Aprendizaje profundo: varias capas profundas de aprendizaje automático

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  Previsión cuántica
• 9 de septiembre de 2022

Resumen de información

El aprendizaje profundo (DL), un tipo de aprendizaje automático (ML), mejora las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) al aprender de los datos de manera similar a la función del cerebro humano. Se utiliza en diversos campos, desde mejorar los vehículos autónomos y los diagnósticos sanitarios hasta impulsar los chatbots y mejorar las medidas de ciberseguridad. La capacidad de la tecnología para manejar tareas complejas, analizar grandes conjuntos de datos y hacer predicciones informadas está dando forma a las industrias y suscitando debates éticos, especialmente en torno al uso de datos y la privacidad.

Contexto de aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una forma de ML que es la base de muchas aplicaciones de IA. DL puede ayudar con tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido. Puede realizar análisis de datos e interconexión de dispositivos, ayudar con robots autónomos y vehículos autónomos, y ejecutar exploración científica. DL puede ayudar a identificar patrones y tendencias y producir predicciones más precisas. Esta tecnología también puede interactuar con dispositivos tecnológicos, como teléfonos inteligentes y dispositivos de Internet de las cosas (IoT). 

DL utiliza redes neuronales artificiales para ayudar con tareas similares al procesamiento del lenguaje natural (PNL) o la visión por computadora y el reconocimiento del habla. Las redes neuronales también pueden proporcionar recomendaciones de contenido similares a las que se encuentran en los motores de búsqueda y los sitios de comercio electrónico. 

Hay cuatro enfoques principales para el aprendizaje profundo:

• Aprendizaje supervisado (datos etiquetados).
• Aprendizaje semisupervisado (conjuntos de datos semietiquetados).
• Aprendizaje no supervisado (no se requieren etiquetas).
• Aprendizaje por refuerzo (los algoritmos interactúan con el entorno, no solo con los datos de muestra).

En estos cuatro enfoques, el aprendizaje profundo emplea redes neuronales en varios niveles para aprender iterativamente de los datos, lo que es beneficioso cuando se buscan patrones en información no estructurada. 

Las redes neuronales en el aprendizaje profundo imitan cómo está estructurado el cerebro humano, con varias neuronas y nodos que se conectan y comparten información. En el aprendizaje profundo, cuanto más complejo sea el problema, más capas ocultas habrá en el modelo. Esta forma de ML puede extraer características de alto nivel de grandes cantidades de datos sin procesar (big data). 

DL puede ayudar en situaciones donde el problema es demasiado complejo para el razonamiento humano (p. ej., análisis de sentimientos, cálculo de clasificación de páginas web) o problemas que requieren soluciones detalladas (p. ej., personalización, biometría). 

Impacto disruptivo

El aprendizaje profundo es una herramienta poderosa para las organizaciones que desean utilizar datos para tomar decisiones más informadas. Por ejemplo, las redes neuronales pueden mejorar los diagnósticos en el cuidado de la salud mediante el estudio de extensas bases de datos de enfermedades existentes y sus tratamientos, mejorando la gestión y los resultados de la atención al paciente. Otras aplicaciones empresariales incluyen visión por computadora, traducciones de idiomas, reconocimiento óptico de caracteres e interfaces de usuario (UI) conversacionales como chatbots y asistentes virtuales.

La adopción generalizada de la transformación digital y la migración a la nube por parte de las organizaciones presenta nuevos desafíos de ciberseguridad, donde las tecnologías DL pueden desempeñar un papel crucial en la identificación y mitigación de amenazas potenciales. A medida que las empresas adoptan cada vez más estrategias híbridas y de múltiples nubes para lograr sus objetivos digitales, la complejidad de los activos de TI, que abarcan los activos colectivos de tecnología de la información de organizaciones o individuos, ha aumentado significativamente. Esta creciente complejidad requiere soluciones avanzadas para gestionar, proteger y optimizar de manera eficiente estos entornos de TI diversos e complejos.

El crecimiento de los activos de TI y el desarrollo organizacional continuo brindan la agilidad y la rentabilidad necesarias para seguir siendo competitivos, pero también crean un backend más difícil de administrar y proteger de manera efectiva. DL puede ayudar a identificar patrones anormales o erráticos que pueden ser una señal de intentos de piratería. Esta característica puede proteger las infraestructuras críticas contra la infiltración.

Implicaciones del aprendizaje profundo

Las implicaciones más amplias de la DL pueden incluir: 

• Vehículos autónomos que utilizan aprendizaje profundo para responder mejor a las condiciones ambientales, mejorar la precisión, la seguridad y la eficiencia.
• Debates éticos sobre cómo Big Tech recopila y almacena datos biométricos (p. ej., rasgos faciales, estructuras oculares, ADN, patrones de huellas dactilares).
• Mejora de las interacciones naturales entre humanos y máquinas (p. ej., uso de dispositivos inteligentes y dispositivos portátiles).
• Empresas de ciberseguridad que utilizan el aprendizaje profundo para identificar puntos débiles en las infraestructuras de TI.
• Empresas que aplican una amplia gama de análisis predictivos para mejorar productos y servicios y ofrecer soluciones hiperpersonalizadas a los clientes.
• Gobiernos que procesan bases de datos públicas para optimizar la prestación de servicios públicos, especialmente entre jurisdicciones municipales.

Preguntas a considerar

• ¿De qué otra manera el aprendizaje profundo puede ayudar a las empresas y los gobiernos a actuar de manera proactiva ante diferentes situaciones?
• ¿Cuáles son los otros riesgos o beneficios potenciales de usar el aprendizaje profundo?