El Deep Learning es una rama esencial de la IA que permite a las computadoras aprender de los datos de forma autónoma y mejorar con la experiencia. Como una habilidad de “aprender”, para resolver problemas complejos y orotogando una herramienta de tecnología para nuestra vida diaria.
Ese “pensar” en el proceso de aprendizaje de la IA, significa el uso de algoritmos que mejoran distintas funciones y procesamiento de datos (como el razonamiento), de forma automatizada, en cada petición por parte del usuario.
Antes, para que una computadora hiciera algo, los programadores tenían que escribir instrucciones muy detalladas para cada posible situación. Por ejemplo, si querías un programa que identificara correos basura (spam), tenías que decirle exactamente qué palabras o características buscar.
Con el Machine Learning (la rama principal del aprendizaje en la IA) cambia esa función. En lugar de darle reglas explícitas, le damos a la computadora datos y algoritmos (un conjunto de procedimientos matemáticos) que le permiten aprender por sí misma a partir de esos datos.
Deep Learning o aprendizaje profundo
Pero, ¿cómo “aprenden” estas máquinas a realizar tareas tan complejas? Gracias a la actualización de aprendizaje autónomo de los sistemas, con el Deep Learning (Aprendizaje Profundo), podemos contar con respuestas cada vez más precisas con algoritmos y datos actualizados día a día.
DATO: El Deep Learning surge, en su modelo estable, en el 2012, con el sistema AlexNet, al ganar la competencia de reconocimiento de imágenes ImageNet (ILSVRC).
El Deep Learning trabaja como una versión sencilla (pero compleja) de nuestro cerebro. Con millones de neuronas conectadas entre sí, que procesan información. Ese tipo de neuronas creadas con tecnología, son programas de computadora estructurados en capas interconectadas de “neuronas” artificiales (nodos), con las que se pueden crear algoritmos que pueden “aprender” y tomar decisiones por sí mismos, a partir de grandes cantidades de datos.
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“La inteligencia artificial no es magia. Es matemática, estadística y grandes volúmenes de datos”, explica la Dra. María Rodríguez, investigadora en ciencia de datos del Instituto de Investigaciones en Inteligencia Artificial de la UNAM.
La científica mexicana detalla como el sistema de IA aprende “a partir de ejemplos, patrones y correlaciones que se extraen de grandes bases de datos.” Como los asistentes de Voz, la traducción automática o el reconocimiento facial.
Un ejemplo de ese pensamiento automatizado, son los modelos de GPT-4, Gemini, Grok, etc., que hacen uso de búsquedas y razonamientos profundos (deep learning), por medio de redes neuronales artificiales (RNAs), entrenadas con billones de palabras provenientes de libros, sitios web, artículos y otras fuentes de consulta.
La IA avanza cada día. Junto aportamos más datos para el desarrollo y crecimiento del aprendizaje profundo. Esto obliga a tener claro en la sociedad digital, lo que la UNESCO mencionó en un informe del 2021, es importante contar con un desarrollo ético de la IA, como uno de los retos más importantes de esta década.
Es un momento clave para aprovechar los beneficios de esta tecnología sin sacrificar derechos ni libertades, pero hacer uso de la misma de forma responsable.