Deep Learning: casi todo lo que tienes que saber

Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning… son términos que nos hemos acostumbrado a escuchar en los últimos años. A menudo los tomamos como sinónimos, o el uno por el otro, pero en realidad presentan algunas diferencias. Pero hablar de Deep Learning hoy en día, es hacerlo en realidad de un tipo de inteligencia artificial avanzada, que utiliza algoritmos complejos para procesar Big Data, y que produce resultados contextualizados, simulando la forma en la que el cerebro humano procesa y comparte la información.

Si queremos ser aún más específicos, podríamos decir que el deep learning es inteligencia artificial basada en varias capas de redes neuronales, con un entrenamiento algorítmico que “enseña” a estas redes a imitar la actividad cerebral humana. Para conseguirlo, utiliza conjunto de datos lo suficientemente masivos como para abordar uno o varios casos de uso.Gracias a esta arquitectura, este tipo de IA puede gestionar tareas de computación de alto nivel, como puede ser el procesamiento del lenguaje natural (PNL), detección del fraude, conducción autónoma de vehículos o el reconocimiento de imágenes. Y sí, como os podéis imaginar, también es la base sobre la que se construyen los nuevos modelos de IA Generativa.

¿En qué se diferencia del machine learning? En realidad, teóricamente no en demasiado. El deep learning es, en realidad, un tipo especializado de machine learning: ofrece más potencia y puede manejar grandes cantidades de diferentes tipos de datos, mientras que un modelo típico de machine learning opera en tareas más generales y a una escala mucho menor. El aprendizaje profundo se utiliza principalmente para proyectos más complejos, como el diseño de un chatbot automatizado o la generación de datos sintéticos, por ejemplo.

Distintas formas de aprender

Los modelos de deep learning están diseñados para poder aprender de distintas formas. Aunque hay subconjuntos y matices en cada uno de los tipos de aprendizaje que vamos a ver a continuación, estos “métodos de enseñanza” son los más habituales.

• Aprendizaje supervisado: Aunque casi cualquier modelo de machine learning se mueve en este terreno, los modelos de deep learning no pierden esta capacidad al incoporar nuevas habilidades. Este tipo de aprendizaje generalmente implica el etiquetado de datos y la capacitación sobre cómo los resultados coinciden con unas entradas determinadas.
• Aprendizaje no supervisado: se utilizan datos de entrenamiento no etiquetados y no estructurados y requieren que el modelo de aprendizaje profundo encuentre patrones y posibles respuestas en los datos de entrenamiento por sí solo. Este tipo de entrenamiento no requiere intervención humana y es exclusivo de los modelos de deep learning y otros modelos basados en algoritmos de IA más complejos.
• Aprendizaje semisupervisado: los modelos de aprendizaje profundo reciben datos no etiquetados y etiquetados en su conjunto de entrenamiento, lo que les obliga a dar simultáneamente los resultados esperados e inferir los resultados basados en entradas no estructuradas o no etiquetadas.
• Aprendizaje autosupervisado: el aprendizaje autosupervisado es cuando es el propio modelo de aprendizaje profundo, el que crea sus propias etiquetas y estructuras para interpretar mejor su conjunto de datos de entrenamiento y los posibles resultados.
• Aprendizaje por transferencia: un modelo de IA fundacional puede ser optimizado para aprender cómo gestionar nuevas tareas, sin haber recibido un entrenamiento específico sobre cómo hacerlo.
• Aprendizaje de refuerzo: Este tipo de aprendizaje se produce cuando un modelo actualiza su comportamiento basándose en el feedback obtenido por los resultados previos. Este méotod facilita que los modelos mejoren su toma de decisiones, especialmente en terrenos como puede ser el de la conducción autónoma.

Principales ventajas del deep learning

El aprendizaje profundo presenta una serie de ventajas notables debido a su capacidad para imitar el comportamiento humano y producir resultados sorprendentes. Una de las áreas donde brilla es en la creación de la base para la Inteligencia Artificial Generativa. Este enfoque permite a usuarios y empresas generar contenido original en una escala impresionante, especialmente cuando se trata de lenguaje natural.

Otra ventaja crucial es que el aprendizaje profundo puede comprender y trabajar con información no estructurada de manera efectiva. En el ámbito de la inteligencia artificial, los conjuntos de datos no estructurados, como imágenes y audio, han sido históricamente desafiantes de interpretar para muchos modelos. Sin embargo, las redes neuronales en el aprendizaje profundo tienen la capacidad de entender y procesar este tipo de datos sin requerir de un etiquetado o preparación exhaustiva. Esta capacidad simplifica en gran medida la incorporación de datos no estructurados en el proceso de entrenamiento de modelos, lo que agiliza el desarrollo de soluciones de IA.

Una característica destacada de los modelos de aprendizaje profundo es su habilidad para reconocer patrones y relaciones complejas en los datos. En este sentido, la arquitectura de redes neuronales en estos modelos les permite reflejar incluso las formas más complejas del pensamiento humano, como es la toma de decisiones. Esta habilidad se manifiesta en su capacidad para entender las conexiones (y su relevancia) entre diferentes patrones de datos, así como las relaciones presentes en sus conjuntos de datos de entrenamiento.

Por otro lado, al modelar el funcionamiento del cerebro humano, estos modelos son altamente adaptables y capaces de abordar múltiples tareas de manera simultánea. Mediante estrategias como el aprendizaje por transferencia, un modelo de aprendizaje profundo puede aprovechar el conocimiento adquirido de una tarea para aplicarlo en otra. Esto permite que los modelos sean entrenados y reentrenados de manera continua, lo que les permite asumir una amplia variedad de casos con eficacia.

Y sus inconvenientes

Pese a sus grandes ventajas, el uso de estos modelos no se libra de presentar algunos inconvenientes que las empresas tienen que asumir, como su alto consumo energético o unos costes que pueden ser importantes.

Los modelos de aprendizaje profundo requieren más potencia que los modelos tradicionales de machine learning, lo que en agunos casos puede provocar que entrenar estos modelos llegue a ser increíblemente costoso y requerir más hardware y recursos informáticos que los que una empresa se puede llegar a permitir. Por no hablar de su impacto medioambiental y su consumo energético. Algunos estudios de hecho, sugieren que los modelos de IA generativos ya suponen una emisión de dióxido de carbono superior a la de muchas aerolíneas.

Por otro lado, además del coste que supone entrenar estos modelos, se calcula que el uso de algunos de sus componentes clave, como las unidades GPU, ha tenido (y sigue teniendo) un impacto directo en la escasez de componentes que ha afectado tanto a la industria tecnológica como a otros sectores, en los últimos años.

Más precoupante que lo anterior sin embargo, es que aunque teóricamente los especialistas en IA y los científicos de datos son los que realmente deberian comprender cómo funcionan las redes neuronales, en muchos modelos de aprendizaje (especialmente el no supervisado), no acaban de entender por completo cómo se producen los resultados; o cómo son los procesos que siguen los modelos de aprendizaje profundo para llegar a muchas de sus conclusiones. Todo ello puede derivar en una falta de transparencia, sobre un modelo que no olvidemos, depende fundamentalmente de los datos con los que ha sido entrenado.

Y es aquí donde muchos expertos ven el principal problema. En un mundo ideal, los conjuntos de datos deberían ser imparciales, grandes, variados, y sin errores. Pero esto como sabemos, a menudo no es el caso. Cualquier error o prejuicio, por pequeño que sea, se hace más grave a medida que el modelo se optimiza y escala.

En definitiva, aunque el deep lerarning es una poderosa herramienta para el desarrollo de la inteligencia artificial, requiere una enorme cantidad de recursos dedicados y plantea algunas preocupaciones que es necesario abordar. Pese a ello nadie niega que en estos momentos, los pros superan a los contras y que lo que hemos visto hasta ahora no es más que el inicio de la revolución que está por llegar.