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Aprendizaje Profundo ¿Qué es y adónde nos lleva?

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¿Qué es el Aprendizaje Profundo?

El Aprendizaje Profundo es un campo del Aprendizaje de Máquinas que abarca algoritmos que funcionan imitando el funcionamiento del cerebro humano. Estos algoritmos se llaman Redes Neuronales.

En los primeros días del Aprendizaje Profundo, Andrew Ng, fundador de Google Brain y actualmente Jefe de Investigación en Baidu Research, describió el aprendizaje profundo como simulaciones cerebrales orientadas a hacer el aprendizaje artificial más sencillo y efectivo y comenzar un revolución en el camino hacia la Inteligencia Artificial real.

El funcionamiento de un sistema de Aprendizaje Profundo depende fuertemente, pero casi exclusivamente, de la escala. Según vayamos teniendo ordenadores más y más potentes y una mayor cantidad de datos, estas redes pueden aprender cada vez de forma más efectiva sin necesidad de rehacer sus algoritmos.

Obsérvese la revolución que esto supone. Hasta ahora, los algoritmos de aprendizaje llevaban asociados mayoritariamente algoritmos hechos por humanos para aprender tareas específicas. Un ordenador más potente podía suponer mayor rapidez en el aprendizaje, pero no una mayor efectividad, es decir, no aprendería mejor, y nunca se saldría de su tarea. Sin embargo, los algoritmos de Aprendizaje Profundo consisten en redes que aprenden cada vez más y mejor con el aumento de velocidad y número de datos. Ya no estamos limitados (o no tanto) por la capacidad humana de enseñar a la máquina qué debe aprender. Es la propia máquina la que decide qué enseñanzas son más importantes para su aprendizaje y mejora constantemente con la entrada de nuevos datos.

Puede que asuste, pero todavía estamos en los comienzos de la tecnología. Todavía hay que darles los datos muy mascados a la máquina, bien etiquetados y descritos. Si no, no es capaz de entender bien qué enseñanzas extraer.

Sin embargo, la tecnología ya es utilizada en algoritmos de reconocimiento de imágenes. Y estos algoritmos están batiendo los records de error de ninguna otra tecnología existente hasta ahora. Ver este enlace de cómo Baidu batió a Google en reconocimiento de imágenes. Es decir, sabe qué ve, por ejemplo un perro, sin haberlo visto nunca antes. Y lo más importante: no le ha dicho ningún algoritmo humano cómo reconocer el perro. Es la máquina la que ha aprendido cómo reconocer un perro a partir de multitud de imágenes de otros perros. Nadie le ha dicho cómo es un perro.

¿Adónde nos lleva?

Si bien la tecnología está muy alejada de estar suficientemente desarrollada para ello, el Aprendizaje Profundo nos lleva a máquinas capaces de aprender por sí solas de forma independiente, mediante la incorporación de cada vez más y más datos.

Esto conlleva un hipotético futuro con máquinas que realmente sean capaces de reconocer personas, interactuar y hablar con ellas, etc. Reconocer el mundo que les rodea predecir el funcionamiento de algo en función de aprendizajes pasados.

Por lo tanto, lleva a una potencia de procesamiento lógico del nivel de un ser humano. Conocemos este punto como singularidad tecnológica. Y las consecuencias de esto son tan impredecibles como revolucionarias. Mencionamos las más inmediatas:

  • Si una máquina es capaz de pensar como un ser humano, básicamente todos los trabajos desaparecerían. Esta máquina tomaría decisiones empresariales mejor que los directores, diseñaría máquinas mejor que los ingenieros, sería más creativo que los artistas, etc.
  • Una propiedad muy importante de las máquinas: Como hemos dicho, una máquina requeriría, además de una potencia de procesamiento muy grande, una cantidad de datos gigantesca para aprender  todo lo que hemos dicho. Es posible que tarde años en alcanzar el nivel de aprendizaje. Sin embargo, una vez una máquina ha alcanzado ese nivel de aprendizaje, esta es replicable casi inmediatamente. O lo que es lo mismo. Basta que una máquina aprenda una vez a ser tan o más inteligente que un ser humano. Inmediatamente podría haber miles de millones de máquinas iguales.
  • Por último, partiendo de ahí mismo. Con una fuerza “laboral” de millones y millones de cerebros investigando cualquier cosa, como por ejemplo, cómo mejorarse a sí misma. ¿Cuánto creéis que tardaría cada una de esas máquinas en ser mucho más inteligentes de lo que eran? La evolución tecnológica del ser humano sufriría un cambio espectacular.

Esto trae consigo una serie de posibilidades casi infinitas. Veamos por un momento al ser humano exclusivamente como un generador de tecnología. Es extremadamente ineficiente. Tarda en aprender unos 25 años. Trabaja durante 40, y sólo 8 horas al día. Después se retira y se muere. Además, sólo se replica 2 o 3 veces en su vida, y 30 años después de nacer. Además, la nueva réplica (el bebé) tiene que aprender todo otra vez.

Sin embargo, con la Inteligencia Artificial que puede llegar a traer el Aprendizaje Profundo, en pocos segundos podemos tener 1 millón de cerebros trabajando en curar el cáncer. Otro millón en producir de forma más sostenible. Otro en eliminar las basuras. En desarrollar energías no contaminantes. En todo.

Sin embargo, muchos son los científicos y pensadores, como Stephen Hawking, Bill Gates o Elon Musk, que creen que deberíamos evitar llegar a esto. La gran pregunta es: ¿Cómo sabemos que todos esos cerebros van a querer coexistir con nosotros? Alguien podría decir que les hemos programado con las leyes de la robótica de Asimov. ¿Pero de verdad ninguna aprenderá algo diferente? Y si lo hiciera ¿cómo íbamos a ganar a algo mucho más inteligente que nosotros?

Conclusión

El Aprendizaje Profundo es una disciplina del Aprendizaje de Máquinas con capacidad para mejorar la Inteligencia Artifical de las máquinas con dependencia exclusivamente de su potencia y cantidad de datos que se le dé. Cuando esas capacidades de procesamiento se den, sus posibilidades son infinitas en cuanto a desarrollo tecnológico, pero también muy peligrosas.

En cualquier caso, estamos en una etapa muy rudimentaria de su desarrollo. Estamos muy lejos de que una máquina pueda realmente aprender por sí sola de escenarios complejos de la forma que las personas lo hacen de forma cotidiana. Sin embargo, ¿deberíamos comenzar a prepararnos para ello?


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Acerca del autor

Incredulo

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Apasionado por demasiadas cosas y escéptico por naturaleza, decidí abrir NoCreasNada como un espacio para que cualquiera pueda expresarse sin ningún tipo de censuras.
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Para los que queremos estar constantemente aprendiendo y compartiendo.

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