¿Qué pueden hacer las redes neuronales?

El aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático basada en los principios de las redes neuronales artificiales, tiene un enorme potencial y ya se utiliza ampliamente en diversas industrias. Es una herramienta moderna y poderosa capaz de resolver muchos problemas complejos que anteriormente carecían de soluciones efectivas.

Las redes neuronales se aplican a diversas tareas del mundo real en múltiples dominios. A continuación se presentan varias categorías principales de problemas que abordan, junto con ejemplos:

• Reconocimiento de imágenes: utilizado para identificar y clasificar imágenes en áreas como el etiquetado automático de fotos en redes sociales o diagnósticos médicos, incluyendo el análisis de imágenes de resonancia magnética y 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 utilizan aprendizaje profundo para ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en el comportamiento previo del usuario;
• Coches autónomos: el aprendizaje profundo permite a los vehículos reconocer objetos, peatones, otros vehículos, señales de tráfico y más, y posteriormente tomar decisiones basadas en la información recibida:

• Reconocimiento facial: esto se utiliza en muchas áreas, desde el desbloqueo de teléfonos hasta sistemas de seguridad y sistemas de acceso sin llave:

• Tareas generativas: se emplean 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?

Aún existen categorías de problemas que siguen siendo difíciles o actualmente imposibles de resolver utilizando aprendizaje profundo o redes neuronales:

• Construcción de inteligencia artificial general (AGI): a pesar de los avances significativos, las redes neuronales modernas no pueden replicar completamente la diversidad y adaptabilidad de la inteligencia humana. Cada red está diseñada para realizar únicamente la tarea específica para la que fue entrenada:

• 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 suelen llamarse "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 eficaces para aprender de los datos y predecir en función de los patrones encontrados en los datos, pero pueden no ser capaces de manejar tareas donde se deben seguir reglas o algoritmos de manera estricta (por ejemplo, resolver una 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.