El aprendizaje profundo o Deep
Learning es una subcategoría del aprendizaje automático en el campo de la
inteligencia artificial (IA). Consiste en el uso de redes neuronales, que son
sistemas de programas y estructuras cuyo funcionamiento se asemeja al del
cerebro humano. En los últimos años se han producido muchos avances en esta
materia, produciendo mejoras en campos como el reconocimiento de voz, la
medicina personalizada, el procesamiento de imágenes o la conducción
automática. Sin embargo, presenta algunas limitaciones.
En primer lugar, requiere de una
gran cantidad de datos mediante los que poder entrenar. Si el problema que se
va a tratar no dispone de un número de ejemplos suficiente, el aprendizaje
profundo no es una herramienta adecuada.
Otra limitación es la poca
capacidad de adaptación. Un ejemplo es el caso de Alpha Go, un sistema de Deep
Learning diseñado por Deep Mind Google para aprender a jugar al Go, un juego
oriental de estrategia, y vencer a uno de los mejores jugadores del mundo en. Este
hecho se produjo en el año 2017. La partida se desarrolló en un tablero de
19x19, escenario en el que Alpha Go había aprendido a jugar. Sin embargo, se
observó que al someter esta tecnología a una situación diferente, un tablero de
18x18, no conseguía adaptarse correctamente.
Por otra parte, el tratamiento de
datos desde la entrada de información hasta la respuesta final es un proceso
opaco. Se basa en la miles de neuronas situadas en cientos de capas y que están
interconectadas entre sí. Como sus razonamientos son inaccesibles es difícil
justificar las decisiones que toma.
Otro aspecto problemático es el
desarrollo de sesgos algorítmicos. Un ejemplo es el caso de Amazon, que
descubrió que su herramienta de reclutamiento descartaba las candidatas mujeres,
ya que el algoritmo se había entrenado a partir de un histórico de
contrataciones que favorecía a los candidatos hombres.
El último problema que voy a
mencionar es la brecha que se puede producir debido al alto coste económico de
esta tecnología. Como se ha mencionado, el aprendizaje profundo requiere
gestionar grandes volúmenes de información que actualmente solamente son
gestionables por grandes empresas. Esto podría suponer la exclusión de
determinados colectivos de los ámbitos de aplicación de esta tecnología.
En cualquier caso, las mejoras y
aplicaciones del Deep Learning ya están presentes en nuestro día a día. Además,
todavía está por ver hasta dónde se puede avanzar mediante su uso.
Referencias:
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