Glosario de IA
Aprendizaje profundo (deep learning)
Aprendizaje automático con redes neuronales de muchas capas, capaces de aprender patrones complejos a partir de datos en bruto como texto, imágenes o sonido.
«Profundo» se refiere al número de capas de la red neuronal. Cada capa transforma un poco los datos y, juntas, aprenden rasgos muy abstractos: de píxeles a bordes y de bordes a caras, o de letras a gramática y significado.
Necesita muchos datos y mucha potencia de cálculo, y por eso despegó cuando hubo GPU y grandes conjuntos de datos. Casi todos los sistemas de IA actuales, incluidos los modelos de lenguaje, se construyen así.
Ejemplo: Un sistema de reconocimiento de voz aprende de miles de horas de audio transcrito. Las primeras capas detectan sonidos; las siguientes, sílabas y palabras; las últimas, frases completas.
En la práctica
- Casi todo lo que hoy llamamos IA —traductores, reconocimiento de imágenes, chatbots— usa aprendizaje profundo.
- Su punto débil es que cuesta saber por qué da una respuesta concreta; por eso se investiga la interpretabilidad.
- Para aprender cómo funciona por dentro, en recursos tienes cursos gratuitos desde cero.