David Sandoval Rodríguez
María del Pilar Gómez Gil, investigadora en Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE), dictó una ponencia en el Centro de Investigaciones en Inteligencia Artificial (CIIA), en la cual expuso que el aprendizaje profundo es un área de la investigación en cómputo que ha comenzado a repuntar de manera exponencial, no obstante sus planteamientos básicos se dieron hace 30 años.
Como parte del 2° Seminario de Aprendizaje Computacional, la investigadora impartió la conferencia “El aprendizaje automático de características a través de las redes neuronales: lo nuevo y lo viejo del aprendizaje profundo” y explicó que este término (conocido en inglés como Deep learning), se ha vuelto muy popular, pero hay elementos que se crearon hace más de 20 años, acotó.
En el contexto de inteligencia artificial, el aprendizaje profundo se refiere a la actividad autónoma de adquisición del conocimiento a través del uso de varios niveles de procesamiento para su extracción, esto no es un concepto nuevo, lo único nuevo quizá sea solamente el nombre, agregó Gómez Gil.
El aprendizaje profundo opera con el uso de una gran cantidad de niveles jerárquicos, en el que cada uno extrae información y se la comunica al siguiente con otro nivel de abstracción de manera automática.
Explicó que los sistemas basados en inteligencia artificial se caracterizan porque contienen una representación del conocimiento que les permite tomar decisiones de manera autónoma, este tipo de información se ha dado –desde hace 50 años– con representaciones que fueron originalmente en símbolos, como las ecuaciones, y hoy en día se representan numéricamente.
Comentó, además, que está familiarizada con el trabajo de este grupo de investigaciones desde hace 30 años cuando laboraban bajo la dirección del maestro José Negrete Martínez, incluso el profesor Efrén Mezura Montes fue su alumno de maestría.
María del Pilar Gómez Gil pertenece a Inteligencia Computacional Aplicada (ICA), una red nacional de investigadores que es apoyada por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), y una de sus funciones es apoyar la vinculación entre investigadores de diversas instituciones.
Como resultado de una de las reuniones, investigadores de varias dependencias, entre ellas el CIIA, iniciaron una colaboración que ha generado una solicitud de apoyo para un proyecto a largo plazo.
Por otro lado, agregó que esta área de investigación se agrupa al interior del trabajo que se hace sobre redes neuronales, en el área conocida como “aprendizaje profundo”.
Dicho concepto tiene en la actualidad mucho auge porque permite hacer cosas que hasta hace poco no eran posibles, como la identificación automática en fotografías a gran escala, apuntó.
Ahora es factible gracias al poder de cómputo de los equipos y a los algoritmos que se han desarrollado desde hace varios años, ya que ambos se han conjuntado y permiten la elaboración de diversos proyectos en aspectos de reconocimiento, de predicción y actualmente se vincula con el área de cómputo evolutivo, línea de trabajo del CIIA, “entonces estamos uniendo ambas áreas con la intención de generar mejores algoritmos y con mayor capacidad”.