Aprendizaje profundo – Inteligencia artificial

2 años
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Ya varias veces hemos hablado sobre la inteligencia artificial y de cómo poco a poco van apareciendo noticias de los avances, proyectos y por supuesto, del deseo de grandes empresas informáticas por desarrollar una inteligencia cada vez más parecida a la humana, en esto encontramos AGI que es la inteligencia artificial más avanzada y dentro de la cual se engloba un tipo de aprendizaje que planea emular el comportamiento de las neuronas en el cerebro humano, nos referimos al “Aprendizaje profundo“.

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Aprendizaje profundo. Imagen: datamanager.it.

El Aprendizaje profundo explicado de manera sencilla, es un complejo conjunto de algoritmos que intentan imitar el funcionamiento de las redes neuronales del cerebro. Estas redes neuronales artificiales permiten “aprender” de una manera bastante abstracta y cuyos primeros objetivos sería asimilar patrones para así poder ordenar y recopilar información, reconocer voz y al “ver” una imagen poder distinguir lo que aparece en ella.





Anteriormente ya habían existido pruebas de este tipo pero el software aún no presentaba los resultados deseados por motivo de que ciertas fórmulas matemáticas estaban deficientes y que las computadoras de hace 10 años no eran tan potente como las de hoy. Con los avances antes citados los desarrolladores han logrado mejorar las redes neuronales y aumentar el número de estas con lo que se obtiene una mayor “profundidad” que permite obtener un reconocimiento mucho más complejo.



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Este aprendizaje profundo ofrece posibilidades que todavía no están muy claras pero en primera instancia se puede utilizar para analizar enormes cantidades de datos que de otra forma no podrían ser procesados y reconocidos. Actualmente algunas compañías ya han hecho pruebas con sus avances realizados.

Por ejemplo, Google en una demostración mostró a la red neuronal diez millones de imágenes que correspondían a videos de Youtube elegidos aleatoriamente; el objetivo era poder identificar todas las imágenes donde aparecieran gatos; posteriormente se centró en flores de cierto color en específico, rostros y otros objetos. El resultado del reconocimiento no fue perfecto pero se encontró una importante mejoría del 70% comparando sistemas anteriores.

En resumen, el aprendizaje profundo se utiliza en muchas cosas, por ejemplo en los teléfonos de última generación es implementado en las búsquedas por voz para lograr un mejor reconocimiento de palabras pronunciadas. Por el momento todavía no se conocen todas las posibilidades pero tengan presente que estas redes neuronales cada vez serán más importantes en las nuevas tecnologías que veremos en los próximos años. Fuentes: technologyreview.es y Wikipedia (Deep learning).


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