LOS RENDIMIENTOS DECRECIENTES DEL APRENDIZAJE PROFUNDO

https://spectrum.ieee.org/deep-learning-computational-cost

EL APRENDIZAJE PROFUNDO SE UTILIZA AHORA PARA TRADUCIR ENTRE IDIOMAS, PREDECIR EL PLIEGO DE LAS PROTEÍNAS, ANALIZAR EXPLORACIONES MÉDICAS Y JUGAR A JUEGOS TAN COMPLEJOS COMO EL GOL, por nombrar sólo algunas aplicaciones de una técnica que se está generalizando. El éxito en estos y otros ámbitos ha llevado a esta técnica de aprendizaje automático de la oscuridad a principios de la década de 2000 a su dominio actual.

Aunque el ascenso a la fama del aprendizaje profundo es relativamente reciente, sus orígenes no lo son. En 1958, cuando los ordenadores centrales llenaban las salas y funcionaban con tubos de vacío, el conocimiento de las interconexiones entre las neuronas del cerebro inspiró a Frank Rosenblatt, de Cornell, a diseñar la primera red neuronal artificial, que describió prescientemente como un «dispositivo de reconocimiento de patrones». Pero las ambiciones de Rosenblatt superaban las capacidades de su época, y él lo sabía. Incluso su artículo inaugural se vio obligado a reconocer el voraz apetito de las redes neuronales por la potencia de cálculo, lamentando que «a medida que aumenta el número de conexiones en la red… la carga de un ordenador digital convencional pronto resulta excesiva».

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