Deep Learning según Andrew Ng

Andrew Ng es un científico de la computación chino-estadounidense, cofundador de coursera y director de investgación en baidu (el google chino).

En mayo 23 de 2016, se publicó esta corta entrevista donde se le hacen preguntas sobre su opinión sobre el Aprendizaje Profundo (Deep Learning). A continuación algunas notas importantes de su entrevista.

-¿Porqué las interfaces de audio son tan importantes?

• La mayoría de personas no entiende la diferencia entre tener 95% de precisión y 99%. Con un 95% las personas pueden usar regularmente las interfaces, pero con un 99% la adaptación será masiva y ni siquiera se notará que se usan. Hoy en día todos usamos un celular inteligente, y ni siquiera notamos que interactuamos a través de una interfaz que se toca, creo que las interfaces de audio tienen el mismo potencial -¿Cuales son las implicaciones para la industria del crecimiento de la Inteligencia Artificial?
• Yo creo que la inteligencia artificial es como la electricidad fue como hace 100 años, que revolucionó el mundo como lo conocemos, gracias a ella se crearon los refrigeradores que incluso cambian la manera de como nos alimentamos. Creo que en un futuro cercado, cada compañia debería tener un Gerente de Inteligencia Artificial. Pensemos en otro gran salto en la historia, el Internet, hace años o incluso ahora encontramos cargos como Gerente de Infraestructura de datos o algo similar, y es muy común, porque hoy quieren colocarle TIC a todo, pero mas allá de eso, nos dimos cuenta que el Internet nos da una infraestructura completa para desplegar negocios. Creo que lo mismo ocurre con la Inteligencia Artificial. Estamos en una época donde la tecnología es fácil de replicar, pero los datos son muy difíciles de replicar, así que vale la pena preguntarse: ¿cuál es mi estrategia con los datos? En Baidú, muchas veces lanzamos productos y no nos interesa monetizarlos, solamente porque queremos los datos, para luego poder utilizarlos. No existen suficientes personas trabajando con Inteligencia Artificial, pero existen excelentes plataformas para aprenderla, como coursera, udacity, edx y otros. -¿Cuál es la estrategia que usan Baidu para construir los autos que se manejan solos?
• Muchas de las aproximaciones en visión computacional se trata de entender el comportamiento de las señales que se pueden leer, y existe una brecha enorme entre el 95% que tenemos y el 99% que queremos. Creo que la aproximación que debemos tener en este punto es conectar un poco mas las carreteras, permitiedo que haya una transmisión mas clara de los datos entre los vehículos y los elementos de la calle -¿Qué le diría a los padres para que le enseñen a sus hijos?
• El futuro cambia rápidamente, y hace 100 años un padre no pensaría que su hijo podría ser un conductor de taxi, o un ingeniero de computación. La Inteligencia Artificial va a hacer que un montón de trabajos desaparezcan, pero también va a crear muchos que nosotros ni siquiera alcanzamos a imaginar. Así que el consejo que le doy a los padres es que le enseñen a sus hijos a aprender, así se podrán mantener por el resto de sus vidas. -¿Cuales son las limitaciones que tiene el Aprendizaje Profundo?
• Uno de los problemas mas grandes del Aprendizaje Automático es que en su mayoría se basa en Aprendizaje Supervisado, que funciona de esta manera, tenemos un objeto A que pertenece a una categoría B, el problema principal de esto es que antes de entrenar un modelo, es necesario que exista una gran cantidad de datos categorizados para que el modelo sea robusto. En Baidú, para nuestra interfaz de lenguaje, estamos usando los datos de los últimos 5 años. Aunque existen muchos laboratorios explorando ¿cómo se podrá pasar del aprendizaje supervisado a uno que requiera menos datos? Creo que existirá una brecha enorme mientras se traten de implementar estos cambios.

Estas notas no corresponden a una traducción exacta de la entrevista, pero dan una idea de las opiniones del entrevistado.