¿Qué pueden hacer las redes neuronales?

El aprendizaje profundo, basado en redes neuronales artificiales, es actualmente una tecnología fundamental en múltiples industrias. Resuelve tareas complejas que antes eran imposibles o requerían un gran esfuerzo manual. Las redes neuronales se utilizan ampliamente en muchos ámbitos:

• Reconocimiento de imágenes: empleado para identificar objetos en fotografías, etiquetado automático en redes sociales y análisis de imágenes médicas (MRI, rayos X).

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

• Análisis de texto: el aprendizaje profundo contribuye al análisis y 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: se utiliza en múltiples ámbitos, 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?

A pesar de su versatilidad, las redes neuronales aún presentan limitaciones importantes:

• Inteligencia artificial general (AGI): los modelos actuales no pueden igualar el razonamiento, la adaptabilidad ni la comprensión amplia de los humanos. Una red neuronal realiza únicamente la tarea para la que fue entrenada.

• Tareas con pocos datos: el aprendizaje profundo requiere grandes conjuntos de datos. Con datos insuficientes, los modelos no logran aprender patrones (subajuste) o memorizan ejemplos (sobreajuste).

• Requisitos de alta interpretabilidad: las redes neuronales suelen ser "cajas negras". En campos como la salud o las finanzas, donde las decisiones deben ser transparentes, esta baja interpretabilidad se convierte en una barrera importante.

• Tareas estrictamente basadas en reglas: las redes neuronales aprenden a partir de patrones, no de lógica rígida. No son adecuadas para tareas que requieren un seguimiento preciso de reglas, como resolver ecuaciones o ejecutar algoritmos deterministas.

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.