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  • Agosto 2016Nº 479

Informe especial La edad de oro de la inteligencia artificial

Inteligencia artificial

Aprendizaje profundo

Tras años de decepciones, la inteligencia artificial está empezando a cumplir lo que prometía en sus comienzos gracias a esta potente técnica.

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En la década de 1950, las computadoras suscitaron un gran entusiasmo al demostrar teoremas matemáticos y derrotar a seres humanos en partidas de damas. En los años sesenta creció la esperanza de que los científicos emulasen pronto el cerebro humano con ordenadores y programas; se creía que la «inteligencia artificial» (IA) no tardaría en igualar el rendimiento humano en cualquier tarea. En 1967, el recientemente fallecido Marvin Minsky, del Instituto de Tecnología de Massachusetts, vaticinó que el reto de la IA se superaría en el plazo de una generación.

Sin embargo, tal optimismo resultó prematuro. Aquellas expectativas no fueron colmadas ni por los programas que ayudaban a los médicos a efectuar mejores diagnósticos ni por las redes que tomaban como modelo el cerebro humano para reconocer el contenido de una fotografía. Los algoritmos de esos primeros años no eran lo suficientemente refinados, y necesitaban una cantidad de datos de la que no se disponía en la época. Además, la capacidad de computación era demasiado limitada para que las máquinas realizasen los ingentes cálculos necesarios para aproximarse a la complejidad del pensamiento humano.

A principios del siglo XXI, el sueño de construir máquinas con un nivel de inteligencia humano casi se había desvanecido. Hasta la expresión «inteligencia artificial» parecía haber sido erradicada de las disciplinas serias. Para referirse a las truncadas esperanzas del período comprendido entre los años setenta y mediados de los años 2000, científicos y escritores hablan de una sucesión de «inviernos de la IA».

Es sorprendente cómo pueden cambiar las cosas en diez años. Las perspectivas en IA han mejorado notablemente desde 2005, época en que comenzaron a despuntar las técnicas de aprendizaje profundo: un enfoque para construir máquinas inteligentes inspirado en la neurociencia y que, en los últimos años, ha impulsado de manera singular la investigación en IA. Hoy, grandes empresas tecnológicas están invirtiendo miles de millones en su desarrollo.

«Aprendizaje profundo» es una manera de referirse a la simulación de redes de neuronas que «aprenden» gradualmente a reconocer imágenes, a comprender el lenguaje o incluso a tomar decisiones. Esta técnica descansa en las redes neuronales artificiales, un elemento básico de la investigación actual en IA. Dichas redes no imitan exactamente el funcionamiento del cerebro. En su lugar, se basan en principios matemáticos generales que, a partir de ejemplos, les permiten aprender a detectar personas u objetos en una fotografía o a traducir los principales idiomas del mundo.

El aprendizaje profundo ha transformado la investigación en IA y reavivado las ambiciones perdidas en visión computarizada, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y robótica. En 2012 se lanzaron los primeros productos que entendían el habla —quizás el lector esté familiarizado con Google Now— y poco después aparecieron aplicaciones que permitían identificar el contenido de una imagen, una característica hoy ya incorpora Google Photos.

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