadas en la detección de características ocultas en los datos.
Esta nueva perspectiva permite que se obtengan mejores resultados en cuanto a las tareas de percepción computacional.
Sobre todo, en comparación con las redes de neuronas artificiales, las cuales tienen un comportamiento casi monolítico. En estos tiempos, has podido ver que la computación con base cognitiva está basada en la integración de procesos psicológicos humanos, como el aprendizaje y el lenguaje.
En el futuro cercano, verás cómo los sistemas cognitivos artificiales van a expandirse en diversas aplicaciones dentro de los ecosistemas digitales.
Igualmente, podrás ver cómo el aprendizaje y el lenguaje se van a integrar con más funciones de índole psicológica. La memoria semántica, el razonamiento, la atención, la motivación y la emoción, son algunas de ellas.
De tal forma que los sistemas de inteligencia artificial se van a acercar más al nivel humano que se tiene por inteligencia. Probablemente, las máquinas puedan alcanzar niveles de inteligencia superior a la tuya.
La fiebre de los datos le han dado valor a la información
Cuando las organizaciones disponen de datos, con sistemas capaces de procesarlos instantáneamente, se debe entrar de lleno en la siguiente etapa: la comprensión de los datos, la obtención del conocimiento y la extracción del valor de los mismos.
En cuestiones de pequeña escala, es algo que los humanos hacen con frecuencia. Es decir, accedes a los datos, los interpretas usando tu cerebro y después, tomas decisiones inteligentes.
No obstante, cuando se habla de gigabytes o petabytes de información, aunado a la necesidad de tomar decisiones oportunas en períodos de tiempo que se cuentan en torno a los milisegundos, el ser humano simplemente está fuera de este procesamiento, sin otra opción que recurrir a las máquinas.
Igualmente, se necesita que estas máquinas tengan la capacidad de interpretar datos, comprenderlos y sacar conclusiones inteligentes para una posterior toma de decisiones asertiva.
Por ello, se necesitan sistemas cognitivos artificiales, un cerebro construido a partir de hardware y de software que sea capaz de tomar decisiones por ti. Además, se necesita que sea capaz de hacer millones de tareas diferentes que, en el pasado, solo podían hacer los seres humanos.
En el mundo actual, múltiples productos y servicios, aunado a las estrategias de marketing en los que están envueltos, dependen de máquinas que puedan realizar tareas automáticas.
Entre las que se encuentran la lectura de páginas web, reconocer rostros que aparecen en imágenes publicadas en redes sociales, comprensión de emociones contenidas en el tono de voz de una conversación de teléfono. Además, gracias al Deep Learning, una máquina puede contestar las preguntas de un cliente por chat de forma precisa.
El Deep Learning se enfoca en las tareas comunes
Todas las tareas que fueron mencionadas anteriormente, tienen algo en común. Es que todas ellas necesitan percibir lo que pasa en el entorno, a través de la obtención de datos.
Igualmente, todas las tareas necesitan emplear un procesamiento de la información para poder interpretar la realidad y extraer el significado de los mismos. De tal manera que se pueda razonar sobre dicho significado y se puedan tomar decisiones utilizando acciones adaptativas.
Por estas razones se produce una fiebre de datos en las organizaciones. De manera análoga a la fiebre del oro, existe un valor oculto incalculable entre billones de toneladas de datos que una empresa pueda recolectar. Por esta razón, uno de los objetivos del Deep Learning adaptativo es poder llegar a procesar cantidades tan colosales de datos.
Después que las arquitecturas modernas de Big Data puedan permitir el almacenamiento y el procesamiento de cientos de petabytes de datos, se pasa a las etapas de recolección de datos y de interpretación. De esta forma, se pasa a la fase de extracción de conocimientos.
El primer objetivo es, por lo tanto, llegar a poder manejar cantidades tan ingentes de datos. Una vez que las modernas arquitecturas Big Data permiten almacenar y procesar decenas o cientos de petabytes de datos, el resto pasa a las fases de adquisición de datos y de interpretación de los mismos para la extracción de conocimiento.