Desde mediados del siglo XX y hasta relativamente poco tiempo, el terreno de la inteligencia artificial avanzada estaba exclusivamente limitado a los laboratorios más punteros o a los guionistas de películas de ciencia ficción como 2001 u obras literarias como las de Isaac Asimov.

Sin embargo, el Big Data, es decir, la ingente cantidad de datos e información que manejamos en las redes virtuales, ha sido el gran propulsor del cambio. Por primera vez en la historia, necesitamos de una tecnología similar al pensamiento humano para poder procesar esos datos tan valiosos en diferentes contextos, como el empresarial, pero también en las administraciones públicas o en el entorno sanitario. Y es que a poco que nos paremos a pensar, no hay sector que no pueda beneficiarse del análisis inteligente y automatizado de grandes cantidades de los datos en circulación.

Las organizaciones son conscientes de que existe la tecnología capaz de procesar todos los datos que tienen disponibles y que pueden hacerlo en tiempos bastante menores de lo que los haría cualquier equipo humano e incluso interpretarlos con gran exactitud, esta tecnología no es otra que la que la que se deriva de la inteligencia artificial.

Una de las claves para lograr la inteligencia artificial avanzada está en el aprendizaje. Necesitamos que las máquinas aprendan por sí solas para no tener que programar cientos de miles de reglas para que las máquinas puedan interpretar las infinitas combinaciones de datos que se dan en la vida real. Por este motivo surge la necesidad de que las máquinas puedan auto programarse y aprendan de su propia experiencia. Es lo que se conoce como Machine Leaning o aprendizaje automático.

Para prepararse para este futuro que ya podemos vislumbrar, necesitamos mano de obra cualificada y especializada en las disciplinas que estamos contemplando a lo largo de este artículo, con un master inteligencia artificial, un master deep learning y un master machine learning que nos permitan adquirir una formación completa de las herramientas del Aprendizaje Profundo para una mejor gestión y toma de decisiones dentro de los negocios y organizaciones empresariales. Con esta preparación, podremos situarnos en una posición privilegiada dentro de las empresas de cualquier sector, e incluso en las administraciones públicas.

Deep Learning: la aproximación a la percepción humana

El futuro de aprendizaje automático pasa por ser un aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos sean capaces de aprender sin intervención de los humanos, por lo que será necesario que ellos mismo saquen conclusiones acerca de la semántica de los datos para poder interpretarlos. Esta disciplina está en pleno auge y no dejan de aparecer avances y mejoras que nos acerquen cada vez más a ese Deep Learning, que sería la forma de aprendizaje más parecida a la propia percepción humana. 

Esta aproximación es posible gracias al estudio profundo del propio funcionamiento del sistema nervioso humano. Nuestro encéfalo tiene una microarquitectura de gran complejidad, con núcleos y áreas diferenciados que están especializadas para tareas específicas.

Los modelos computacionales de Deep Learning tratan de imitar esas características arquitecturales del sistema nervioso, para que dentro de un mismo sistema global existan unidades especializadas en buscar determinadas características que se encuentran encerradas en los datos.

El valor de la información

Vivimos en la era de la fiebre de los datos y ahora necesitamos dar un paso más y llegar a los sistemas automáticos capaces de comprender esos datos, la de adquirir conocimiento y extraerles valor. Es el siguiente paso lógico y que sigue el patrón del funcionamiento de los procesos mentales que realizamos los humanos: primero accedemos a los datos, después los interpretamos y, en base a esa interpretación, tomamos decisiones inteligentes.

El principal problema que nos lleva a tener que crear una inteligencia artificial que haga este trabajo por nosotros es que los datos a manejar e interpretar son gigabytes, terabytes o incluso petabytes, y los tiempos de respuesta para tomar decisiones son de milisegundos. En este contexto, los humanos hemos perdido la batalla y necesitamos ser capaces de crear la tecnología que lo haga por nosotros si queremos sacarle todo su valor al Big Data. 

En otras palabras, lo que esta sociedad de la información demanda son sistemas cognitivos artificiales que tomen decisiones acertadas por nosotros, que lleven a cabo procesos cognitivos que hasta el momento solo podían hacer los humanos, pero en volúmenes mucho mayores.

Hoy en día, las estrategias de marketing dependen en gran medida de que las máquinas realicen un buen trabajo en la extracción de información de los datos de forma automática, desde leer en contenido de páginas webs o blogs, reconocer rostros de fotos que aparecen en redes sociales e incluso interpretar sentimientos en base al tono de voz dentro de una conversación telefónica. El sector empresarial e industrial es plenamente consciente de todo el valor que se encuentra encerrado en esos millones de datos y, al igual que en otros tiempos se viviese la fiebre del oro, ahora estamos viviendo una auténtica fiebre de datos.

¿Y tú? ¿Estás preparado para ser el protagonista de estos cambios? Entra en el enlace que hemos dejado para ti e infórmate de cómo puedes formar parte del apasionante mundo futuro del Deep Learning.