Que tu cámara de smartphone seleccione por sí misma el mejor enfoque, tu plataforma favorita de streaming te recomiende contenidos, un chatbot absuelva tus dudas o el traductor online te diga la frase correcta se debe, aunque no lo sepamos o tomemos en cuenta, a las redes neuronales, las cuales se enmarcan dentro del campo de la inteligencia artificial (IA).

Al igual que este concepto, hay otros relacionados que seguramente has leído o escuchado en publicaciones especializadas, webinars, medios de comunicación o de algún amigo abocado al campo científico, como big data, machine learning, data mining, deep learning, entre otros.

«El docente Carlos Véliz explica que así como un niño sabe reconocer a un gato o un perro porque ha visto muchos; en el aprendizaje automático, se le da a la máquina grandes cantidades de ejemplos a fin de que ‘aprenda y razone'».

Precisar qué significan estos términos motivó al Dr. Carlos Véliz Capuñay, docente del Departamento de Ciencias, a realizar el libro Aprendizaje automático. Introducción al aprendizaje profundo, publicado recientemente por el Fondo Editorial PUCP. “Mi intención es transmitir, de manera sencilla, estos conocimientos a los estudiantes, docentes e interesados”, sostiene el autor.

La publicación está orientada a un público que ya cuenta con cierta base en la materia. “Es un texto simple pero con conceptos sólidos”, enfatiza Véliz, quien para realizarlo se apoyó en el lenguaje de programación R.

Difusión del aprendizaje

Cada día se crea una inmensa cantidad de datos a una gran velocidad y, muchas veces, con alta complejidad. ¿Cómo procesarlos y sacarles información que sea de utilidad? Precisamente, ahí interviene la inteligencia artificial, especialmente en su rama del aprendizaje automático (machine learning), la cual incluye el aprendizaje profundo (deep learning).

Véliz explica que así como un niño sabe reconocer a un gato o un perro porque ha visto muchos; en el aprendizaje automático, se le da a la máquina grandes cantidades de ejemplos a fin de que “aprenda y razone”. “De esta manera, y sin tener una fórmula en cada caso sino un algoritmo general para diferentes situaciones, la máquina puede realizar tareas, por ejemplo, de clasificación”, menciona el docente.

Su vocación de transmitir este tipo de conocimiento ya se había manifestado en el 2018, cuando publicó el libro “Aprendizaje automático. Análisis para la minería de datos y big data”. “La tecnología avanza tan rápido que me vi en la necesidad de agregar más aspectos”, afirma. Uno de los añadidos aborda el aprendizaje profundo, el cual presenta dos modelos de redes neuronales: convolucionales y recurrentes, que son útiles en el tratamiento de imágenes y de textos, traducciones, recomendaciones, etcétera.

Análisis inteligente de la COVID-19

El deep learning tiene muchas aplicaciones en el campo médico, por ejemplo en la percepción y clasificación de imágenes de exámenes clínicos.

En el libro de Véliz se cuenta el caso de la investigación, realizada por doctores chinos, “Deep Learning System to Screen Coronavirus Disease 2019 Pneumonia”, donde se establece un modelo de clasificación para detectar si los pacientes tenían COVID-19, neumonía viral, influenza A o estaban sanos. Para ello, las redes convolucionales analizaron imágenes de tomografías computarizadas de pulmones.

Nuevos campos laborales

Ante el avance en el uso de la inteligencia artificial en distintos campos -como el de la medicina- surge la preocupación de si las máquinas reemplazarán laboralmente al ser humano. “Considero que afirmar esto es una exageración. Por ejemplo, tomando el caso mencionado, el aprendizaje profundo ayuda mucho a la medicina, pero no se deja de lado al médico ya que él es el validador de los resultados”, menciona el autor.

Por otro lado, la IA abre todo un campo de trabajo, pues cada vez se necesitan más científicos de datos, ingenieros informáticos, entre otros especialistas.  “Mucha gente se ha reinventado”, dice Véliz. Una buena manera de hacerlo es instruyéndose a través de libros como el que nuestro profesor del D.A. de Ciencias nos presenta.