Introducción

Estamos ante el nacimiento de una nueva tecnología. La tecnología que ha resucitado a la inteligencia artificial. La tecnología que imita al cerebro. Y la tecnología que a través las matemáticas hace que las neuronas dejen de ser biológicas y pasen a ser digitales. Estoy hablando del deep learning.

Hola, me llamo Javi, bienvenidos a mi blog de neurosapiens. Esta es la primera entrada de muchas en las que voy a contar las entrañas de esto del deep learning. Mi objetivo final es dar a conocer a todo el mundo una tecnología que considero super interesante y emocionante, vamos ver, ¿qué hay más interesante que crear inteligencia, es como echar un pulso a la biología y la evolución y ser capaces nosotros mismos de fabricar una inteligencia mejor. Así que voy a hablar del Deep Learning, una tecnología que casi nadie conoce, y que es probablemte un gran paso para la inteligencia artificial.

No va a ser un curso convencional lleno de fórmulas matemáticas por todas partes, sino que contaré de forma clara, intuitiva y visual todos las matemáticas de esto del deep learning. Por lo tanto no hará falta tener conocimiento previo de nada.

Pero para aquellos aventureros que tengan más curiosidad sobre cuales son las matemáticas que se esconden por detrás, reservaré los últimos minutos de cada video para dar una explicación con más detalle. No tienes porque ver esta explicación si no quieres, esta explicación la dejo para quellos que le interese conocer en mas detalle cuales son las bases matemáticas de que es lo que está pasando.

Si veis todos los vídeos del curso de las matemáticas de la inteligencia os aseguro que tendréis el conocimiento suficiente para entender cuales son las últimas investigaciones de inteligencia artificial que se llevan a cabo en empresas como Google, Facebook y Apple y Tesla y tambien en los departamentos de investigación de muchas universidades.

Y ahora sí, empezamos

Historia

Vamos a poner un poco en perspectiva toda la historia de la inteligencia artificial hasta hoy.

Lo cierto es que la idea inteligencia artificial es bastante antigua, siempre hemos querido fabricar máquinas y herramientas cada vez más complejas para que nos ayuden a nuestras tareas, (autómatas), pero no fue hasta la era digital cuando se empezo ha hablar de inteligencia artificial.

Y es que, en los años 50, con la aparición de los ordenadores surgen las primeras oportunidades de simular inteligencia dentro de una máquina, esta inteligencia se basa en reglas lógicas de programas ya escritos por alguien, como por ejemplo un programa que si le preguntabas por el teclado Hola que tal? este te respondía: bien y tu? Esto fue bastante revolucionario para la época e incluso de realizaban tests de turing que consistían en reconcer si la respuesta que te daba pertenecía a una máquina o a un humano, si alguien se creyera que la respuesta era humana cuando era una maquína quien respondía, esa máquina pasaba el test.

Pero toda esta esta inteligencia era proporcinada por los programadores, es decir las máquinas se limitaban a cumplir órdenes. Pero en los años 80 aparece el concepto de machine learning o aprendizaje automático, en este nuevo campo de la inteligencia artifical, son las máquinas eran las responsables de aprender y por lo tanto aparentar ser inteligente, aqui lo úinco que hace el pogramador es proporcionarle datos a la máquina para que aprenda, da la misma que nosotros aprendemos del conocimieto que vamos viendo. Es muy importante aquí la importancia de los datos ya que son el origen de la inteligencia. Por lo tanto aquí ya nos vamos acercando a una inteligencia artificial más interasante, donde nos deja a nostros el papel de ser el profesor que enseña. Existen un montón métodos de aprendizaje automático como arboles de decisiones, maquínas de vectores de soperte ecetera. Pero la mayoría métodos no pueden aprender al nivel de abstracción que lo hacemos nosotros los humanos.

(gráfico)

Así que vamos a ver que es lo que nos hace tan especiales, si miramos un poco en detalle nuestra inteligencia vemos que reside en el cerebro y que este está formado por un montón de neuronas conectadas unas con otras, así que ¿porque no intentamos imitar esta estructura? Este método señoras y señores son las redes neuronales artificiales. Hay que dejar claro que este método está inspirado en como creemos que fucionan nuestras neuronas biológicas y que nadie está fabricando cerebros para dar vida a un frankestein, es como fabricar un avión, nos fijamos en como vuelan los pájaros, y proponemos una tecnología totalmente difernte como es el avión, nos inpiramos mirando a la naturaleza como funciona.

Una red neuronal puede ser muy simple para resolver problemas sencillos como el resto de métodos de machine learning, pero cuando hacemos redes neuronales con muchas neurona y conexiones podemos conseguir mayores niveles de abatracción y de entendimieto de los datos, y esta es la magia de deep learning.

Y esque aunque las redes nueronales artificailes son relatimante antiguas de años 60 no han podido mostrar todo su pontecial hasta ahora porque 2 razones:

• necesitabamos mayores cantidades de datos de los cuales aprender. Lo que se conoce como Big data.
• necestiábamos orednadores mas poentenes para procesar tanta información

Nueva cienca

Podríamos describir el deep learning como la ingeniriá de fabricar inteligencia artificial, es poner en práctica la neurociencia.

así que el deep lernining es una ciencia bastante joven.

Mientras que otras ciencias como la física o las mátemáticas ya son bastante antiguas y tienen sus referntes como newton o Einstin. Los iconos de inteligencia artifical de la inteligencia artificial estan entre nosotros y son Geoffrey Hinton, Andrew Ng o Ian Goodfellow.

Imagaros los estudiantes de fisica que mientras estais estudiando, Einsten pone un tweet y diga ¡He descubierto una nueva teoría!

Pues eso es lo que pasa esta pasando con la ciencia del Deep learning, de repente la gente estamos implemenando una red neuronal (depp belive network) para la generación de imagen y de repente Ian Goodfellow publica una nuevo método para generar imagenes tadavia mejor: Las GANs

Y esque si no quereis quedaros al margen de como funcionan lo básico de la inteligencia artificial usando metodos tan emocionantes como intentar imitar como funciona la inteligencia de nuestro cerebro Os animo a hacer mi curso.

Comentarios

Una cosa mas.

Al final simpre dejare alguna pregunta o cuestión para que me dejeis en los cometarios tu opinión al respecto. Para este primer cideo la pregunta es ¿Cual era tu idea de inteligencia artificial ante de ver este video? Dejadme en los cometarios que ideas locas tenías, o que cosas te parece