Si tú me dices: deep, yo digo: learning

¿Qué harás cuando Facebook te informe de, que tiene identificadas 2000 imágenes tuyas que tú no tenías controladas? Quizás, por un euro por imagen, ¿estarías dispuest@ a verlas? ¿O será el buscador de imágenes de Google quien, previo pago y firma de contrato, te envíe un enlace donde puedas descargar más de dos horas de grabaciones de vídeo en las que apareces y que desconocías, incluso, que se hubieran grabado?.
Y es que estas preguntas no son cosas del futuro, la respuesta no podrá demorarse muchos gracias al desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA). Podemos identificar dos tipos de IA:
- Ficticia: Inteligencia Artificial Robusta, donde las máquinas tienen una capacidad cognitiva similar a los humanos. No hay aún casos reales.
- Real: Inteligencia Artificial Aplicada, donde ya hay ejemplos prácticos de uso, las máquinas mediante el uso de algoritmos realizan funciones de análisis, aprendizaje y predicción. En esta área se engloba el Machine Learning (máquinas capaces de aprender de forma dirigida) y su evolución el Deep Learning (máquinas capaces de aprender por sí solas).
Las dos principales características de esta tecnología y que es aplicable a todos los sectores ofreciendo un nuevo escenario para los mercados y los clientes son: la personalización y su uso en tiempo real: predecir comportamientos, identificación y análisis de imágenes, ofertas según perfil, identificación y captación de ´clientes ideales´, conducción segura, eficiencia en procesos de producción, interpretación del lenguaje no verbal, mapeo y análisis del ADN, localización de caras, ciberseguridad, clasificación de vídeos…….
Y es que la combinación de Internet de las Cosas, Big Data e Inteligencia Artificial están iniciando la era ´datoligente´ donde gracias a los miles de millones de sensores conectados y desplegados en móviles, máquinas y aparatos permite la recopilación de datos tan variados como: geolocalización, preferencias musicales, de ocio y moda, ritmo cardiaco, compras, encendido y apagado de aparatos, consumos luz, agua, gas, y un largo etc. . Estas nuevas fuentes de datos pueden ser explotadas mediante la computación cognitiva que aporta la inteligencia necesaria para la extracción del conocimiento.
Estamos inmersos en una nueva revolución donde la automatización de los datos, el análisis inteligente y el aprendizaje automático permiten acercase cada vez más a la percepción humana, donde la extracción del valor latente en los millones y millones de datos que una entidad puede recopilar es la diferenciación y el beneficio económico de la empresa ¿Te ha llegado ya el e-mail?