{"id":17172,"date":"2019-07-19T08:53:20","date_gmt":"2019-07-19T14:53:20","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17172"},"modified":"2019-07-19T08:53:28","modified_gmt":"2019-07-19T14:53:28","slug":"se-te-hace-bola-el-deep-learning-te-lo-explica-un-premio-turing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/machine-learning\/se-te-hace-bola-el-deep-learning-te-lo-explica-un-premio-turing\/","title":{"rendered":"\u00bfSe te hace bola el \u2018deep learning\u2019? Te lo explica un premio Turing"},"content":{"rendered":"<p>La nueva inteligencia artificial est\u00e1 basada en<span>\u00a0<\/span><em>deep learning<\/em><span>\u00a0<\/span>y este est\u00e1 casi totalmente fundamentado en el aprendizaje supervisado&#8221;. Yann Lecun acaba de entrar en escena.<!--more--> El premio Turing, profesor de la Universidad de Nueva York y cient\u00edfico jefe en el departamento de investigaci\u00f3n en inteligencia artificial de Facebook se dispone a poner los puntos sobre las \u00edes a esa inteligencia que tienen las m\u00e1quinas modernas, que tan pronto nos maravilla como nos defrauda. No est\u00e1 despeinado ahora y no va a estarlo dentro de sesenta minutos, cuando concluya su intervenci\u00f3n en las TechTalks que organiza peri\u00f3dicamente la Association for Computer Machinery (ACM): los entresijos de la inteligencia artificial son para \u00e9l tan obvios como para el com\u00fan de los mortales es el funcionamiento de una rueda.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Primera parada: aprendizaje supervisado<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>&#8220;La idea de esto es que entrenas a una m\u00e1quina con ejemplos supervisados, para distinguir, por ejemplo, im\u00e1genes de coches o aviones&#8221;, explica Lecun. Despu\u00e9s se pone a prueba el sistema. Si no acierta, se ajustan los par\u00e1metros de la m\u00e1quina, de manera que en la siguiente vuelta aumente la precisi\u00f3n. Despu\u00e9s de haber estado expuestos a suficientes ejemplos y haber recibido suficientes ajustes, alcanzan rendimientos decentes. &#8220;Este sistema es muy exitoso en las \u00e1reas para las que hay muchos datos o bien estos son f\u00e1cilmente recopilables. Por ejemplo, reconocimiento de texto, im\u00e1genes, caras, traducciones&#8230;&#8221;.<\/p>\n<section class=\"sumario_html derecha\" id=\"sumario_1|html\"><a name=\"sumario_1\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i.giphy.com\/3og0Iwmv38WmJBrYvS.gif\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>El origen de esta t\u00e9cnica est\u00e1 en el perceptr\u00f3n, un algoritmo para el aprendizaje supervisado de clasificadores binarios. En 1957, Frank Rosenblat, padre del perceptr\u00f3n, -que estaba pensado m\u00e1s como una m\u00e1quina que como un programa-,<span>\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/blogs.umass.edu\/brain-wars\/files\/2016\/03\/rosenblatt-1957.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">explicaba<\/a><span>\u00a0<\/span>su criatura en estos t\u00e9rminos:\u00a0 &#8220;Podr\u00edamos hacer que el perceptr\u00f3n aprenda los conceptos de cuadrado y c\u00edrculo, y que encienda la luz 1 para los cuadrados y la 2 para los c\u00edrculos. Despu\u00e9s proceder\u00edamos a mostrar al sistema un amplio conjunto de cuadrados de diferentes tama\u00f1os en diferentes entornos al tiempo que mantenemos la luz 1, forzando as\u00ed al sistema a responder. Despu\u00e9s le mostrar\u00edamos un conjunto de c\u00edrculos manteniendo la luz 2&#8221;. Perceptr\u00f3n acababa siendo efectivo en lo suyo, pero poco adaptable a formas y conceptos m\u00e1s complejos. &#8220;Era lo que hoy llamar\u00edamos una red neuronal de una sola capa&#8221;, se\u00f1ala Lecun.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>M\u00e1s y mejor: redes neuronales multicapa<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>La respuesta a estas limitaciones fueron las redes neuronales multicapa. &#8220;La raz\u00f3n de estas m\u00faltiples capas es el hecho de que el mundo de la percepci\u00f3n es esencialmente compositivo. De modo que los objetos est\u00e1n hechos de partes y las partes de subpartes que est\u00e1n hechas de combinaciones de l\u00edmites en una imagen que a su vez est\u00e1 hecha de p\u00edxeles&#8221;, explica el profesor de la Universidad de Nueva York.<\/p>\n<p>Esta matrioska es lo que nos obliga a buscar arquitecturas de m\u00faltiples capas, capaces de detectar rasgos relevantes en distintos niveles. &#8220;Si quieres reconocer un coche, es probable que sea buena idea tener algo capaz de detectar formas redondeadas, para poder determinar si hay ruedas en la imagen&#8221;, contin\u00faa Lecun. &#8220;Y todo esto se llama<span>\u00a0<\/span><em>deep learning<\/em>, \u00fanicamente porque hay m\u00faltiples capas. Es as\u00ed de sencillo&#8221;.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Sin pistas: aprendizaje por refuerzo<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>El aprendizaje supervisado no es la \u00fanica aproximaci\u00f3n a las m\u00e1quinas moderadamente inteligentes. Otra posibilidad es lo que se conoce como aprendizaje por refuerzo: &#8220;Este sistema es fascinante porque a diferencia de lo que ocurre con el aprendizaje supervisado, no necesitas decir a la m\u00e1quina cu\u00e1l es la respuesta correcta&#8221;, precisa. La estrategia en este caso es que el sistema interact\u00fae un gran n\u00famero de veces con el entorno en cuesti\u00f3n para lograr el aprendizaje.<\/p>\n<section class=\"sumario_html derecha\" id=\"sumario_2|html\"><a name=\"sumario_2\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media3.giphy.com\/media\/Vm6441iRt02bu\/giphy.gif?cid=790b76115d2df81433644e35597da08c&amp;rid=giphy.gif\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>\u00bfD\u00f3nde est\u00e1 el problema? En que estas cosas llevan tiempo, incluso para conceptos relativamente simples. &#8220;Por ejemplo, para entrenar a una red neuronal profunda para jugar a juegos de Atari, la pones a mirar la pantalla y a jugar muchos juegos y va deduciendo qu\u00e9 acciones tomar para maximizar la puntuaci\u00f3n, pero toma unas 83 horas alcanzar el rendimiento que cualquier humano puede alcanzar en 15 minutos de juego&#8221;, explica Lecun. Incluso en los avances m\u00e1s recientes y sofisticados, como el caso de AlphaStar, el programa creado por DeepMind para jugar a Starcraft II, el tiempo de entrenamiento resulta desorbitado: la victoria cost\u00f3 el equivalente a 200 a\u00f1os de entrenamiento en tiempo real (el truco es que los agentes artificiales desarrollaron su aprendizaje en un entorno de juego con el ritmo acelerado).<\/p>\n<p>&#8220;Estos sistemas son pr\u00e1cticos, por ejemplo, para ense\u00f1ar a un robot a asir objetos, o a un coche a conducir solo. El coche tendr\u00eda que conducir millones de horas y caer por un precipicio varios miles de veces para aprender a evitarlo&#8221;, precisa el profesor. El problema es que estas m\u00e1quinas no<span>\u00a0<\/span><em>nacen\u00a0<\/em>albergando en su interior un modelo del funcionamiento del mundo: lo construyen a base de ensayo y error. &#8220;Esto es una de las limitaciones de las aproximaciones actuales a la inteligencia artificial&#8221;.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>\u00bfC\u00f3mo lo hacen los humanos? Aprendizaje autosupervisado<br \/>\n<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>La respuesta a esta cuesti\u00f3n es, tal vez, la clave para derrumbar la barrera que suponen las limitaciones del aprendizaje por refuerzo. &#8220;Los beb\u00e9s aprenden fundamentalmente a trav\u00e9s de la observaci\u00f3n. Mi propuesta es lo que llamo aprendizaje autosupervisado. La idea es entrenar a una red neuronal muy grande para entender el mundo a trav\u00e9s de la predicci\u00f3n&#8221;, avanza el experto.<\/p>\n<p>Por ejemplo, ante una porci\u00f3n de un v\u00eddeo, este sistema tendr\u00eda que ser capaz de determinar lo que va a ocurrir a continuaci\u00f3n. &#8220;En este modelo no hay etiquetas externas asignadas por humanos&#8221;, se\u00f1ala Lecun. Parte del input sirve de entrenamiento para predecir el resto y avanzar en el aprendizaje.<\/p>\n<p>El aprendizaje autosupervisado ya se emplea con cierto \u00e9xito en contextos de procesamiento del lenguaje natural, pero pierde fuelle cuando se enfrenta a im\u00e1genes. La clave es que en el caso del lenguaje, las posibilidades son en cierto sentido finitas, pero cuando la informaci\u00f3n es visual, aumenta la incertidumbre. Lecun pone el ejemplo de una ni\u00f1a que se dispone a soplar las velas de su tarta de cumplea\u00f1os. Cuando llega el momento de que el sistema proponga un resultado para la acci\u00f3n, la imagen se torna borrosa. \u201cEl sistema no sabe realmente qu\u00e9 va a ocurrir, as\u00ed que predice la media de todos los futuros escenarios posibles\u201d.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>La imaginaci\u00f3n de la m\u00e1quina: entrenamiento adversarial<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Para que la m\u00e1quina aprenda lo que pasa cuando una ni\u00f1a rodeada de ni\u00f1os se inclina sobre una tarta coronada por una vela encendida, necesitamos el trabajo conjunto de dos redes neuronales. Una se encarga de generar escenarios y la otra de determinar c\u00f3mo de probables o aut\u00e9nticos son. Ambas redes se entrenan mutuamente: una es cada vez m\u00e1s veros\u00edmil, la otra es cada vez m\u00e1s dif\u00edcil de enga\u00f1ar.<\/p>\n<p>Estos sistemas tambi\u00e9n los hemos visto en acci\u00f3n: inventando caras, creando nuevos patrones para estampados de ropa e incluso en los coches aut\u00f3nomos, determinando cu\u00e1l es la trayectoria m\u00e1s probable para el resto de los veh\u00edculos. &#8220;La generaci\u00f3n y reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes es un \u00e1rea fascinante, los modelos generativos de los \u00faltimos a\u00f1os han tra\u00eddo much\u00edsimos progresos a este campo. Esto podr\u00eda ser la clave para resolver el problema de la incertidumbre en los modelos predictivos. Si podemos resolver esto, tendremos una herramienta para hacer progresos significativos en el mundo de la inteligencia artificial&#8221;, explica Lecun. Seg\u00fan \u00e9l, al final de todos estos avances las m\u00e1quinas subir\u00edan un escal\u00f3n clave en su aproximaci\u00f3n al ser humano: podr\u00edan desarrollar algo parecido al sentido com\u00fan.<\/p>\n<p><strong>Fuente: El Pais<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La nueva inteligencia artificial est\u00e1 basada en\u00a0deep learning\u00a0y este est\u00e1 casi totalmente fundamentado en el aprendizaje supervisado&#8221;. 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