Así se advierte también en el Libro blanco sobre el impacto de la tecnología ‘Deep Learning‘ (‘Aprendizaje profundo’) que acaba de publicar el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona.
En este Libro Blanco también se pone de relieve que el “aprendizaje profundo” tendrá una aplicación destacada en el ámbito de la identificación, la interpretación y la categorización de imágenes, con aplicaciones en el campo de los videojuegos, las industrias culturales o la medicina.
Según Torrent, el punto de ruptura ocurrido en 2012, cuando un equipo de la Universidad de Toronto liderado por el psicólogo e informático Geoffrey Hinton presentó una red neuronal capaz de predecir los objetos presentes en muchas imágenes, abrió “una nueva era” en el ámbito de la computación y el aprendizaje automático.
Estos avances han eclosionado gracias al aumento de datos disponibles, procedentes, entre otros, de los dispositivos conectados en el ámbito del Internet de las Cosas y a la popularización de los smartphones, que actúan como “grandes generadores de información”, según Torrent, que también es director de la Unidad de Big Data Analytics del centro tecnológico de Cataluña Eurecat.
Simular un cerebro humano
La progresiva implantación del ‘Deep Learning’, en que los ordenadores procesan grandes cantidades de datos, simulando el cerebro humano, “cambiará la manera de interactuar con el móvil”, ha alertado Torrent.
El ‘Deep Learning’ también favorecerá la irrupción de innovaciones como el coche autónomo, con algoritmos capaces de interpretar y entender un espacio físico en tiempo real y hacer transitar el vehículo de manera segura por entornos urbanos e interurbanos.
EFE/Sherwin Schools.
El autor del Libro Blanco, Jaume Gibert, augura que el ‘Deep Learning’ también impactará en el procesamiento del lenguaje natural, puesto que el aprendizaje profundo “es capaz de aprender el significado de palabras basándose en la posición que ocupan dentro de un conjunto significativamente grande de textos, facilitando tareas como la traducción o la generación de resúmenes automáticos y los asistentes virtuales”.
Hasta ahora los algoritmos se basaban en el conocimiento del lenguaje que aportaban los propios humanos “y ahora son capaces de entenderlo y aprenderlo por sí mismos”.
Precisamente, la interpretación del lenguaje natural tiene una traslación directa en el sector móvil, donde los smartphones “alcanzarán capacidades efectivas de interacción con humanos” que “hoy en día ya están cambiando nuestra manera de interactuar con ellos”, concluye Gibert. EFE
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