¿Qué es deep learning? Responde Yoshua Bengio

A través de su blog corporativo, Microsot publicó una entrevista realizada por Harry Shum, Microsoft Research VP, a Yoshua Bengio, pionero y experto en deep learning, quien se había desempeñado como principal asesor de Maluuba, la startup adquirida por Microsoft en enero de este año (Bengio acordó seguir asesorando a Microsoft en sus esfuerzos de inteligencia artificial).

Bengio también es director del Montreal Institute for Learning Algorithms. Microsoft aprovechó su visita a Redmond para compartir parte de su visión sobre su área de expertise.

Shum: Comencemos por lo básico: ¿Qué es el deep learning?

Bengio: El deep learning es un enfoque para el machine learning, y el machine learning es una forma de intentar hacer que las máquinas sean inteligentes, al permitir que las computadoras aprendan de ejemplos sobre el mundo que nos rodea o sobre algún aspecto específico de él.

Deep learning es particular entre todos los métodos de machine learning, en cuanto que se inspira en algunas de las cosas que sabemos sobre el cerebro. Está intentando hacer que las computadoras aprendan múltiples niveles de abstracción y representación, lo que presumiblemente es lo que hace que estos sistemas tengan tanto éxito.

Shum: ¿Puede darnos un ejemplo de cómo la gente está usando el deep learning?

Bengio: La forma más común de usar el deep learning es el aprendizaje supervisado, que es cuando le damos muchos ejemplos a la computadora de lo que debería estar haciendo en muchos contextos diferentes. Por ejemplo, proporcionamos millones de ejemplos de alguien pronunciando oraciones, y luego también sabemos la transcripción de lo que es esa oración, y nos gustaría que la computadora pasara de los sonidos a las palabras. Así que la computadora obtiene el input de lo que vería en el mundo real -del mismo modo que lo haría un humano- e intenta imitar al humano a través de muchos, muchos ejemplos de la tarea.

La entrevista completa puede leerse aquí. A continuación algunos fragmentos: