¿Qué pueden hacer las redes neuronales?

El aprendizaje profundo, una subclase del aprendizaje automático basada en los conceptos y principios de las redes neuronales artificiales, tiene un enorme potencial y ya ha encontrado una amplia aplicación en diversas industrias. Es una herramienta moderna y potente capaz de resolver muchos problemas para los que antes simplemente no teníamos respuestas.

El aprendizaje profundo tiene muchas aplicaciones en el mundo real en diferentes sectores. A continuación se presentan varias clases de problemas que resuelven las redes neuronales y ejemplos específicos:

• Reconocimiento de imágenes: el aprendizaje profundo se aplica al reconocimiento y clasificación de imágenes en muchos ámbitos, desde el etiquetado automático de fotos en redes sociales hasta el diagnóstico médico, como el análisis de imágenes de resonancia magnética o radiografías:

• Reconocimiento de voz: sistemas como Siri, Google Assistant y Alexa utilizan el aprendizaje profundo para procesar y comprender el habla humana:

• Análisis de texto: el aprendizaje profundo ayuda en el análisis y la clasificación de textos. Esto incluye reseñas de clientes, artículos de noticias, redes sociales y más. Un ejemplo sería el análisis de sentimientos en tweets o reseñas de productos:

• Sistemas de recomendación: servicios como Netflix o Amazon emplean aprendizaje profundo para ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en el comportamiento previo del usuario;
• Vehículos autónomos: el aprendizaje profundo permite a los automóviles reconocer objetos, peatones, otros vehículos, señales de tráfico y más, y posteriormente tomar decisiones en función de la información recibida:

• Reconocimiento facial: utilizado en múltiples ámbitos, desde el desbloqueo de teléfonos hasta sistemas de seguridad y sistemas de acceso sin llave:

• Tareas generativas: empleadas para crear nuevos datos que imitan algunos de los datos originales. Ejemplos incluyen la creación de imágenes realistas de rostros que no existen en la realidad, o la transformación de una imagen de un paisaje invernal en uno veraniego. Esto también se aplica a tareas relacionadas con el procesamiento de texto y audio.

¿Qué NO pueden hacer las redes neuronales?

Al mismo tiempo, existen algunas clases de problemas que actualmente son difíciles o imposibles de resolver utilizando aprendizaje profundo o redes neuronales:

• Construcción de inteligencia artificial general (AGI): a pesar de todos los avances en el aprendizaje profundo, todavía estamos lejos de construir una máquina que pueda simular completamente la inteligencia humana en toda su diversidad. Cada red neuronal es capaz de resolver solo una tarea previamente aprendida:

• Tareas con pocos datos: el aprendizaje profundo requiere grandes cantidades de datos para el entrenamiento. Si hay pocos datos, el modelo puede aprender de manera deficiente (subajuste) o memorizar los datos sin extraer los patrones necesarios (sobreajuste):

• Altos requisitos de interpretabilidad: las redes neuronales a menudo se denominan "cajas negras" porque es difícil entender cómo llegaron a una determinada conclusión o predicción. Para algunas áreas, como la medicina o las finanzas, donde se requiere un alto grado de transparencia y explicabilidad, esto puede ser un problema:

• Tareas que requieren una estricta adhesión a reglas: las redes neuronales son buenas para aprender de los datos y predecir en función de los patrones encontrados en los datos, pero pueden no ser capaces de afrontar tareas donde se deben seguir reglas o algoritmos estrictamente (por ejemplo, resolver la ecuación):

En general, el aprendizaje profundo es una herramienta poderosa que puede resolver muchos problemas. Sin embargo, como cualquier herramienta, tiene sus limitaciones y es importante utilizarla donde tenga más sentido.