Deep learning: de la inteligencia artificial a la computación afectiva - Nobbot

Deep learning: de la inteligencia artificial a la computación afectiva

Xavier Balsells, Grupo Lavinia
Xavier Balsells, Grupo Lavinia

John McCarthy en el 1956 definió la inteligencia artificial como “ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes“. Poco se imaginaban que en 60 años esa inteligencia se desarrollaría con tanta profundidad. Y es que el término Inteligencia Artificial dio lugar al machine learning, máquinas que aprenden con lo que ven.

Sobre el desarrollo de la inteligencia artificial y su evolución, el deep learning, una de las tendencias con más repercusión en los últimos años, se habló en Eurecat Mobile Forum, junto a las últimas novedades, tendencias y estrategias del sector de la movilidad. Facebook, YouTube, Twitter, Spotify, Instagram… y un innumerable lista de aplicaciones aprenden cada día del usuario, generan datos que permiten a las machine learning interactuar con mayor precisión con él. ¿Cuántas veces nos has recomendado Spotify una canción y la ha acertado? Andrés González, Business Development Manager & Data Architect de Clever Data, considera las redes sociales mencionadas como unas autenticas productoras de “carnaza” y causantes de este gran éxito tecnológico.

DEEP LEARNING para simular emociones humanas

Ahora bien, las machine learning ya han empezado su transformación. El deep learning es la actual tendencia del sector y como podemos intuir no se trata solo de aprender, sino que de aprender en profundidad. La inteligencia artificial se desarrolla más para incorporar la computación afectiva, y así poder medir, interpretar y simular las emociones humanas.

Tiago Henriques, Technology solutions professional-advance analytics & big data de Emea-Microsoft, ejemplifica el deep learning de una forma muy clara. La cámara trata de identificar la persona, hace una análisis visual (edad aproximada, estado emocional, color…); y ofrece una solución ajustada al análisis generado. Mide, interpreta y simula.

watson y cortana

La clave del deep learning es que nos facilita las tareas que hacemos diariamente. Predecir la próxima palabra que vamos a escribir en nuestro smartphone es otra de las funciones en las cuales actúa. Por no decir, en los bots, que con el nuevo paso, podrán mejorar substancialmente su comportamiento y asimilarlo más al comportamiento humano. Pero el verdadero ejemplo exponencial del deep learning es Watson y Cortana, sistemas informáticos, que van más allá y entienden, razonan, aprenden e interactúan.

En Eurecat Mobile Forum, María Borbonés, especialista técnica en soluciones de IBM Cloud, habló en profundidad de Watson y lo presentó como un ser humano más, ya que sabe detectar una imagen o texto, analizar una persona, o entre otras cosas, convenir un audio en un texto. En resumen una multitud de funciones que nos permiten abrir nuevos caminos.

Ya no estamos solos, porque Watson, Cortana, Siri… nos van acompañar y asesorar en todo momento.

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