Aprendizaje profundo y reconocimiento facial

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se ocupa de algoritmos inspirados tanto en la estructura como en la función del cerebro humano, denominados redes neuronales artificiales. En términos más simplistas, los algoritmos de aprendizaje profundo enseñan a los ordenadores a aprender mediante el ejemplo, del mismo modo que los seres humanos son capaces de aprender nueva información y habilidades observando las acciones de otros. El aprendizaje profundo es una tecnología clave detrás de muchas ofertas de software de reconocimiento facial y de objetos, como los programas de software de redacción automática y los coches parcialmente autónomos o autoconducidos. Mediante la implementación de algoritmos de aprendizaje profundo, estos programas de software son capaces de detectar automáticamente rostros y objetos en su entorno inmediato.

Los avances en los algoritmos de aprendizaje profundo en la última década han permitido a los desarrolladores e ingenieros de software lograr hazañas que antes se consideraban inviables en lo que respecta a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Una de las razones principales es que las iteraciones anteriores de algoritmos de aprendizaje automático seguían requiriendo la intervención manual de seres humanos para funcionar de manera eficiente. En cambio, los desarrolladores de software que utilizan algoritmos de aprendizaje profundo pueden alimentar el algoritmo con numerosas imágenes etiquetadas, que el modelo de software puede utilizar para encontrar patrones y características comunes en estas imágenes. Después de alimentar el algoritmo de aprendizaje profundo con millones de imágenes de este tipo, el modelo de software podrá reconocer gradualmente nuevas imágenes basándose en las similitudes de las imágenes anteriores con las que fue entrenado.

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

Dado que los algoritmos de aprendizaje profundo utilizan redes neuronales artificiales, el aprendizaje profundo funciona de forma similar al cerebro humano. Como el cerebro humano está compuesto de múltiples capas que trabajan juntas para ayudar a las diversas funciones del cuerpo humano, cada capa contiene ciertos datos e información que contribuyen a estas funciones respectivas. En lo que respecta a los algoritmos de aprendizaje profundo, estas capas del cerebro humano adoptan la forma de redes neuronales artificiales en el contexto de programas informáticos. Cuando se trata de crear un algoritmo de aprendizaje profundo, un desarrollador de software configurará primero las redes neuronales artificiales o el número de capas y funciones que el algoritmo necesita para alcanzar el objetivo previsto.

Una vez configurado el modelo de aprendizaje profundo, el desarrollador de software lo alimentará con millones de imágenes anotadas o etiquetadas. Siguiendo con el ejemplo de los programas de software de redacción automática, un desarrollador de software que desee crear un algoritmo de aprendizaje profundo para software de reconocimiento facial y redacción alimentaría su modelo con millones de imágenes de rostros humanos. A continuación, el desarrollador de software ejecutaría estas imágenes a través de las redes neuronales artificiales, ajustando ciertos parámetros y variables a lo largo del proceso para garantizar que el modelo es gradualmente capaz de detectar patrones comunes entre las diversas imágenes anotadas. Con el suficiente ajuste y entrenamiento, el modelo de aprendizaje profundo será capaz finalmente de reconocer o clasificar imágenes de rostros sin etiquetar o nuevos basándose en el conocimiento derivado de los millones de imágenes etiquetadas que se utilizaron para entrenar inicialmente el modelo.

¿Qué retos plantea el aprendizaje profundo?

Uno de los principales retos que surgen cuando se pretende utilizar algoritmos de aprendizaje profundo para el desarrollo de software es la cantidad de datos brutos que se necesitan para respaldar las redes neuronales artificiales que permiten el funcionamiento de estas tecnologías. Volviendo al ejemplo del software de redacción facial automática, un desarrollador de software que quisiera adquirir millones de imágenes de rostros humanos para crear un algoritmo de aprendizaje profundo probablemente tendría multitud de fuentes entre las que elegir. Sin embargo, si este mismo desarrollador de software comenzara a trabajar en un algoritmo de aprendizaje profundo que pudiera detectar automáticamente información de tarjetas de crédito, el desarrollador en cuestión tendría más que probablemente dificultades para obtener el gran número de imágenes de tarjetas de crédito que se necesitarían para apoyar el desarrollo de dicho modelo.

Dicho esto, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo puede ser extremadamente costoso y lento en la práctica. Además de las cantidades brutas de datos que se necesitan para crear un algoritmo de aprendizaje profundo, estos algoritmos también requieren una enorme cantidad de potencia de cálculo para funcionar. Hasta ahora, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo y tecnologías afines se ha limitado en gran medida a empresas tecnológicas multimillonarias como Tesla y Microsoft, ya que estas empresas disponen de los recursos necesarios para adquirir las cantidades brutas de datos que se necesitan para crear dichos algoritmos, así como la potencia informática necesaria para ejecutarlos con eficacia. De este modo, muchos algoritmos de aprendizaje profundo están limitados por los recursos del desarrollador de software concreto que crea el algoritmo.

Desde una perspectiva histórica, muchos algoritmos de aprendizaje automático del pasado han requerido programadores humanos para codificar manualmente las reglas que rigen una aplicación de software concreta. Sin embargo, los avances en los algoritmos de aprendizaje profundo han abierto nuevas posibilidades en los campos del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que las redes neuronales artificiales que permiten el funcionamiento de estos algoritmos reducen la necesidad de que los desarrolladores de software realicen entradas manuales. Por lo tanto, aunque ya se han desarrollado muchos programas de software innovadores en conjunción con los avances en los algoritmos de aprendizaje profundo, hay muchos más programas que seguramente se desarrollarán en un futuro próximo, a medida que los desarrolladores de software continúen creando nuevos algoritmos y modelos en busca de nuevas posibilidades y resultados.