Por qué una forma de aprendizaje automático será particularmente poderosa.
Año Honrado
2015
Región
Global
Los investigadores en inteligencia artificial se están enfocando en un método llamado deep learning, que hace que las computadoras reconozcan patrones en los datos por sí solas (ver «Enseñando a las máquinas a entendernos»). Una persona que demostró su potencial es Ilya Sutskever, quien se entrenó bajo la tutela de un pionero del deep learning en la Universidad de Toronto y utilizó esta técnica para ganar un desafío de reconocimiento de imágenes en 2012. Ahora es un miembro clave del equipo de investigación de Google Brain. Le pregunté por qué el deep learning podría imitar la visión humana y resolver muchos otros desafíos.
“Cuando miras algo, sabes lo que es en una fracción de segundo,” dice él. “Y, sin embargo, nuestras neuronas operan extremadamente lento. Eso significa que tu cerebro solo necesita un número modesto de cálculos paralelos. Una red neuronal artificial no es más que una secuencia de cálculos paralelos y muy simples.”
“Empezamos una empresa para seguir aplicando este enfoque a diferentes problemas y expandir su rango de capacidades. Pronto, nos unimos a Google. He demostrado que la misma filosofía que funcionó para el reconocimiento de imágenes también puede lograr muy buenos resultados para la traducción entre lenguajes. Debería superar la tecnología de traducción existente por un buen margen. Creo que verás al deep learning progresar mucho en varias áreas. No hace suposiciones sobre la naturaleza de los problemas, por lo que es aplicable a muchas cosas.”
