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En la actualidad, el término aprendizaje profundo se relaciona enormemente con figuras geométricasfiguras geométricas.
La inteligencia artificial es definida como el nivel de conocimiento que puede poseer y expresar las máquinas en conjunto con sus procesadores y software, los análogos al cuerpo, el cerebro y la mente del hombre. Esta indispensable herramienta, aplicada a las máquinas, ha ayudado a solventar un sinfín de problemáticas actuales y a optimizar la realización de tareas en todo el mundo desde que inició (machine learning).
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Pero, ¿qué es lo que hace a una máquina inteligente? ¿cómo adquieren las máquinas todo ese conocimiento?
Hoy, Euroinnova te aclara todas las dudas y te da a conocer las verdades detrás de las máquinas inteligentes.
La tecnología recientemente se desenvuelve a un ritmo acelerado e imparable. Hoy puede salir al mercado un producto nuevo y acabado, y dentro de un mes aparecer otro mucho más actualizado y optimizado.
La figuras geométricas artificial toma como base todos los conocimientos acerca de la psicología y la filosofía, para conocer la forma y organización por la cual el ser humano tiene la habilidad de pensar y razonar, siendo así capaz de tomar decisiones. La aplicación de estos conocimientos a máquinas es lo que dan como resultado a las máquinas inteligentes: dispositivos capaces de realizar razonamientos lógicos por sí mismos.
Entonces, ¿qué es lo que vuelve a una máquina inteligente? Nada más que su capacidad de entender, de tomar decisiones y resolver problemas, adquirida durante su proceso de elaboración en el cual obtuvo los conocimientos necesarios para realizar estas tareas mediante el aprendizaje profundo.
En informática, es aquel proceso a través del cual se adquiere información determinada y conocimiento profundo para poder realizar diversas operaciones, ya sea: definir, analizar, justificar o comparar, de acuerdo a las circunstancias de las cuales se pudo adquirir durante su aprendizaje.
El aprendizaje profundo, o deep learning, supone un conjunto de algoritmos y métodos de aprendizaje automático que buscan la representación y asimilación de datos dentro de un sistema inteligente.
El aprendizaje automático, por su parte, es el proceso que tiene por objeto permitir el aprendizaje en máquinas. En general implica el desarrollo de conocimientos que se almacenan en una base de datos que requiere ser comprobada y modificada en caso de que presente alguna falla.
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Al ser una derivación del aprendizaje automático, el aprendizaje "profundo" busca configurar abstracciones de gran cantidad de datos haciendo uso de arquitecturas computacionales.
Busca facilitar el aprendizaje automático tradicional, que muchas veces tiene una capacidad limitada de aprendizaje. El deep learning se basa en teorías acerca de cómo funciona el cerebro humano con la creación de redes neuronales, que le permiten a la máquina acceder a una mayor cantidad de información.
Las redes neuronales de aprendizaje profundo se basan en el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano que cumplen la función de transmitir información a través de impulsos nerviosos hacia las neuronas contiguas.
Ahora, este aprendizaje se relaciona con la red de neuronas biológicas ya que busca imitar en las máquinas el impulso que genera la neurona en el sistema nervioso al estimular las células para el funcionamiento de los hemisferios que hay en el cerebro humano.
Así, las redes neuronales de deep learning aprenden mediante el reconocimiento de estructuras computacionales complejas en los datos que reciben a través de varias capas de procesamiento y en diferentes niveles de abstracción.
El aprendizaje "profundo" implica la creación de redes neuronales a gran escala que hacen posible que el ordenador aprenda y “piense” por sí mismo. Por ejemplo, se puede entrenar a una máquina inteligente para que reconozca la presencia de un ser humano en una imagen, así, la red neuronal aprende de los píxeles que contienen un gran número de imágenes de personas, clasificándolos en diversos grupos de acuerdo a las características que podrían indicar que hay un ser humano en la imagen: el rostro, la nariz, los ojos, la boca, otros.
Si fuera el caso de un aprendizaje automático o superficial, una persona experta en el manejo de los procesos de aprendizaje de máquina sería necesaria para diseñar sólo una función que permita a la máquina aprender a reconocer y detectar las características de un ser humano en una imagen. En cambio, con el aprendizaje profundo, todo lo que se necesita es ingresar al sistema un gran número de imágenes de personas para que luego este aprenda de forma autónoma, es decir sin intervención alguna, las características que representan a un ser humano.
En el pasado, cuando apenas iniciaban los avances tecnológicos, el aprendizaje superficial de los ordenadores y máquinas inteligentes implicaba obtener el conocimiento a través de la experiencia supervisada, en otras palabras el ciclo de aprendizaje requería de un operador humano que se encargara de ayudar a la máquina a aprender lo necesario y a la vez le proporcionaba miles de ejemplos de información y corregía manualmente todos los errores que pudieran cometerse.
Esto acarreaba ciertos problemas:
Es por esto que el deep learning se ha convertido en un elemento indispensable en el campo de la inteligencia artificial, principalmente porque, a diferencia de la aprendizaje automático, no está sometido a supervisión de ningún tipo.
Así, pudiésemos definir el aprendizaje profundo como un aprendizaje autodidacta pues no hay un mentor qué guíe o intervenga en el momento de aprendizaje.
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Tal como dice Benjamin Smith en su libro Aprendizaje Profundo con Python: guía completa para principiantes: “el aprendizaje profundo se está acercando gradualmente a apoderarse de todas las empresas en todo el mundo”.
Y es que su importancia radica en que no solo actualiza y optimiza los procesos de enseñanza y aprendizaje de las máquinas, sino que con su éxito hace posible lo imposible. El reconocimiento de voz, la traducción automática, la percepción de objetos y las predicciones sobre el comportamiento probable de las personas son tareas que hasta hace unas cuantas décadas se creían inalcanzables y, no conforme con eso, nos encaminamos a cumplir metas tecnológicas que incluyen implantar el piloto automático en automóviles y concretar el uso de mayordomos robóticos, o cualquier robot con altos niveles de conciencia acerca de su entorno.
Las máquinas inteligentes están pensadas para optimizar un sinfín tareas y hacen vida en áreas que van desde la salud, ayudando a detectar enfermedades hasta la industria automotriz funcionando en un automóvil que frena automáticamente al estar en cercanía a otro objeto.
Esto no es más que una prueba de que el ritmo al que avanza la tecnología no tiene precedentes y promete hacer realidad posibilidades que hasta hace poco eran impensables, todo gracias a la inteligencia artificial y este aprendizaje.
El principal inconveniente adquirido con la llegada de la tecnología y la inteligencia artificial es el aprendizaje de máquina y el cómo los sistemas informáticos y las máquinas inteligentes adquieren el conocimiento que necesitan.
Los seres humanos aprendemos a través de la experiencia: cuanto más variadas sean las vivencias que vive una persona, más aprenderá de ellas. Un ejemplo de esto podría ser el aprendizaje significativo en el niño, el cual aprende mediante refuerzo y repetición. Así, cuando un niño está aprendiendo a usar los cubiertos: lo ve en su casa, en libros, en la escuela, en medios de comunicación y, al final, comprende su uso.
En este sentido, dentro del campo de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo supone una herramienta por la cual las máquinas aprenden y sientan las bases para crear softwares potenciados capaces de realizar hasta las más simples tareas.
De tal manera que las experiencias a través de las cuales aprende una máquina son definidas por los datos que adquiere, y la cantidad y calidad de estos.
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