¿Qué es el Deep Learning?

El objetivo de la inteligencia artificial es construir máquinas capaces de razonar y pensar como seres humanos. Aunque aún parezca lejano, este objetivo cada vez está más cercano.

Desde que en los años 50 Alan Turing, considerado el padre de la Inteligencia Artificial, diseñó su famoso Test de Turing para analizar la capacidad de una máquina para generar respuestas similares a las que daría un humano, la evolución de la Inteligencia Artificial, de la mano de una tecnología cada vez más potente, ha evolucionado sorprendentemente.

Una de las últimas fases de esta evolución es el Deep Learning, una técnica concreta del Machine Learning. El Deep Learning es un sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales, que dota a las máquinas de capacidad de aprender por sí mismas. Es decir, se trata de que las máquinas imiten el proceso de aprendizaje humano: analizar conceptos, probar, fracasar y comprender sus errores para mejorar, que es la base de todo aprendizaje para que sea efectivo.

Un ejemplo de Deep Learning

Un ejemplo bastante reciente de la aplicación del Deep Learning y con el que se explica muy bien su funcionamiento es el programa de Google AlfaGo. Este programa para jugar un antiguo juego de mesa asiático, el Go, es capaz de ganarle a los mejores jugadores profesionales de Go. ¿Cómo? Muy sencillo. Entrenando.

En los clásicos juegos de ajedrez (recordemos que ya hace 20 años un programa de IBM fue capaz de batir a Kasparov), el programa se alimentaba con todas las posiciones y estrategias posibles para, en cada jugada, decidir cuál sería el mejor movimiento. En este caso, estaríamos hablando de Machine Learning, dado que la máquina es capaz de decidir en base a un idicador de datos que tiene acumulada en su cerebro.

Pero AlfaGo, basada en Deep Learning, va un paso más allá. En este caso, y dado que el juego es mucho más complejo y las posiciones mucho más numerosas que en el ajedrez, el programa, en vez de ser “alimentado” con todos los movimientos posibles, desarrolló su estrategia a partir de las diferentes partidas con personas, hasta que consiguió adquirir la práctica necesaria para ganar.

Posibles aplicaciones del Deep Learning al E-learning

El potencial del Deep Learning es enorme y aún está dando sus primeros pasos, pero ya podemos vislumbrar algunas aplicaciones que pueden revolucionar el elearning.

  • Asistentes personales que interpreten el lenguaje natural a partir de la voz del alumnado, que sean capaces de ayudarle cuando surjan problemas en la realización de una formación, o de orientarle a partir de la conversación que mantienen con él.
  • Tutorización del alumnado, respondiendo dudas y corrigiendo prácticas.

Es probable que en un futuro no muy lejano asistamos a estas y otras innovaciones que revolucionarán el e-learning tal y como lo conocemos.

¿Y tú que piensas de estos avances y que la tecnología paso a paso ya sea capaz de tomar decisiones? ¿Es una ventaja o una desventaja.

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