Deep Learning: cuando la Inteligencia Artificial imita al cerebro humano

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Imagen promocional de la película 'Ex Machina' (2015), que aborda diferentes ámbitos de la Inteligencia Artificial como el Deep Learning.

En 2015, el novelista Alex Garland se estrenaba como director de cine con Ex Machina, una película que aborda, entre otras cuestiones, el avance de la Inteligencia Artificial para lograr que los robots sean capaces de interactuar con las personas como si de un humano se tratase. Consciente (o no) de ello, lo que Garland plantea a grandes rasgos durante las casi dos horas que dura la película es el Deep Learning. O lo que es lo mismo: si una máquina puede alcanzar el mismo conocimiento que una persona tarda en aprender muchos años.

Explicado desde un punto de vista teórico, el Deep Learning es una subsección de la Inteligencia Artificial que se compone de un sistema de algoritmos que imitan el comportamiento del cerebro humano a través de una red de neuronas artificiales. El desarrollo tecnológico actual persigue que las máquinas sean capaces de autoprogramarse, es decir, que aprendan de su propia experiencia, siendo capaces de tomar decisiones por ellas mismas, de modo que la intervención humana en un futuro se limitará el aprendizaje supervisado.

“Suena a futurista, pero es algo que está ya en nuestras vidas”, explica Francisca Morán, directora corporativa del IMF Business School. La escuela de negocios calcula que para 2022 el trabajo de una de cada cinco personas estará relacionado con la Inteligencia Artificial. “Las máquinas van aprendiendo al mismo nivel que lo hace un cerebro humano, gracias también al Big Data y el Machine Learning, capaces de adivinar nuestros gustos y hacernos recomendaciones sin necesidad de preguntarnos”, expone Morán.

El auge del Deep Learning lo convertirá en una de las áreas más solicitadas en los próximos años. Por otro lado, la demanda de profesionales especializados en Big Data y Machine Learning ha aumentado un 92% en dos años solamente en España, según el informe Profesionales Big Data: análisis actual y perspectivas de futuro. Sin embargo, pese a las voces que auguran un futuro en el que las máquinas sustituirán a los humanos, Morán niega que esto vaya a suceder. “Las personas somos insustituibles. ¿Quién sino el humano está logrando los avances en tecnología?”.

Hoy en día se pueden encontrar máquinas capaces de leer una matrícula o reconocer caras u objetos en personas. Además, se habla de niveles de eficiencia cercanos al 100% (un 99,4%), según Hewlett Packard Enterprise. También se está aplicando a los asistentes de voz de los teléfonos móviles o chatbots, que aprenden a la vez que se les pregunta o se habla con ellos. En sanidad tampoco se han quedado atrás. Existen máquinas capaces de leer y hacer una radiografía de manera autónoma y mucho más rápida. Por este motivo, el perfil de científico de datos se ha convertido en uno de los más demandados por las empresas en los últimos tiempos. Profesión que no existía hace unos años.

Otro gran hito dentro de este sector fue el vivido el pasado mes de noviembre. Un grupo de investigadores reprodujeron grabaciones de personas hablando a pacientes con epilepsia durante una cirugía. De esta forma, pudieron registrar, gracias al uso de métodos de Deep Learning, qué neuronas se activaban mientras los pacientes procesaban el sonido con excelentes resultados. “Debemos adaptarnos a un nuevo mundo en el que los humanos somos los que generamos la innovación y las máquinas son el complemento”, sostiene Morán. En este sentido, IMF Business School ha desarrollado un nuevo programa especializado en Deep Learning y valorado entre los mejores másteres en este ámbito e Inteligencia Artificial.

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