Los investigadores de la inteligencia artificial se están concentrando en un método llamado aprendizaje profundo, que entrena a los ordenadores para reconocer patrones dentro de los datos por sí mismos (ver El hombre que enseña a las máquinas a entender el lenguaje). Una persona que demostró su potencial es Ilya Sutskever, que se formó con un pionero del aprendizaje profundo en la Universidad de Toronto (Canadá) y utilizó la técnica para ganar una competición de reconocimiento de imágenes en 2012. Ahora es un miembro clave del equipo de investigación de Google Brain. Le pregunté por cómo el aprendizaje profundo podría imitar la visión humana y resolver muchos otros retos.
"Cuando ves algo, sabes lo que es en una fracción de segundo", dice. "Y aun así nuestras neuronas funcionan muy lentamente. Eso significa que tu cerebro sólo debe necesitar un número bajo de computaciones en paralelo. Una red neuronal artificial no es otra cosa que una secuencia de computaciones muy sencillas en paralelo.
Fundamos una empresa para seguir aplicando este enfoque a distintos problemas y aumentar el ámbito de las capacidades. Pronto nos unimos a Google. He demostrado que la misma filosofía que funcionó para el reconocimiento de imágenes podría también dar muy buenos resultados en la traducción de textos entre idiomas. Debería ganar a la tecnología existente de traducción por un amplio margen. Creo que veremos como el aprendizaje profundo hace grandes avances en muchas áreas. No tiene ninguna hipótesis sobre la naturaleza de los problemas, por lo que es aplicable a muchas cosas."
—Tom Simonite. Traducido por Teresa Woods
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