Deep Learning, el momento en que las máquinas dejaron de necesitar a los humanos

Ya lo decía Turing, “una computadora puede ser llamada “inteligente” si logra engañar a una persona haciéndole creer que es un humano”. Estamos en tiempos en que una computadora puede pensar como un humano, incluso procesar datos de manera más rápida, eficiente y confiable que nosotros mismos.

Desde hace decenas de años, el ser humano ha estado experimentando en el terreno de la Inteligencia Artificial, basándose prácticamente, en ideas que parecían sacadas de una película de ciencia ficción. Sin embargo, en la actualidad, hasta los pensamientos más futuristas y descabellados se están convirtiendo en avances tangibles en el campo.

El Big Data y los algoritmos llegaron a revolucionar la programación, haciendo que hoy en día las máquinas puedan pensar por mi mismas, lo que agiliza muchos procesos industriales y empresariales. En tiempos de la cuarta revolución industrial, es raro ver que una empresa no esté beneficiándose de los avances que proporciona la ciencia de datos.

El consumo, procesamiento, análisis e interpretación de los datos, que están en grandes cantidades y por todos lados, es uno de los desafíos más grandes de las empresas. ¿Qué hacer con la cantidad de información que poseen? ¿Cómo procesarlos de forma rápida? Para eso existen los algoritmos, para enseñarle a las máquinas a entender, clasificar y decodificar miles de datos a una velocidad inimaginable.

Al comienzo de este camino por hacer que las máquinas pensaran por sí mismas, el ser humano jugaba un rol fundamental, porque el aprendizaje era supervisado. Es decir, el cientista de datos o quien estuviera enseñando a un ordenador, debía indicarle qué acciones se clasifican como buenas o malas y proporcionarle el sistema semántico a través del cual se comunicaría. Como los niños.

Sin embargo, la idea de hacer que las máquinas se autoprogramaran y aprendieran de sus propias acciones no quedó ahí y evolucionó hasta el deep learning. El deep learning es un tipo de aprendizaje automático, no supervisado. Bajo este mecanismo, los algoritmos son capaces de aprender sin intervención humana, sacando sus propias conclusiones acerca de los datos recibidos, básicamente, de todas partes.

Por estos días, el aprendizaje automático es sensual. El Big Data y el IoT se apoyan en esta potencia perceptiva y cognitiva que están experimentando los ordenadores para entender su entorno e interactuar con él.

En el deep learning se usan estructuras lógicas que se asemejan, mayormente, en la organización del sistema nervioso de los mamíferos, lo que le proporciona a las máquinas la capacidad de detectar determinadas características de los objetos percibidos. Hoy es común ver computadores que integran habilidades como el aprendizaje y el lenguaje, pero estamos viendo poco a poco cómo se integran funciones como el razonamiento, la memoria, la atención, la motivación y la emoción, haciéndose cada vez más parecidos a los humanos.

Con la cantidad abundante de datos que existen hoy, recordemos que ya no hablamos de Megabyte, hablamos de Petabyte, Exabyte, entre otros, es necesario que estas máquinas puedan procesar de manera rápida todo lo que hay en su entorno, por eso, el deep learning pone énfasis en el tiempo real. En la facultad de leer, entender e interpretar millones de datos en milésimas de segundos, con la finalidad de entregar una comunicación fluida entre hombre y máquina o máquina y máquina.

Ahora, se puede preguntar directamente a un ordenador y esperar una respuesta acertada, eficaz y asociativa inmediata, casi como estar hablando con otra persona, pero no. Es una nueva especie capaz de pensar por misma.

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