Máquinas pensantes II: Deep Learning

Inteligencia-artifical

El aprendizaje de las máquinas puede ir más allá del aprendizaje automático ya que podemos crear redes neuronales artificiales de forma que las propias máquinas sean capaces de genrar entradas y reproducir una experiencia vital. Podemos hacer que las máquinas “vean”, “escuchen” y “lean” y sean capaces de adquirir experiencias a partir de sentidos propios de los humanos.

Realmente el sistema nervioso es un sistema de conducción eléctrica con áreas neuronales donde reside la memoria a través de elementos físicos y químicos. Hoy en día conocemos cómo funcionan numerosas áreas que regulan nuestra motricidad, nuestra percepción sensitiva y nuestros sentidos (vista, oído y olfato). Sabemos también cómo se regula nuestra memoria y funciones superiores y más abstractas como el lenguaje y la comunicación.

Pero no solo ha sido el conocimiento biológico el que ha generado este avance tecnológico. Funadmentalmente la estadística y las matemáticas han sido las que han aportado un peso específico más alto en hacer que las máquinas piensen.

Se denomina Deep Learning a un sistema de aprendizaje autónomo no supervisado muy similar al aprendizaje humano. Este tipo de aprendizaje se base en estructuras lógicas interconectadas en capas de unidades de proceso (neuronas artificiales) que se especializan en detectar determinadas características de los objetos. Es decir que podemos tener capas neuronales especializadas en “ver”, en “escuchar” o en “relacionar” exactamente igual que la especialización neuronal biológica. (Para prender más cómo funcionan estos sistemas desde ejemplos básicos a la complejidad es fundamental el artículo “Las redes neuronales: qué son y por qué están volviendo“).

De esta forma podemos crear redes neuronales artificiales que reproducen los patrones de las redes neuronales biológicas especializadas en cada uno de las tareas específicas que desarrolla nuestro sistema nervioso.

Como ejemplos reales:

    1. Reconocimiento de números de calles a través de una red neuronal artificial creado por Google para Street View. Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks. Con lo cual una máquina puede “ver” e interpretar “lo que ve”.
    2. Reconocimiento de voz mejorado a través de redes neuronales aplicado a terminales móviles. Personalized Speech recognition on mobile devices o a televisores Talking to Your TV: Context-Aware Voice Search with Hierarchical Recurrent Neural Networks.
    3. Redes neuronales capaces de tomar decisioones lógicas complejas y ganar a los mejores jugadores humanos en el juego Go.

Esto significa que los propios imputs estarían presentes en la propia máquina y la máquina no solo podría “ver”, sino “observar”; sacar conclusiones a partir de lo que percibe y tomar una decisión al respecto.

Todo ello más rápido y sin el agotamiento del cerebro humano.

Se plantean numerosas preguntas.

¿Quá aplicaciones podría tener ésto?. Por ejemplo una red neuronal capaz de ver e interpretar es básica en sistemas de conducción inteligente.

¿Tiene implicaciones éticas?. Por supuesto. Ante una situación donde hay un accidente con unvehículo de conducción inteligente con alta probabilidad de haber fallecidos y donde están involucrados un anciano y una mujer embaraza ¿qué decisión tomará la máquina? ¿y si la decisión menos dañina es la autodestrucción?.

Un futuro sería integrar todos estos sistemas. Una red neuronal compleja formada por redes neuronales complejas especializadas en “ver”, “escuchar”, “hablar”, “relacionar conceptos”. ¿Estaremos ante un cerebro artificial?.

¿Podremos llegar a crear una red neuronal capaz de explorar aun paciente y legar a un diagnóstico correcto?. Aunque esto pueda ser una realidad el contacto humano, la relación interpersonal humano-humano, creo que no podrá ser sustituida.

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