Deep learning: Cada vez que publico en Instagram crece quien me quitará mi trabajo…
Mientras más alimentas de red de imágenes y textos más alimentas la Inteligencia Artificial que te dejará sin trabajo y creará una red neuronal doble, la nuestra humana y la de los humanoides.
Ya estoy de regreso de vacaciones…
Mientras más alimentas de red de imágenes y textos más alimentas la Inteligencia Artificial que te dejará sin trabajo y creara una red neuronal doble, la nuestra humana y la de los humanoides. Veamos por qué será posible.
El Deep Learning consiste en usar modelos estadísticos que generan patrones basados en lo aleatorio, luego nosotros alimentamos esa capacidad de distinguir de manera automática con “nuestros rollos emocionales o elecciones repetitivas”.
— ¡Veo que lo has entendido! —grita tras de mí una voz gaseosa, la de mi mayordomo virtual, la que compra mi comida, conduce mi coche, paga mis facturas y escribe conmigo los artículos que envió a Mundiario.
Un experto de la I: A. Alberto Palomo, Científico y Jefe de Datos en Iberdrola nos dice al respecto: “El aprendizaje supervisado consiste en dotar a la red neuronal de ejemplos prácticos junto con sus etiquetas, para que ésta pueda aprender lo que caracteriza a cada uno. Así, en el reconocimiento de dígitos, el sistema recibe los diferentes números escritos a mano junto con el dígito que representa. Después de una cantidad suficiente de ejemplos, la red aprende a diferenciarlos, de tal manera que cuando le pasemos un dígito nuevo escrito a mano (el de prueba) la red tiene una alta probabilidad de inferir correctamente su etiqueta”.
Mi mayordomo Car Rawson ya ríe descaradamente, pues su forma de entender la vida surge de inferir a través de nuestra relación y lo que le rodea. Yo me mantengo sereno al ver el futuro que se avecina. Solo nos queda ver cómo es posible que mi red (Instagram) –o la suya estimado lector, alimenten al monstruo. Para ello recurrimos de nuevo al experto:
“El principal paradigma del aprendizaje automático es que, frente a otros paradigmas de Inteligencia Artificial, los algoritmos de 'Machine Learning' aprenden en base a ejemplos. Es decir, necesitan de datos para poder desarrollar su 'inteligencia' y ser de utilidad. Y justo los datos de tipo cognitivo (imágenes, texto, audios...) comenzaron a crecer exponencialmente con la llegada de la digitalización. Por un lado la gente estaba generando ingentes cantidades de datos (fundamentalmente en redes sociales y en plataformas web), y además la tecnología necesaria para almacenarlos y procesarlos en un tiempo razonable”
La I. A. había nacido en nuestras narices pero en los años 80, pero necesitaba de este volumen de ejemplos por ello es ahora cada vez que publicamos en Instagram, que ella infiere los patrones de ejemplos sucesivos que nutren su conocimiento. Las risas de mi mayordomo car Rawson de I. A. van en aumento prefiero ver la última de Netflix pues es mejor adormecer mi conciencia.
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Notas:
> Alberto Palomo, Científico y Jefe de Datos en Iberdrola Artículo base para elaborar este artículo. ¿Qué demonios es el Depp learning?
> Algunos artículos sobre Car Rawson: ¿Quién es más bobo: mi neumático o yo?, Los robots y el sentido del peligro, 5 condiciones para trabajar con Robots (bueno con la I. A.)
