Cuando piensas en las tareas "increíbles" que puede manejar una computadora, lo primero que te viene a la mente son los cálculos más complejos en poco tiempo o el análisis de grandes cantidades de datos, algo que tú mismo nunca podrás resolver por ti mismo. O recuerdo la reciente derrota de Lee Sedol en Go, un clásico juego de estrategia. Las últimas victorias de la IA han sido posibles en gran parte gracias al aprendizaje profundo, que ahora abre todas las posibilidades para la IA y las personas que la respaldan.
Pero las tareas sencillas del día a día que incluso un niño en su sano juicio puede realizar parecen socavar la funcionalidad de los sistemas de inteligencia artificial: cosas como identificar qué comida hay en su plato o identificar emociones en el rostro de otra persona. Estas tareas fáciles para los humanos eran imposibles para las máquinas. Hasta este punto.
Las técnicas de aprendizaje profundo han aportado sentido común a las máquinas. En el pasado, los programadores escribieron algoritmos complejos que describían todo hasta el más mínimo detalle. Un algoritmo tan explícito y determinista es adecuado cuando se enfrenta a un cálculo grande e incómodo. El aprendizaje profundo libera a la IA de este tipo de limitación, permite que el sistema aprenda de sus errores, recuerde todo lo que ha aprendido e interactúe con los usuarios para obtener más información.
La revolución del aprendizaje profundo está ocurriendo en gran parte porque los macrodatos están disponibles para el aprendizaje. Un niño pequeño puede aprender lo que necesita después de algunos intentos, pero la máquina tardará mucho más. El aprendizaje profundo se basa en el acceso a grandes cantidades de datos, ya que las máquinas de inteligencia artificial deben basar sus elecciones en probabilidades y significancia estadística. Aún no se ha inventado un sustituto mecánico de la intuición.
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Posibilidades profundas
Los avances en el aprendizaje profundo ya han mejorado drásticamente las capacidades de búsqueda por voz: Google reemplazó el sistema de voz de Android por un nuevo sistema basado en el aprendizaje profundo y los errores se redujeron al 25 por ciento de la noche a la mañana. Las cámaras que utilizan redes neuronales profundas ahora pueden leer en voz alta a las personas y comprender el lenguaje de señas. Facebook se jacta de que sus capacidades de aprendizaje profundo han hecho que la plataforma sea accesible para usuarios ciegos al aprender a describir fotos.
En los próximos años, tanto las grandes empresas tecnológicas como muchas nuevas empresas comenzarán a utilizar el aprendizaje profundo para crear nuevos productos y servicios y modernizar las aplicaciones existentes. Surgirán nuevos mercados y negocios que impulsarán la innovación, los servicios y los productos. Los sistemas de aprendizaje profundo mejorarán y serán más accesibles y fáciles de usar. Cuanto más fácil sea utilizarlos, más cambiará nuestra interacción con la tecnología.
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Aditya Singh, socio de Foundation Capital, cree que el desarrollo del sistema operativo de aprendizaje profundo democratizará el aprendizaje profundo e impulsará la adopción generalizada de la IA práctica. El resultado será que las personas podrán resolver sus problemas urgentes, o algo más significativo, mediante el aprendizaje profundo. En este sentido, la IA puede convertirse en un mecanismo de igualación, permitiendo que personas de cualquier clase y estado cambien el mundo.
ILYA KHEL
