Una de las habilidades más  importantes como Ingeniero en Computación es la abstracción. Esta definición está muy apegada a la programación orientada a objetos y por lo tanto está en el contexto de  los paradigmas de programación. El Deep Learning abre otro paradigma, mejor conocido como la “caja negra” pero para abrirla habrá que entender algunos conceptos.

La abstracción es la capacidad y proceso de interpretación y diseño que implica reconocer y enfocarse en las características importantes de un evento, objeto o cosa, filtrando e ignorando todas las particularidades no esenciales. En otras palabras significa llevar tu visión de lo real a un interpretación general, comúnmente usamos modelos para su representación. Un ejemplo es la gravedad y su representación  matemática o simplemente un conjunto de líneas de código que forman una web.

Bajo este concepto delimitamos aún más el entendimiento de la caja negra a un contexto  que en mi opinión representa un ejemplo más del reduccionismo. Pues al abrir esta caja negra encontramos cientos, sino es que miles de algoritmos que trabajan en conjunto y que cada uno puede estar compuesto por miles de operaciones lógico-matemáticas que resuelven problemas específicos para un sinfín de objetivos, al mismo tiempo son representadas en código y que sirven para comunicar el mundo real y la computadora.

Entonces una vez abierta esta caja, comprendemos que todo esto es más que un “sobrenombre” que se le ha dado para un entendimiento del público en general, pero no debemos temer a esta caja negra, sino a quienes la usan. Este enfoque nos lleva a la Inteligencia Artificial y Big Data, que por una lado es una ciencia que desarrolla las herramientas usadas en el Big Data para la obtención de los datos y por el otro el Big Data que utiliza estos datos para generar información de valor  para empresas o gobiernos.

Una vez entendido el contexto podemos viajar por la historia y conocer de donde proviene el Deep Learning  y  cómo nace las primeras arquitecturas de una neurona artificial propuesto por Warren McCulloch y Walter pitts.

Escrito por Irving Ariel Escamilla Jacobo