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Hace algo más de un año, en otra entrada de este blog, nuestro compañero Sergio Saludes ya comentó lo que es el aprendizaje profundo y se detallaron varias de sus aplicaciones (como la victoria de una máquina basada en estas redes sobre el campeón mundial de Go, considerado el juego más complejo del mundo).

Pues bien, en estos 16 meses (todo un mundo en estos temas) se ha avanzado enormemente en el número de aplicaciones y la calidad de los resultados obtenidos.

deep learning santo grial de la inteligencia artificialConsiderando por ejemplo el campo de la medicina hay que decir que cada vez son más utilizadas las herramientas de diagnóstico basadas en aprendizaje profundo, consiguiendo en algunos casos mayores tasas de acierto que los especialistas humanos. En especialidades concretas como la radiología estas herramientas están suponiendo una gran revolución y en industrias relacionadas como la farmacéutica también se han aplicado con éxito.

En sectores tan variados como la seguridad industrial, se han utilizado recientemente para detectar grietas en reactores nucleares, se han comenzado a emplear también en el mundo de las finanzas, predicción de consumo energético  y en otros campos como la meteorología y el estudio de las olas marinas.

Los proyectos de conducción autónoma de vehículos, tan en boga actualmente, usan principalmente herramientas basadas en aprendizaje profundo para calcular muchas de las decisiones a tomar en cada caso. Respecto a este tema, hay una cierta preocupación en cómo estos sistemas decidirán qué acciones llevar a cabo, especialmente cuando hay en juego vidas humanas y ya hay una página del MIT donde el público en general puede colaborar en la creación de una ética del coche autónomo. Realmente estos dispositivos solo pueden decidir lo que previamente haya sido programado (o entrenado) y seguramente falta mucho para que las máquinas puedan decidir por sí mismas (en el sentido convencional de “decidir”, aunque esto daría lugar a un debate mucho más complejo sobre otros temas como la singularidad).

Con respecto al programa de Go comentado anteriormente (que batió al campeón mundial  por 4 a 1), se ha desarrollado una nueva versión (Alpha Go Zero) que ha batido por 100 a 0 a dicha versión anterior simplemente conociendo las reglas del juego y entrenándose contra sí misma.

En otros ámbitos como la traducción de lenguas, comprensión y síntesis de la voz, también han avanzado de forma muy notable y el uso de asistentes personales en el teléfono móvil se está empezando a generalizar (si es que vencemos el natural rechazo o vergüenza a “conversar” con una máquina).

En CARTIF también se está trabajando en sistemas de aprendizaje profundo desde hace ya tiempo y se han desarrollado diferentes tipos de soluciones, como la clasificación de imágenes de patrimonio arquitectónico dentro del proyecto europeo INdeep learningCEPTION.

Todos estos desarrollos informáticos llevan asociado un alto coste computacional, especialmente en lo relativo al entrenamiento necesario de las redes neuronales utilizadas. A este respecto se está avanzando en los dos frentes implicados: hardware, mucho más rápido y potente y algoritmos, más evolucionados y optimizados.

Parece que el aprendizaje profundo es el santo grial de la inteligencia artificial en vista de los avances realizados en este campo. Puede que no sea así y simplemente estemos ante una nueva herramienta más, pero de lo que no cabe duda es de que es una herramienta extremadamente potente y versátil que dará origen a nuevos y prometedores desarrollos en muchas aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial.

Por supuesto, surgen muchas voces que alertan de los posibles peligros de este tipo de sistemas inteligentes. Lo cierto es que nunca está de más prevenir los riesgos potenciales de cualquier tecnología aunque, como dice Alan Winfield, más que a la inteligencia artificial es a la estupidez artificial a lo que habría que tener miedo, ya que, como siempre ocurre en estos casos, el peligro de cualquier tecnología está en el mal uso que se le puede dar y no en la tecnología en sí misma. Ante este reto lo que debemos hacer es promover mecanismos que regulen cualquier uso no ético de estas nuevas tecnologías.

Realmente estamos solo ante el comienzo de otra era dorada de la inteligencia artificial, como ha habido varias anteriormente, aunque esta vez sí parece que puede ser la definitiva. No sabemos hacia dónde nos llevará esta etapa, pero confiando en que sabremos aprovechar las posibilidades que se nos brindan, debemos ser optimistas.

José M. Llamas

José M. Llamas

Ingeniero industrial. Su línea de trabajo se centra en los sistemas de medición tridimensional y el procesamiento de datos aplicado a la obra civil y el patrimonio.
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