Imprimir esta página
Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial
06 Sep

Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial

Entrevistamos a Miguel Camacho, CEO Atalaya Technologies y Co-Director del Máster en Machine & Deep Learning e Inteligencia Artificial (IA)

Tecnólogo experimentado con preferencia por el Big Data y proyectos de aprendizaje automático. Miguel viene de Chicago, justo en la época de gran efervescencia empresarial, para implementar las nuevas tecnologías en el panorama español.

Entrevista a un especialista en Machine & Deep Learning e IA

Hablamos de tus inicios Miguel ¿Cómo acabaste trabajando en esta área?

Pues empecé en la universidad, en la Politécnica de Madrid. Hace unos años se hizo la primera edición del Robotrader, donde nos enseñaban a invertir algorítmicamente en bolsa. Tras eso utilicé mi primer y rudimentario modelo de IA para ganar la XTB trading cup en categoría estudiante. Unos meses después me fui a estudiar a EE. UU. y me especialicé en IA. Todos los trabajos que he tenido después han estado relacionados con Machine Learning de una forma u otra. Además, tuve la suerte de empezar en una época en que no existían tantas herramientas y para aprender Machine Learning tenías que empaparte bien sobre el funcionamiento de distintos modelos, lo que me dejó una base teórica que me ha sido muy útil en años posteriores.

El Machine Learning o Aprendizaje Automático aplicado a la Inteligencia Artificial es cada vez más habitual ¿Cuál es el motivo y su posible desarrollo a corto y medio plazo?

La Inteligencia Artificial está en el día a día de cada uno de nosotros, invisible a veces, muy presente otras. Nuestros teléfonos, nuestros filtros de spam, búsquedas en Google, transacciones bancarias, etc. El motivo es que resuelve problemas que para los humanos son muy complejos.

Pongamos como ejemplo el reconocimiento de escritura manual. Es muy difícil programar un algoritmo para hacer esto. Los humanos sabemos leer muy bien, pero no sabemos explicarle a una máquina como lo hacemos. La IA nos permite que la máquina saque sus propias conclusiones sobre cómo interpretar la escritura manual y además lo hace para casos reales que nos vamos a encontrar en el futuro gracias a los datos con los que se entrenan estos modelos. Esa es una de las grandes fortalezas de la IA, podemos hacer “programación inversa”. En vez de saber las entradas a nuestro sistema, y escribir un programa para computar las salidas, podemos tener las entradas y salidas y que una IA escriba el programa por nosotros (para muchos casos, mejor de lo que lo podría hacer un humano.

¿Desarrollo a corto plazo? Enorme. Un porcentaje muy significativo de empresas ya la usan, y cada vez es más necesaria. Para mantenerse competitivas en muchos sectores, las empresas necesitan implementar estas soluciones. Uno de los problemas con los que nos encontramos aquí es la escasez de expertos en este campo.

El desarrollo a medio plazo es difícil de estimar. El incremento en la capacidad de sistemas, tecnologías en la nube y democratización de las herramientas a usar hacen que utilicemos aplicaciones que hace unos años eran impensables. Estamos en un momento único de la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, no cualquiera puede hacer un gran avance en física. Los investigadores que lo hacen son gente muy preparada, doctores con gran formación trabajando en instalaciones costosísimas. Pero la Inteligencia Artificial está en un punto en que cualquiera puede hacer progreso sin necesidad de ser un gran experto y sin grandes instalaciones. Igual que Bill Gates o Steve Jobs revolucionaron el mundo de la informática sin tener grandes títulos al aplicar su genio a un campo que ya tenía recorrido, pero al que aún le quedaba mucho, nuevas figuras emergerán en el campo de la Inteligencia Artificial para moldear su paisaje en el medio plazo. Y con ellas, un ejército de expertos que ayudarán a construir el futuro de esta tecnología que está siendo útil en gran cantidad de campos como el e-commerce, medicina, logística, finanzas, etc.

El Deep Learning es una técnica concreta dentro del Machine Learning y que hace que las máquinas tomen sus propias decisiones ¿A qué campos profesionales se aplica y se va a aplicar?

Deep Learning es un conjunto de técnicas que usan conceptos parecidos a los que usa nuestro cerebro. Ahora el Machine Learning se aleja algo de los modelos probabilisticos clásicos en que teníamos que tener en cuanto que tipos de datos mandábamos al sistema, como los normalizábamos, escalábamos, etc para recibir una respuesta que aunque de obtención compleja, solía ser sencilla en su forma final.

Con Deep Learning hemos logrado que la máquina haga gran parte del trabajo inicial por nosotros y además podemos utilizarlas para problemas más complejos. Además, el mismo modelo sirve para muchas más cosas. El Deep Learning es un paso más para lograr un algoritmo de carácter general que resuelva casi todos nuestros problemas, algo así como la teoría del todo en física.

Con Deep Learning podemos hacer cosas como reconocer imágenes y computarlas en un tiempo récord, algo que solo funcionaba en nuestro cerebro antes y que ahora una máquina es capaz de hacer.

¿Cómo crees que acabará siendo el futuro con el uso de estas tecnologías?

Se observa una tendencia a simplificar nuestro día a día y a la personalización. Hace 10 años, dos búsquedas en Google iguales hechas por dos personas diferentes arrojaban resultados idénticos. Ahora se tiene en cuanta quién eres, que quieres y tus necesidades. Esto ha sido posible gracias al aprendizaje automático. En el futuro tendremos entidades adelantándose a nuestras necesidades constantemente. Desde laboratorios y farmacias en un chip que suministren los medicamentos que necesitamos antes siquiera de notar ninguna molestia hasta reposición en casa de consumibles.

Esto en el ámbito más de “usuario”. En un ámbito más global creo que el futuro habrá un pulso entre diferentes algoritmos para atacar/proteger nuestros datos, cuentas bancarias, etc. Para modificar nuestra opinión política, social etc.

En resumen, creo que, en un futuro cercano, la inteligencia artificial será parte del paisaje, de nuestro día a día. Algo que nos influye diariamente y a lo que nosotros también damos forma con nuestros datos y decisiones.

¿En qué podrá trabajar una persona que realice el Máster en Machine & Deep Learning?

Ahora mismo hay una gran demanda de estos perfiles. Una persona con este máster puede trabajar en cualquier sector para aplicar los beneficios de la Inteligencia Artificial. Estas tecnologías están pegando fuerte en el sector IT (evidentemente), pero también en medicina, finanzas, agricultura, logística, etc. El día a día de estos perfiles trata datos y extrae información de ellos, genera modelos predictivos que ayudan a la toma de decisiones en empresas y a mejorar servicios. Programan sus soluciones para hacerlas óptimas. Escriben casos de prueba y observan los datos de salida para iterar y mejorar sus modelos. Se hacen preguntas (hipótesis) y las resuelven para ver por donde atacar los problemas particulares de cada empresa.

En resumen, una persona que haga este máster tendrá puertas abiertas en gran número de empresas para llenar perfiles de gran reconocimiento y remuneración. Y no sabemos que avances tendremos en el futuro próximo, pero todas las tendencias apuntan a que necesitaremos a más y más expertos cada vez para para cubrir las necesidades de un sector en clara expansión.

¿Quieres conocer un poco más sobre IA de la mano de Miguel Camacho? Pincha aquí. 

Síguenos en:   

 twitter facebook linkedin

Comparte en:  

Visto 1429 veces Modificado por última vez en Viernes, 07 Septiembre 2018 08:59
Inicia sesión para enviar comentarios