El deep learning (aprendizaje profundo) es un área de investigación sobre los procesos de aprendizaje de las máquinas que están detrás de los servicios de reconocimiento de voz, el análisis de textos o la visión por ordenador. La atención que está recibiendo por parte de los medios es solo la punta del iceberg, advierte el periodista especializado en tecnología, Derrick Harris, en un artículo publicado en Gigaom.

 

La complejidad de estas técnicas, que quedan ocultas tras el resultado final, y el hecho de que se trate de un ámbito de investigación reciente podrían ser las razones de que el deep learning pase inadvertido para el gran público.

 

Además del trabajo que grandes empresas como Google, Facebook o Microsoft están llevando a cabo, están produciéndose otros avances importantes poco conocidos. Por ejemplo, explica Harris, la empresa emergente DeepMind, propiedad de Google, desarrolló un ordenador que reproduce la forma en que funciona la mente humana a corto plazo. Facebook desarrolló una función 3D para el análisis de vídeos y Microsoft ha demostrado que la computación cuántica puede ser de gran utilidad para determinados algoritmos de aprendizaje profundo.

 

El aprendizaje profundo parece ser un área de investigación en crecimiento. La conferencia sobre Sistemas de procesamiento de información neuronal (NIPS por sus siglas en inglés, Neural Information Processing Systems Conference), ha aceptado este año el doble de comunicaciones sobre este tema que en la edición anterior. Durante esta conferencia se celebró además un workshop dedicado concretamente a este tema.

 

Los legisladores, agentes de seguridad nacional, eticistas y economistas deberían conocer los avances en este ámbito, advierte Harris, debido a los importantes efectos que la inteligencia artificial tendría en la vida de las personas.

 

Recientemente IDC predijo que el análisis de vídeo, audio e imágenes se triplicaría en 2015 y podría emerger como el principal conductor para el Big Data. Para las compañías tecnológicas el deep learning es mucho más que etiquetar automáticamente imágenes para buscar o analizar la opinión, es una manera para conocer más sobre sus negocios y sus clientes, advierte Harris.