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Future Trends Forum 09 Ago 2019

¿Qué es machine learning? Aprendizaje automático de aquí a cinco años

Anthony Lewis
Anthony Lewis

Jefe de laboratorio de Inteligencia Artificial y Computación emergente en HP Labs

El hecho de que el aprendizaje automático se base en un movimiento de fuente abierta está haciendo que el campo evolucione de manera muy rápida.

Anthony Lewis, Director de Inteligencia Artificial y Computación Emergente en Hewlett Packard Labs, participó en la pasada reunión del Future Trends Forum con una conferencia sobre los próximos años del machine learning, una de las capacidades de la inteligencia artificial.

El Future Trends Forum es el think tank de la Fundación Innovación Bankinter que anticipa y detecta tendencias de innovación para analizar su impacto en la sociedad y modelos de negocio. Por cada tendencia se celebra una reunión con los expertos, que en esta ocasión trató sobre inteligencia artificial.

 

¿Qué es el machine learning? Según Director del Laboratorio de Investigación de Microsoft, Christopher Bishop, machine learning consiste en la búsqueda de patrones en los datos. Anthony Lewis, por su parte, define el aprendizaje automático como la forma de dar una respuesta a datos que no hemos visto antes. Esta tecnología permite generalizar más allá de lo que se ha visto antes en un patrón de datos y hacer predicciones, que sirvan desde crear sistemas económicos hasta para conocernos a nosotros mismos.

Para que esto ocurra, es necesaria una representación o compresión de algún tipo de los datos que nos llegan, como hacer una especie de representación interna. Uno de los grandes hitos recientes en el machine learning es el uso de redes neuronales para aprender esa representación interna.

Pero el machine learning lleva años progresando, como señala Anthony. En su opinión, hasta hace pocos años ni se consideraba parte de la inteligencia artificial.

Con el aumento en la cantidad de datos disponibles, gran parte del aprendizaje automático tiene lugar en la nube, con el consiguiente problema de que el aumento del ancho de banda es mínimo. Es por ello que surge la necesidad de hardware específico para ello con mucha más potencia.

Anthony sugiere utilizar aceleradores neuronales para llevar la capacidad de procesamiento a un nuevo límite, permitiéndonos disponer una capacidad de procesamiento de Teras en el bolsillo o en el coche.

El hecho de que el aprendizaje automático se base en un movimiento de fuente abierta está haciendo que el campo evolucione de manera muy rápida. Cuando se publica un programa, otros grupos de investigación trabajan a partir de ahí lo que está permitiendo la democratización de la inteligencia artificial.

Anthony Lewis concluye con la idea de que una de las consecuencias del aprendizaje automático será la necesidad de retener talento y reestructurar cómo se crean las empresas.

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