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18/05/2023

¿Qué es el aprendizaje profundo y cómo mejora la traducción automática?

Con la llegada del aprendizaje profundo (Deep Learning en inglés), se plantea un supuesto particularmente prometedor en el desarrollo de la inteligencia artificial (IA): ¿qué pasaría si las máquinas fueran capaces de aprender por sí mismas del mismo modo que hacemos las personas?

Entre las promesas más apasionantes del aprendizaje profundo, se halla la capacidad de generar sistemas con altas capacidades predictivas que pueden mejorar sus resultados de forma continua y sin intervención humana.

Si bien hace muy poco esta premisa podía sonar como una utopía futurista, la realidad es que el aprendizaje profundo ya forma parte del día a día de la mayoría de las personas. Así, está teniendo un impacto extraordinario junto con las redes neuronales en una multitud de áreas: desde proporcionar una navegación web más personalizada hasta recibir tratamientos médicos cada vez más precisos. 

Hagamos un repaso a todo lo que necesita saber sobre el aprendizaje profundo y las diferentes maneras en las que está transformando las capacidades de las máquinas.

 

¿Qué es el aprendizaje profundo y por qué es importante actualmente?

El aprendizaje profundo es una rama de la inteligencia artificial orientada a entrenar redes neuronales profundas para realizar tareas complejas. 

Se trata de una subcategoría que ha logrado mayores capacidades y flexibilidad dentro del marco más amplio del aprendizaje automático (Machine Learning en inglés). El funcionamiento básico del aprendizaje profundo se podría resumir de la siguiente manera:  en el aprendizaje profundo se realiza una representación del mundo de acuerdo con una jerarquía de conceptos que van desde los más complejos hasta los más simples y desde los más abstractos hasta los más concretos.

Gracias a esto, el aprendizaje profundo aparece hoy en día en multitud de aplicaciones de uso cotidiano, desde el reconocimiento de voz hasta la visión artificial pasando por el procesamiento de lenguaje natural y su aplicación en la traducción automática.

El aprendizaje profundo está provocando cambios muy significativos en nuestras expectativas sobre las máquinas y su funcionamiento. Así, su importancia reside en dotar a los sistemas computacionales de capacidades para ejecutar tareas complejas con un alto grado de precisión dada su capacidad de aprendizaje.

A su vez, su valor reside también en las enormes posibilidades de automatización de procesos que facilita, lo que permite ahorrar tiempo y costos en tareas complejas, por ejemplo, mediante la detección de fraudes en el sector bancario o la segmentación de clientes orientada al marketing y las ventas. 

Además, el uso de redes neuronales y aprendizaje profundo está impulsando la innovación tecnológica en una multitud de industrias, desde la médica hasta la manufacturera. Por ejemplo, la consultora McKinsey destacaba recientemente el papel crucial que el aprendizaje automático ha adquirido en el área de diseño de producto.

 

Lectura recomendada: ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo? (Machine Learning vs Deep Learning)

 

¿Cómo funciona el aprendizaje profundo?

Como ya hemos visto, el aprendizaje profundo es capaz de aprender directamente de los datos de entrada. Para ello, emplea arquitecturas de redes neuronales con múltiples capas. 

Este funcionamiento se fundamenta en cómo nuestros cerebros procesan información. En este sentido, el avance del aprendizaje profundo se alimenta de forma constante de los desarrollos en neurociencia y es la unión de ambas disciplinas la que está posibilitando el desarrollo de sistemas altamente sofisticados.

Esta premisa básica se concreta en el siguiente proceso de aprendizaje:

  • Entrada: en un primer momento, es necesario incorporar los datos a la red neuronal (ya sean imágenes, texto, audio o cualquier otro tipo de datos).
  • Procesamiento: después, la red neuronal se encarga de procesar la información. Para ello emplea múltiples capas de neuronas artificiales, cada una de las cuales pone en marcha una transformación no lineal de los datos de entrada para posteriormente transferir la información obtenida a la siguiente capa. El sistema va aprendiendo a medida que la información viaja a través de las diferentes capas, es decir, aprende patrones y características a partir del conjunto de datos que se le ha proporcionado.
  • Salida: finalmente, la red neuronal propone una solución al problema (una clasificación, una predicción, etc.) de acuerdo con los resultados deseados.

Este proceso puede repetirse una y otra vez, lo que resulta en un aprendizaje continuo que permite realizar predicciones mediante datos nuevos. Además, se pueden poner en marcha estrategias particularmente exitosas como el fine-tuning, que aprovecha un sistema bien entrenado para resolver tareas específicas.

 

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Oportunidades y aplicaciones del aprendizaje profundo en el mundo actual

  • Reconocimiento de voz: sistemas de reconocimiento de voz como Siri y Alexa están empleando el aprendizaje profundo para comprender y responder a las solicitudes de los usuarios de forma cada vez más precisa.

  • Visión artificial: se está utilizando para detectar objetos y reconocer rostros a partir de imágenes.

  • Experiencia del cliente: el uso del aprendizaje profundo en chatbots ha llevado la atención al cliente a un nuevo nivel, gracias a una mayor automatización y personalización. 

  • Automóviles autónomos: el aprendizaje profundo está posibilitando el desarrollo de sistemas de conducción autónoma, es decir, vehículos capaces de tomar decisiones propias en tiempo real basadas en los datos recopilados por sus sensores.

  • Generación de texto e imágenes: se está entrenando a las máquinas para crear de forma automática textos e imágenes desde cero y desarrollar capacidades como la conversión de texto a voz. En esta área, se esperan grandes avances a través de tendencias como los modelos de lenguaje grandes.

  • Medicina: el uso del aprendizaje profundo está contribuyendo a un diagnóstico de enfermedades más preciso gracias al análisis de imágenes médicas. De igual manera, está facilitando también el desarrollo de tratamientos más personalizados e incluso predictivos.

  • Automatización industrial: se está aplicando a la mejora de la seguridad de los trabajadores, además del desarrollo de robots más precisos en la ejecución de tareas que son capaces de adaptarse a diferentes situaciones.

  • Finanzas: el aprendizaje profundo se emplea en áreas de importancia clave como la detección de fraudes o el análisis de los mercados.

  • Marketing y ventas: las campañas de marketing y ventas están tornándose más relevantes y personalizadas gracias al empleo del aprendizaje profundo por parte de las empresas para analizar el comportamiento de los usuarios. Se incluyen en esta categoría, por ejemplo, las recomendaciones de productos en Amazon o de series en Netflix junto a otras aplicaciones similares.

Ventajas del aprendizaje profundo para la traducción automática

Los sistemas de traducción automática están experimentando de forma paralela una auténtica revolución gracias al uso del aprendizaje profundo y de las redes neuronales. 

Se trata de un paso adelante sin precedentes para los servicios de traducción automática más avanzados, que permiten generar traducciones altamente precisas en una gran variedad de combinaciones de idiomas, incluyendo lenguas muy diferentes entre sí (como el español y el chino). 

En este sentido, el aprendizaje profundo emplea corpus textuales para aprender a traducir a partir de grandes cantidades de texto que incluyen oraciones en una lengua y sus equivalentes en otra lengua (corpus paralelos). 

Algunas características de la traducción automática que han mejorado de forma notable gracias al aprendizaje profundo son:

  • Mayor precisión: los sistemas basados en redes neuronales y aprendizaje profundo son mucho más precisos que otros sistemas de traducción automática.
     
  • Optimización de la comprensión del

    contexto, que a menudo marca la diferencia entre un texto traducido de forma correcta y otro que contiene imprecisiones o ambigüedades.

  • Minimización del error humano.

  • Flexibilidad para adaptarse a diferentes tonos y tipologías textuales, incluyendo traducciones técnicas y otros géneros más informales.

El resultado son traducciones automáticas que, si bien requieren de una etapa posterior de posedición, son más fluidas, naturales y precisas de lo que se había logrado hasta ahora.

 

Quizás le interese: La importancia de la limpieza de datos en la TA y el aprendizaje profundo

 

 

Diferencias entre aprendizaje profundo y aprendizaje automático

Como hemos explicado en la primera sección, el aprendizaje profundo es una subcategoría del aprendizaje automático. No obstante, es posible establecer algunas diferencias entre ambos conceptos:

Funcionamiento

El aprendizaje automático convencional hace uso de algoritmos para extraer características de un conjunto de datos, a partir de los cuales realiza predicciones, y dispone de una gran capacidad de abstracción. Por otro lado, el aprendizaje profundo emplea arquitecturas de redes neuronales, lo que le permite aprender directamente de los datos. Esto, a su vez, pone en marcha procesos de aprendizaje continuo, de modo que el sistema mejora su rendimiento conforme avanza su uso.

Objetivo

En general, el aprendizaje profundo se enfoca a identificar patrones y características complejas a partir de grandes cantidades de datos. Por su parte, el aprendizaje automático convencional busca construir modelos predictivos.

Complejidad 

El aprendizaje profundo implica múltiples capas de procesamiento de información, frente al funcionamiento basado en modelos más simples del aprendizaje automático. En este sentido, la complejidad del uso del aprendizaje profundo conlleva que su avance vaya de la mano con el progreso de los equipos informáticos y sus capacidades de procesamiento.

Tipos y cantidad de datos

El aprendizaje automático trabaja con datos estructurados y no estructurados (como imágenes, audio y texto), mientras que el aprendizaje profundo emplea únicamente datos no estructurados. Por su parte, el aprendizaje profundo demanda conjuntos de datos mucho más grandes para su funcionamiento.

Capacidad para establecer patrones complejos

El aprendizaje profundo es capaz de identificar patrones complejos y de forma no lineal en los datos, mientras que los patrones típicos del aprendizaje automático son más simples.

Tipo de entrenamiento

El aprendizaje profundo requiere más recursos de hardware y más tiempo de entrenamiento que el aprendizaje automático convencional. No obstante, esta primera fase inicial más larga se ve recompensada durante el testeo de las herramientas, ya que los sistemas de aprendizaje profundo precisan de fases de prueba de menor duración que la mayoría de los sistemas convencionales de aprendizaje automático.

Supervisión

El aprendizaje automático convencional precisa de la supervisión específica de programadores, quienes definen el objeto del aprendizaje para reducir en la medida de lo posible la complejidad de los datos. Gracias al papel que desempeñan, la máquina puede reconocer los patrones con más facilidad. No obstante, avances como los paradigmas zero-shot learning están reduciendo esta necesidad de supervisión.

En cambio, esta supervisión humana se reduce en los procesos de aprendizaje profundo, pues el sistema es capaz de autorregularse en gran medida para definir las categorías y jerarquías que va a emplear para su aprendizaje. 

 

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Desafíos del aprendizaje profundo en la privacidad y el control de datos

El avance de las herramientas de aprendizaje profundo se enfrenta hoy en día a diversos dilemas respecto a su empleo ético. 

Por un lado, los expertos señalan los posibles sesgos de las herramientas que, al aplicarlas, podrían tener un impacto particularmente significativo en la toma de decisiones que afectan a las personas (por ejemplo, durante procesos de contratación). Además, la falta de transparencia en torno a cómo un sistema ha llegado a una conclusión concreta también puede resultar problemática a nivel ético.

Respecto a la privacidad de los datos, el aprendizaje profundo también se encuentra actualmente en una disyuntiva: ¿cómo se puede aprovechar todo el potencial que aportan los datos sin comprometer su privacidad y, además, cumplir con la legislación al respecto? 

La realidad es que entrenar un modelo de aprendizaje profundo puede plantear problemas de privacidad si los datos de entrenamiento contienen información personal o confidencial. Si encontrar grandes cantidades de datos relevantes supone ya una tarea compleja en sí, garantizar su privacidad puede suponer un problema añadido. 

En este sentido, han aparecido una multitud de herramientas que buscan lograr el equilibrio entre el uso de grandes cantidades de datos y la privacidad. Destacan aquí las técnicas de anonimización de datos.

Creadas para gestionar el gran volumen de datos sensibles que las empresas utilizan y almacenan, estas herramientas hacen uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) para detectar los datos personales en los conjuntos de datos y proceder a su encriptación. 

El resultado son conjuntos de datos no identificables que pueden emplearse en procesos de aprendizaje profundo con seguridad y de acuerdo con los requisitos legales. Estas iniciativas, a su vez, se complementan con nuevos enfoques en esta área como la privacidad diferencial, que pone en marcha procesos de captación y análisis de datos sin comprometer el derecho a la privacidad de los titulares.

Respecto a los retos que surgen alrededor del aprendizaje profundo y la privacidad, se espera que el trabajo de los miles de especialistas preocupados por el avance de esta tecnología termine por generar un equilibrio que recoja tanto los beneficios del aprendizaje profundo como la protección de la privacidad y los derechos de los usuarios.

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