¿Qué es el aprendizaje profundo y cómo funciona?

El aprendizaje profundo forma parte del campo del aprendizaje automático. El objetivo final de este campo de las ciencias de la informática busca que los ordenadores sean capaces de aprender a realizar tareas por sí mismos. El aprendizaje profundo se apoya en redes neuronales artificiales, más complejas que las sencillas instrucciones usadas en aprendizaje automático, diseñadas para imitar cómo piensan y aprenden las personas. 

Anteriormente, estas redes neuronales eran pobres debido a la falta de potencia de los ordenadores de la época y que no había forma de tratar una cantidad significativa de datos. A raíz de los avances surgidos en Big Data, las redes son cada vez más sofisticadas, por lo que, en algunos casos, el aprendizaje y reacción de los ordenadores es más rápido que el de los propios humanos. El aprendizaje profundo se ha usado en tareas como clasificación de objetos en imágenes, traducción de idiomas y reconocimiento del habla, y algunos de los últimos avances están relacionados con la teledetección, como la detección de cambios en la cubierta del suelo o la clasificación de cultivos agrícolas.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

La base del aprendizaje automático está en las redes neuronales artificiales (ANN). Una red neuronal artificial intenta simular el cerebro de una persona para que los ordenadores puedan aprender y tomar decisiones de forma similar a nosotros. Para ello, se programan ordenadores que actúan como si fuesen neuronas cerebrales conectadas entre sí.

El aprendizaje profundo pretende simular la forma en la que filtramos la información que nos rodea y tomamos decisiones. Las neuronas cerebrales transmiten señales para realizar acciones. Del mismo modo, las máquinas que actúan como neuronas artificiales se conectan a una red común para realizar tareas. Para que los ordenadores sepan cuál es la tarea a realizar, normalmente se alimenta a la red neuronal con datos ya etiquetados o identificados. Por ejemplo, si se quiere que una red neuronal clasifique imágenes donde aparecen coches, se le proporcionará miles de imágenes de coches para que luego sean capaces de clasificar los datos no etiquetados en base a la similitud con los datos que poseen y conocen.

Casos de uso del aprendizaje profundo

Sus casos de uso, aunque limitados, tienen aplicación en diferentes campos y sectores. Estos son algunos de ellos.

Reconocimiento visual en agricultura

El aprendizaje profundo tiene el potencial de evolucionar de forma significativa el sector agrícola, en combinación con los avances en IA. El aprendizaje profundo ya forma parte de algunas máquinas capaces de distinguir entre maleza y plantas de cultivo, lo que les permite desbrozar o rociar herbicidas de forma selectiva sólo en la maleza y dejar las plantas útiles sin tocar; también ayuda a los robots recolectores a identificar cuándo los frutos están ya lo suficientemente maduros para la cosecha. Es de prever que según mejore y se extienda el uso del aprendizaje profundo, otras actividades serán realizadas por máquinas sin que ningún humano intervenga.

Asistentes de voz

Hoy en día, los asistentes de voz son muy populares y aparecen en múltiples dispositivos de uso frecuente, como los smartphones. El programa escucha las frases pronunciadas por la persona y cumple con lo que se le pide. Para entender las voces humanas, los asistentes de voz se apoyan en el aprendizaje profundo para el reconocimiento del habla.

Normalmente, el procedimiento se divide en varios pasos: primero, justo después de grabar la instrucción recibida por medio del micrófono, dividen la frase en fonemas; después, combinan los fonemas para identificar palabras y analizan el contexto; y, finalmente, realizan la acción e informan al usuario de ello. 

Traducción automática

Las redes neuronales convolucionales son útiles para identificar letras en las imágenes. Después, las convierten en texto, lo traducen a otro idioma y recrean la imagen de nuevo con el texto traducido. Si bien la traducción automática existe desde hace bastante tiempo, el aprendizaje profundo ha logrado mejores resultados que antes en traducción de textos y de imágenes.

Estas mejoras hacen que la traducción se haga sin necesidad de preprocesamiento de la secuencia de texto. Si bien las traducciones no son siempre exactas y no son capaces de identificar perfectamente el contexto y/o situación en todos los casos, su enorme evolución hace que estar en un país extranjero o hablar con un interlocutor que no habla tu mismo idioma sea más sencillo y los resultados más satisfactorios.

Las redes neuronales artificiales han sido creadas para imitar digitalmente el cerebro humano y ya forman parte de muchos productos. Aunque son capaces de hacer cosas asombrosas, su potencial de mejora es enorme. Igual, en el futuro, sólo necesitaremos nuestros pensamientos para interactuar con el entorno gracias a esta tecnología.