Qu?? es el “aprendizaje profundo” de la inteligencia artificial y c??mo ya est?? cambiando la vida de millones de personas en todo el mundo

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Cuando la supercomputadora Deep Blue de IBM venci?? al campe??n de ajedrez Gary Kasparov en 1997, muchos se sorprendieron ante el poder de estas m??quinas.
Dos d??cadas despu??s, la inteligencia artificial est?? presente en la banca, la medicina y en programas populares como los predictores de palabras de los celulares.
En 2016, AlphaGo, un programa inform??tico de la filial de Google Deep Mind, gan?? un duelo con el campe??n del mundo de un juego denominado Go.
Y este a??o el Instituto Tecnol??gico de Massachussetts (MIT) anunci?? que su algoritmo DeepMoji, que puede analizar emojis para detectar el sarcasmo en Twitter.
Deep significa “profundo” en ingl??s. Y el “aprendizaje profundo” es lo le que permite a las computadoras resolver este tipo de problemas.
Pero, ??qu?? es? ??Y c??mo est?? afectando la vida de personas en todo el mundo?
Inteligencia artificialDerechos de autor de la imagenAFP
Image captionEl aprendizaje profundo es un campo de la inteligencia artificial.
BBC Mundo habl?? sobre el tema con dos expertos, Augusto Vega y Jos?? Dorronsoro.
Vega, quien naci?? en Argentina, es investigador permanente de los laboratorios IBM T. J. Watson de Nueva York y experto en arquitecturas de sistemas para aplicaciones de Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial.
Y Dorronsoro es catedr??tico de Ciencias de la Computaci??n e Inteligencia Artificial de la Escuela Polit??cnica Superior de la Universidad Aut??noma de Madrid.

??Qu?? significa en t??rminos simples aprendizaje profundo?
Augusto Vega: El aprendizaje profundo es un campo perteneciente a la inteligencia artificial cuyo objetivo es el estudio y construcci??n de sistemas de c??mputo capaces de “aprender” a partir de la experiencia, inspir??ndose ligeramente en algunos principios del funcionamiento del cerebro animal.
Gary Kasparov compitiendo con la computadora Deep BlueDerechos de autor de la imagenAFP GETTY
Image captionLa supercomputadora Deep Blue, desarrollada por IBM, venci?? al campe??n de ajedrez Gary Kasparov en 1997.
En general, estos sistemas deben ser entrenados a partir de ejemplos conocidos, de manera similar en la que se le ense??a a un ni??o peque??o a reconocer objetos o sonidos a su alrededor (se se??ala un ??rbol y se le dice “eso es un ??rbol”; o se escucha el ruido de un tren y se le dice “eso es un tren”).
A este tipo de aprendizaje autom??tico se le llama “profundo” porque presenta una estructura jer??rquica que extrae diferentes niveles de detalle de los datos en cuesti??n. Por ejemplo, durante el reconocimiento de im??genes se extraen bordes que, combinados, permiten detectar contornos, que a su vez permiten reconocer diferentes partes del objeto, para finalmente determinar su identidad.
??Qu?? es una “red neuronal” en inteligencia artificial y en qu?? medida se comporta como las neuronas del cerebro humano?
Augusto Vega: Una red neuronal artificial es un modelo computacional ligeramente inspirado en el funcionamiento de las neuronas del cerebro biol??gico (por ejemplo, el cerebro humano)”.
La jerarqu??a de una red neuronal artificial est?? formada por capas (o niveles) de neuronas, siendo las primeras capas responsables del reconocimiento de los detalles m??s espec??ficos, mientras que las ??ltimas capas detectan y reconocen patrones m??s abstractos y generan el resultado final. Cuando la red neuronal artificial est?? formada por m??ltiples capas, se la denomina red neuronal profunda, otro t??rmino posible con el que suele referirse al aprendizaje profundo.
Jos?? Dorronsoro: Las neuronas de las redes neuronales artificiales son eso, artificiales, y su relaci??n con las neuronas del cerebro o con su funcionamiento neurofisiol??gico tiene m??s de analog??a metaf??rica que de un funcionamiento realmente similar.
Es m??s f??cil comprender que una m??quina siga instrucciones del tipo, “si pasa esto, haz esto otro”, pero es muy dif??cil entender que una m??quina aprenda sola. ??Podr??a darnos alg??n ejemplo?
Augusto Vega: En el contexto de la inteligencia artificial, decir que una m??quina “aprende sola” se refiere simplemente al uso de t??cnicas (por ejemplo, el aprendizaje profundo) que le permiten al sistema generalizar su funcionamiento a casos no vistos previamente, y de manera autom??tica, sin necesidad de reglas predefinidas.
Cerebro con interconexiones iluminadasDerechos de autor de la imagenGETTY IMAGES
Image caption“Las neuronas de las redes neuronales artificiales son eso, artificiales, y su relaci??n con las neuronas del cerebro tiene m??s de analog??a metaf??rica que de un funcionamiento realmente similar”, se??al?? Jos?? Dorronsoro
Antes de poder ser utilizado, un sistema de aprendizaje profundo debe ser “entrenado” a partir de una gran cantidad de ejemplos conocidos (en principio, cuantos m??s ejemplos, mejor ser?? el funcionamiento). Entonces, se le “ense??an” im??genes de diferentes autom??viles (distintos modelos, colores, tama??os, etc.) indicando que todos ellos son veh??culos.
Con estos ejemplos, el sistema de aprendizaje profundo ajusta sus par??metros internos de manera tal que, si se le presenta una nueva imagen de un autom??vil diferente, el sistema tambi??n sea capaz de reconocerlo como tal.
Jos?? Dorronsoro: En ??ltima instancia el aprendizaje neuronal es algo muy poco misterioso: durante el aprendizaje se mide de manera constante la diferencia entre la respuesta deseada y la proporcionada por la red y ??sta ajusta las conexiones entre las much??simas unidades de sus muchas capas de manera que esa diferencia sea cada vez menor. Esto es esencialmente el “aprendizaje autom??tico” de la red, que se detiene cuando la diferencia entre respuesta y objetivo es suficientemente peque??a.
Una doctora muestra a una paciente un diagn??stico en un tabletaDerechos de autor de la imagenGETTY IMAGES
Image caption“IBM Watson es utilizado en 55 hospitales y organizaciones sanitarias de todo el mundo, incluyendo Am??rica Latina”.
??Podr??a darnos ejemplos de usos comunes de aprendizaje profundo que ya afectan nuestras vidas?
Jos?? Dorronsoro: Los reconocedores de palabras de nuestros tel??fonos m??viles, los sistemas de identificaci??n de personas en im??genes, los sistemas de traducci??n autom??tica y gran parte del proceso que tiene lugar en los coches aut??nomos se basan en gran medida en redes profundas.
Augusto Vega: El aprendizaje profundo est?? presente de manera muy amplia (y en algunos casos, inimaginable) en nuestro d??a a d??a. Los predictores de palabras en los tel??fonos m??viles, los asistentes virtuales como Apple Siri, la traducci??n de texto entre diferentes idiomas, y el reconocimiento autom??tico de objetos y personas en fotograf??as en redes sociales son algunos ejemplos conocidos.
??Podr??a darnos ejemplos espec??ficos de Am??rica Latina?
Augusto Vega: IBM inici?? el desarrollo de capacidades de inteligencia artificial hace m??s de medio siglo. Hoy, IBM Watson es considerado el sistema cognitivo y de inteligencia artificial para los negocios m??s desarrollado del mundo IBM Watson est?? siendo aplicado en hospitales, bancos, comercios y entidades educativas de toda Am??rica Latina y s??lo en 2017 impactar?? positivamente a 100 millones de personas en la regi??n.
Bradesco en Brasil y Santander R??o en Argentina son ejemplos del uso de inteligencia artificial en la industria bancaria. Ambos desarrollaron asistentes virtuales cognitivos que responden a las preguntas de sus colaboradores y clientes en lenguaje natural, brindando una experiencia m??s personalizada.
Ilustraci??n de un veh??culo sin conductorDerechos de autor de la imagenGETTY IMAGES
Image caption“Me gustar??a ver la implementaci??n y adopci??n masiva de veh??culos sin conductor en donde el aprendizaje profundo tendr?? un rol clave”, afirm?? Augusto Vega.
Otras ??reas con gran potencial para el uso de la inteligencia artificial incluyen el an??lisis de datos gen??micos complejos para, por ejemplo, la detecci??n de tumores cerebrales y desarrollo de tratamientos apropiados. IBM Watson for Genomics utiliza su gran potencial para analizar datos gen??micos complejos de secuenciaci??n de ADN.
Recientemente Watson fue capaz de proporcionar un informe de recomendaciones cl??nicas en 10 minutos, comparado con las 160 horas que hubieran sido necesarias para analizar los datos de forma manual y llegar a conclusiones similares para ese paciente.
IBM Watson es utilizado en 55 hospitales y organizaciones sanitarias de todo el mundo. Uno de sus objetivos principales es asesorar a los profesionales de la medicina en el diagn??stico y tratamiento del c??ncer. Hoy Grupo ??ngeles Servicios de Salud de M??xico y Hospital M??e de Deus de Brasil ya est??n adoptando Watson for Oncology, soluci??n cognitiva que apoya la lucha contra el c??ncer de mama, pulm??n, colon y recto.
??Le preocupa que la inteligencia artificial puedan tener consecuencias negativas?
Augusto Vega: Personalmente, no creo en posibles consecuencias apocal??pticas como resultado del avance de este campo. Se habla de la posibilidad de que las m??quinas se rebelen un d??a contra la raza humana, pero este tipo de cuestiones pertenecen solamente al g??nero de la ciencia ficci??n.
Lee Sedol enfrent??ndose a la computadora AlphaGoDerechos de autor de la imagenYONHAP REUTERS
Image captionAlphaGo, el programa inform??tico de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind, venci?? en cuatro de cinco partidas al surcoreano Lee Sedol, campe??n mundial en el juego milenario chino de tablero estrat??gico denominado Go.
Los sistemas de inteligencia artificial de alto valor est??n espec??ficamente dise??ados para aumentar la inteligencia humana y no para reemplazar a los trabajadores. Estos son sistemas que est??n escalando el n??mero de amenazas que el analista de ciberseguridad puede evaluar diariamente, o permitiendo a los m??dicos aprovechar las ideas de cientos de miles de publicaciones acad??micas y experiencias anteriores para hacer mejores diagn??sticos.
Jose Dorronsoro: ??ste podr??a ser el ??ltimo siglo de nuestra existencia, pero en mi opini??n el riesgo no est?? tanto en que emerja una inteligencia artificial que nos tiranice sino en el mal uso que podamos hacer de las tecnolog??as cada vez m??s potentes de que disponemos (entre las que est?? la inteligencia artificial) o en nuestra poca inteligencia (natural) para tomar en cada momento decisiones pol??ticas, votar a nuestros l??deres o escoger las mejores opciones (o al menos medianamente buenas).
??Cu??l es el gran avance en este campo que le gustar??a ver hecho una realidad en la pr??xima d??cada?
Augusto Vega: Sin dudas, me gustar??a ver la implementaci??n y adopci??n masiva de veh??culos sin conductor (self-driving cars) en donde el aprendizaje profundo tendr?? un rol clave. Solo en los Estados Unidos, 9 personas murieron por d??a y otras 1.000 resultaron heridas debido a accidentes de tr??nsito por distracci??n durante 2015.
Estas tasas de accidentes, as?? como el impacto medioambiental del uso de veh??culos se ver??an reducidas a niveles inimaginables.
Jos?? Dorronsoro: Los veh??culos aut??nomos o la traducci??n autom??tica van a llegar en poco tiempo. Espero que haya tambi??n grandes avances en diagn??stico m??dico, en propuestas terap??uticas para curar enfermedades, en el dise??o de nuevos materiales o incluso en nuestra comprensi??n del universo.
??Qu?? le dir??a a j??venes interesados en tecnolog??a y computaci??n, que consideran este campo como especializaci??n?
Augusto Vega: Para 2020 habr?? 1,4 millones de empleos para especialistas de tecnolog??as de la informaci??n y 1,8 millones de posiciones en ciberseguridad, por mencionar algunos ejemplos.
La demanda va en aumento y la falta de profesionales es un problema a resolver en el mundo, y Am??rica Latina no es la excepci??n.
Ilustraci??n de un robotDerechos de autor de la imagenGETTY IMAGES
Image caption“Para 2020 habr?? 1,4 millones de empleos para especialistas de tecnolog??as de la informaci??n”, se??al?? Vega.
Entonces, aquellas personas que sientan inter??s por la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo deber??an aprovechar la gran cantidad de recursos (la gran mayor??a sin costo) que ofrece internet para desarrollarse en este campo. Cursos on-line como los ofrecidos por Coursera son el lugar adecuado donde empezar.
Pero antes, es vital aprender a programar bien, conocer diferentes lenguajes de programaci??n, comprender la interacci??n entre las aplicaciones (software) y el sistema de base (hardware), etc. De otra manera, ser??a como querer escribir un libro y no saber escribir correctamente.
Jos?? Dorronsoro: Les dir??a que si les gusta resolver problemas mediante la computaci??n, las matem??ticas y la tecnolog??a, las redes profundas en particular y el aprendizaje autom??tico en general son unos campos apasionantes.
Pero que si hay otra cosa que les guste o, mejor, les apasione, se lancen de cabeza a ella. Si queremos tener una buena ocupaci??n para toda la vida, lo importante es hacer algo que no solo nos guste sino que nos apasione. Y las redes profundas y el aprendizaje autom??tico lo consiguen en muchos casos.
Gracias por calificar! Ahora puedes decirle al mundo como se siente a traves de los medios sociales.
Lo que acabo de ver es..
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