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La progresiva implantación del deep learning o aprendizaje profundo, en que los ordenadores procesan grandes cantidades de datos, simulando el cerebro humano, “cambiará la manera de interactuar con el móvil”, según Marc Torrent, director del Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona y de la Unidad de Big Data Analytics del centro tecnológico Eurecat.
Los motivos, entre otros, de este cambio se recogen en un Libro blanco sobre el impacto de la tecnología Deep Learning que acaba de publicar el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, que pone de relieve que el aprendizaje profundo también 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.
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.
Por otro lado, el autor del Libro Blanco, Jaume Gibert, concluye 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”. En particular, 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 translación 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”, explica Gibert. El móvil, “un sensor más” en la recopilación de datos Los móviles inteligentes “cumplen una doble función”, dado que actúan como “plataformas de recolección de información del Internet de las Cosas” y son, a la vez, “un sensor más, capaz de recopilar datos a partir del uso que le damos”, expone el director del Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona. 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, que ha 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”.
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