Los pros y los contras del aprendizaje profundo

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El aprendizaje profundo es un tipo avanzado de inteligencia artificial que utiliza redes neuronales y algoritmos complejos para procesar grandes datos y producir resultados detallados y contextualizados, simulando las formas en que los cerebros humanos procesan y comparten información.

Este tipo de inteligencia artificial es la base de una serie de tecnologías emergentes, pero a pesar de sus muchas ventajas, también presenta claras desventajas que los usuarios deben conocer.

Un resumen rápido:Existen ventajas y desventajas en la práctica del aprendizaje profundo.En lo que respecta a los profesionales:los usuarios pueden beneficiarse de una solución de aprendizaje automático que es altamente escalable, automatizada, no intervencionista y capaz de producir modelos de IA de última generación, como modelos de lenguaje de gran tamaño.Sin embargo, las desventajas también son importantes:El aprendizaje profundo es costoso, consume enormes cantidades de energía y genera preocupaciones tanto éticas como de seguridad debido a su falta de transparencia.

El aprendizaje profundo es un tipo de inteligencia artificial que consta de redes neuronales con múltiples capas, entrenamiento algorítmico que enseña a estas redes neuronales a imitar la actividad del cerebro humano y conjuntos de datos de entrenamiento que son lo suficientemente masivos y matizados para abordar diversos casos de uso de la IA. El aprendizaje profundo utiliza grandes modelos de lenguaje.

Debido a su compleja arquitectura de red neuronal, el aprendizaje profundo es una forma madura de inteligencia artificial que puede manejar tareas informáticas de nivel superior, como el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes, la conducción autónoma de vehículos y el reconocimiento de imágenes. El aprendizaje profundo es uno de los motores centrales de la tecnología de IA generativa.

Ejemplos de modelos de aprendizaje profundo y sus redes neuronales incluyen los siguientes:

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El aprendizaje profundo es un tipo especializado de aprendizaje automático. Tiene más potencia y puede manejar grandes cantidades de diferentes tipos de datos, mientras que un modelo típico de aprendizaje automático opera en tareas más generales y a menor escala.

El aprendizaje profundo se utiliza principalmente para proyectos más complejos que requieren razonamiento a nivel humano, como diseñar un chatbot automatizado o generar datos sintéticos, por ejemplo.

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Las redes neuronales constituyen una pieza clave de los algoritmos de los modelos de aprendizaje profundo, ya que crean el patrón neuronal similar al cerebro humano que respalda el entrenamiento y la comprensión del modelo profundo. Una red neuronal de una sola capa es lo que se utiliza en la mayoría de los modelos tradicionales de IA/ML, pero con los modelos de aprendizaje profundo, hay múltiples redes neuronales presentes. Un modelo no es un modelo de aprendizaje profundo a menos que tenga al menos tres redes neuronales, pero muchos modelos de aprendizaje profundo tienen docenas de redes neuronales.

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Los modelos de aprendizaje profundo están diseñados para manejar diversas entradas y aprender a través de diferentes métodos. Muchas empresas optan por utilizar modelos de aprendizaje profundo porque pueden aprender y actuar en tareas independientemente de la intervención humana práctica y el etiquetado de datos. Sus variadas capacidades de aprendizaje también los convierten en excelentes modelos de IA para la automatización escalable.

Aunque existen subconjuntos y matices para cada uno de estos tipos de aprendizaje, los modelos de aprendizaje profundo pueden aprender a través de cada uno de los siguientes métodos:

Los modelos de IA generativa son lo último y lo mejor en el mundo de la inteligencia artificial y brindan a empresas e individuos la oportunidad de generar contenido original a escala, generalmente a partir de entradas de lenguaje natural.

Pero estos modelos solo pueden producir respuestas lógicas a las consultas de los usuarios debido al aprendizaje profundo y los mecanismos de redes neuronales que se encuentran en su base, lo que les permite generar respuestas razonables y contextualizadas a gran escala y sobre una variedad de temas.

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Los conjuntos de datos no estructurados, especialmente los conjuntos de datos no estructurados grandes, son difíciles de interpretar y aplicar a su entrenamiento para la mayoría de los modelos de inteligencia artificial. Eso significa que, en la mayoría de los casos, las imágenes, el audio y otros tipos de datos no estructurados deben pasar por un etiquetado y una preparación de datos exhaustivos para que sean útiles, o no se utilizan en absoluto en los conjuntos de entrenamiento.

Con las redes neuronales de aprendizaje profundo, los datos no estructurados se pueden comprender y aplicar al entrenamiento de modelos sin ninguna preparación o reestructuración adicional. A medida que los modelos de aprendizaje profundo han seguido madurando, varias de estas soluciones se han vuelto multimodales y ahora pueden aceptar tanto contenido escrito estructurado como entradas de imágenes no estructuradas de los usuarios.

El diseño de redes neuronales de los modelos de aprendizaje profundo es importante porque les brinda la capacidad de reflejar incluso las formas más complejas de pensamiento y toma de decisiones humanos.

Con este diseño, los modelos de aprendizaje profundo pueden comprender las conexiones y la relevancia de diferentes patrones y relaciones de datos en sus conjuntos de datos de entrenamiento. Esta comprensión similar a la humana se puede utilizar para clasificación, resumen, búsqueda y recuperación rápida, resultados contextualizados y más sin necesidad de que el modelo reciba capacitación guiada por parte de un humano.

Debido a que los modelos de aprendizaje profundo están destinados a imitar el cerebro humano y su funcionamiento, estos modelos de IA son increíblemente adaptables y excelentes multitarea. Esto significa que se les puede entrenar para realizar más y diferentes tipos de tareas a lo largo del tiempo, incluidos cálculos complejos que los modelos normales de aprendizaje automático no pueden realizar y tareas de procesamiento paralelo.

A través de estrategias como la transferencia de aprendizaje y el ajuste, se puede entrenar y reentrenar continuamente un modelo fundamental de aprendizaje profundo para asumir una variedad de casos y tareas de uso personal y empresarial.

Los modelos de aprendizaje profundo requieren más potencia informática que los modelos tradicionales de aprendizaje automático, que pueden ser increíblemente costosos y requerir más hardware y recursos informáticos para funcionar. Estos requisitos de potencia informática no sólo limitan la accesibilidad sino que también tienen graves consecuencias medioambientales.

Tomemos como ejemplo los modelos de IA generativa: muchos de estos modelos de aprendizaje profundo aún no han probado su huella de carbono, pero las primeras investigaciones sobre este tipo de tecnología sugieren que las emisiones de los modelos de IA generativa tienen más impacto que muchas peleas de aviones de ida y vuelta. Si bien no todos los modelos de aprendizaje profundo requieren la misma cantidad de energía y recursos que los modelos de IA generativa, aún necesitan más que la herramienta de IA promedio para realizar sus complejas tareas.

Los modelos de aprendizaje profundo suelen funcionar con unidades de procesamiento de gráficos (GPU), chips especializados y otros componentes de infraestructura que pueden resultar bastante costosos, especialmente en la escala que requieren los modelos de aprendizaje profundo más avanzados.

Debido a la cantidad de hardware que estos modelos necesitan para funcionar, ha habido escasez de GPU durante varios años, aunque algunos expertos creen que esta escasez está llegando a su fin. Además, sólo un puñado de empresas fabrican este tipo de infraestructura. Sin la cantidad y los tipos adecuados de componentes de infraestructura, los modelos de aprendizaje profundo no pueden funcionar.

Es muy probable que los científicos de datos y los especialistas en inteligencia artificial sepan qué hay en los datos de entrenamiento para los modelos de aprendizaje profundo. Sin embargo, especialmente en el caso de los modelos que aprenden mediante aprendizaje no supervisado, es posible que estos expertos no comprendan completamente los resultados que surgen de estos modelos o los procesos que siguen los modelos de aprendizaje profundo para obtener esos resultados.

Como consecuencia, los usuarios de modelos de aprendizaje profundo tienen aún menos transparencia y comprensión de cómo funcionan estos modelos y entregan sus respuestas, lo que dificulta que cualquiera pueda realizar una verdadera garantía de calidad.

Aunque los modelos de aprendizaje profundo pueden funcionar con datos en diversos formatos, tanto estructurados como no estructurados, estos modelos son tan buenos como los datos y la capacitación que reciben.

La capacitación y los conjuntos de datos deben ser imparciales, los conjuntos de datos deben ser grandes y variados, y los datos sin procesar no pueden contener errores. Cualquier dato de entrenamiento erróneo, independientemente de cuán pequeño sea el error, podría magnificarse y empeorarse a medida que los modelos se ajustan y escalan.

Los modelos de aprendizaje profundo han introducido una serie de preocupaciones éticas y de seguridad en el mundo de la IA. Ofrecen visibilidad limitada de sus prácticas de capacitación y fuentes de datos, lo que abre la posibilidad de que datos personales y datos comerciales propietarios ingresen a conjuntos de capacitación sin permiso.

Los usuarios no autorizados podrían obtener acceso a datos altamente confidenciales, lo que generaría problemas de ciberseguridad y otras preocupaciones sobre el uso ético.

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El aprendizaje profundo es una poderosa herramienta de inteligencia artificial que requiere recursos dedicados y plantea algunas preocupaciones importantes. Sin embargo, en este punto, las ventajas superan a las desventajas, ya que el aprendizaje profundo brinda a las empresas la columna vertebral tecnológica que necesitan para desarrollar y ejecutar soluciones innovadoras para todo, desde nuevos productos farmacéuticos hasta infraestructura de ciudades inteligentes.

El mejor camino a seguir no es deshacerse o limitar las capacidades del aprendizaje profundo, sino más bien desarrollar políticas y mejores prácticas para utilizar esta tecnología de manera responsable.

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