En los últimos años se habla mucho de internet de las cosas, big data, inteligencia artificial, realidad virtual y aumentada… la tecnología está en constante evolución y persigue siempre hacer más fácil nuestro día a día.
Uno de los últimos campos en desarrollo y que está presente en muchas más aplicaciones de las que creemos es el deep learning. El deep learning es una rama de la inteligencia artificial que tiene por objetivo que sean las propias máquinas las que aprendan a partir de su propia experiencia y que eso les sirva para predecir procesos y escenarios a futuro sin necesidad de ser programadas.
La inteligencia artificial, el origen del deep learning
Para hablar de deep learning hay que mencionar previamente la inteligencia artificial. Este concepto, del que se habla desde los años 50 del pasado siglo, se fundamenta en la idea de que se pueden crear máquinas igual de inteligentes que los seres humanos.
Hasta la aparición del deep learning, la idea de imitar las compejidades del cerebro humano y su inmensa red neuronal parecía imposible, pero entonces llegaron quienes creían en el deep learning, un método de enseñanza para las máquinas que se basa precisamente en eso, en dotar a los equipos informáticos de una red que se asemeje al sistema neuronal humano para que sean las propias máquinas las que tengan comportamientos independientes y no programados.
Esta forma de conocimiento está más presente de lo que creemos y grandes gigantes de la informática, como Google, Facebook o Microsoft ya activan plataformas que desarrollan estos principios en campos como el procesamiento de imágenes, la traducción de textos o los anuncios.
Cuando se habla de deep learning, también conocido en español como aprendizaje profundo, lo que realmente se pone sobre la mesa es esa pretensión de que las máquinas, a través de complejos algoritmos, intenten imitar el proceso que realiza el cerebro humano para reconocer rostros, voces o palabras.
De ahí que se insista en que el deep learning trata de imitar esa red neuronal de los seres humanos mediante algoritmos complejos, y desde ahí, llegar a esos mismos resultados.
Las disciplinas que hacen uso del deep learning
Hasta el momento, las grandes empresas de la comunicación y la informática son las que están haciendo uso del deep learning en sus productos: interpretando el lenguaje humano, reconociento rostros y sugiriendo gustos y acciones a los usuarios de internet.
Sin embargo, se espera que en los próximos años esta tecnología se vaya haciendo más accesible y que otros sectores apuesten fuermente por la inteligencia artificial y similares.
Los videojuegos, la robótica, la medicina e incluso la economía y las finanzas se sumarán a esta forma de conocimiento. En el caso de la economía, una disciplina con la que se trabaja desde hace años es el Business Intelligence, que consiste en reunir datos del pasado y clasificarlos para analizar situaciones presentes y a partir de ahí idear estrategias futuras.
El desarrollo del big data permite que este Business Intelligence sea más completo y exhaustivo, ya que la tecnología big data consigue recopilar y analizar ingentes cantidades de datos.
El aprendizaje profundo va más allá que el Business Intelligence, pues no posibilita solo la predicción de patrones, sino que los clasifica. Esta tecnología no analiza el pasado y predice escenarios a futuro basados en datos programados previamente, sino que en base a comportamientos previos puede adelantarse al comportamiento de los consumidores e introducir cambios en su forma de consumo.
El aprendizaje profundo como nicho de empleo
Por todas estas razones el deep learning se posiciona como un interesante nicho de empleo en el presente y el futuro. Conscientes de ello, en la Universidad de Alcalá han desarrollado el master inteligencia artificial. Es un master en deep learning pensado para profesionales que ven en esta disciplina una oportunidad de negocio o un futuro laboral. El master machine learning ofrece contenidos relacionados con la inteligencia artificial y el deep learning para acercar estos conocimientos a gente inquieta y con ganas de prepararse para la innovación tecnológica.
En cualquier caso, y a pesar de los avances, el aprendizaje profundo no está ni cerca de constituir una alternativa a la inteligencia humana, aunque no cabe duda de que las posibilidades de desarrollo con casi infinitas.