{"id":56822,"date":"2026-08-12T17:00:00","date_gmt":"2026-08-12T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.11onze.cat\/?p=56822"},"modified":"2026-08-06T11:57:18","modified_gmt":"2026-08-06T09:57:18","slug":"deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.11onze.cat\/es\/magazine\/deep-learning\/","title":{"rendered":"Deep Learning: el gran salto"},"content":{"rendered":"
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En 2016 ocurri\u00f3 algo que muchos expertos consideraban imposible. AlphaGo, un programa desarrollado por DeepMind, derrot\u00f3 al campe\u00f3n mundial Lee Sedol en una partida de Go, un juego de mesa tan complejo que durante d\u00e9cadas se hab\u00eda pensado que ning\u00fan ordenador ser\u00eda capaz de dominarlo. La sorpresa no fue solo la victoria. Algunos de los movimientos que realiz\u00f3 la m\u00e1quina desconcertaron a los propios grandes maestros, que los calificaron de creativos e inesperados.<\/b><\/h3>\n

 <\/p>\n

Aquel d\u00eda qued\u00f3 claro que la inteligencia artificial hab\u00eda entrado en una nueva etapa. Detr\u00e1s de aquella demostraci\u00f3n hab\u00eda una tecnolog\u00eda que hoy impulsa ChatGPT, los asistentes de voz, los traductores autom\u00e1ticos o los sistemas que ayudan a detectar enfermedades: el deep learning. <\/span>Pero \u00bfqu\u00e9 es exactamente y por qu\u00e9 est\u00e1 transformando tantos sectores al mismo tiempo?<\/b><\/p>\n

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Cuando los ordenadores solo segu\u00edan \u00f3rdenes<\/b><\/h3>\n

Durante buena parte de la historia de la inform\u00e1tica, <\/span>los ordenadores solo hac\u00edan aquello que los programadores les hab\u00edan dicho que hicieran<\/b>. Si quer\u00edamos que un sistema reconociera un gato en una fotograf\u00eda, era necesario definir las caracter\u00edsticas que deb\u00eda buscar: la forma de las orejas, los bigotes, el hocico o la cola.<\/span><\/p>\n

Esta forma de programar funciona muy bien cuando las reglas son claras, pero <\/span>se queda corta ante problemas mucho m\u00e1s complejos<\/b>, como entender una conversaci\u00f3n, interpretar una radiograf\u00eda o distinguir a una persona entre millones de rostros.<\/span><\/p>\n

El primer gran cambio lleg\u00f3 con el <\/span>machine learning<\/b><\/a>. En lugar de escribir todas las instrucciones, los investigadores comenzaron a mostrar miles de ejemplos a los ordenadores para que fueran ellos quienes descubrieran los patrones. Aun as\u00ed, l<\/span>os humanos segu\u00edan decidiendo qu\u00e9 informaci\u00f3n era importante<\/b>.<\/span><\/p>\n

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\u00bfQu\u00e9 hace diferente al deep learning?<\/b><\/h3>\n

El <\/b>deep learning<\/b><\/a> es una evoluci\u00f3n del machine learning que elimina buena parte de esta intervenci\u00f3n humana<\/b>. En lugar de indicarle qu\u00e9 debe buscar, el sistema aprende por s\u00ed mismo qu\u00e9 patrones son relevantes.<\/span><\/p>\n

Para conseguirlo<\/span> utiliza redes neuronales artificiales, estructuras inspiradas muy libremente en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes est\u00e1n formadas por m\u00faltiples capas de neuronas conectadas entre s\u00ed<\/b>. Las primeras detectan elementos muy simples, como l\u00edneas, colores o contrastes. Las siguientes combinan esa informaci\u00f3n para identificar formas m\u00e1s complejas, y las \u00faltimas son capaces de reconocer un objeto, entender una frase o predecir una respuesta.<\/span><\/p>\n

La palabra deep (\u00abprofundo\u00bb) hace referencia precisamente a esta sucesi\u00f3n de capas. <\/span>Cuanto m\u00e1s profundo es el modelo, m\u00e1s complejos pueden llegar a ser los patrones que aprende<\/b>. Es esta capacidad de aprender autom\u00e1ticamente qu\u00e9 es importante la que ha convertido al deep learning en el <\/span>motor de la inteligencia artificial modern<\/b>a.<\/span><\/p>\n

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Aprender tambi\u00e9n es equivocarse<\/b><\/h3>\n

Cuando una persona aprende un idioma o toca un instrumento, mejora a base de repetir, equivocarse y corregir los errores. <\/span>Las redes neuronales funcionan de una manera parecida<\/b>.<\/span><\/p>\n

Durante el entrenamiento, el modelo analiza una enorme cantidad de datos, hace una predicci\u00f3n y comprueba si es correcta. Si se ha equivocado, ajusta ligeramente millones de peque\u00f1os par\u00e1metros matem\u00e1ticos que determinan su comportamiento. Este proceso se repite millones de veces <\/span>hasta que el error es cada vez menor<\/b>.<\/span><\/p>\n

Por eso los modelos actuales pueden llegar a reconocer voces, traducir idiomas o generar textos con una precisi\u00f3n sorprendente. No porque \u00abpiensen\u00bb como nosotros, sino porque <\/span>han aprendido a identificar patrones estad\u00edsticos extraordinariamente complejos<\/b>.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

La revoluci\u00f3n tambi\u00e9n es de hardware<\/b><\/h3>\n

Si esta tecnolog\u00eda existe desde los a\u00f1os ochenta, \u00bfpor qu\u00e9 solo ahora ha explotado?<\/span><\/p>\n

La respuesta no est\u00e1 solo en los algoritmos. Tambi\u00e9n est\u00e1 en el hardware<\/b>.<\/span><\/p>\n

Entrenar una red neuronal implica ejecutar billones de operaciones matem\u00e1ticas. Los procesadores tradicionales (CPU) no estaban dise\u00f1ados para afrontar este tipo de c\u00e1lculos de manera eficiente. En cambio, las <\/span>GPU<\/b><\/a>, creadas inicialmente para generar los gr\u00e1ficos de los videojuegos, <\/span>pueden realizar millones de operaciones en paralelo<\/b>.<\/span><\/p>\n

Cuando los investigadores descubrieron que estas tarjetas gr\u00e1ficas eran<\/span> ideales para entrenar redes neuronales, el desarrollo del deep learning se aceler\u00f3 de forma exponencial<\/b>. Empresas como <\/span>NVIDIA<\/b><\/a>, que durante a\u00f1os hab\u00edan estado asociadas casi exclusivamente al mundo de los videojuegos, se convirtieron en piezas fundamentales de la revoluci\u00f3n de la inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n

Sin esta evoluci\u00f3n del hardware, probablemente ChatGPT o Gemini seguir\u00edan siendo proyectos de laboratorio.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Una tecnolog\u00eda que ya convive con nosotros<\/b><\/h3>\n

El deep learning est\u00e1 mucho m\u00e1s presente de lo que imaginamos<\/b>. Desbloquea nuestro tel\u00e9fono mediante el reconocimiento facial, filtra el correo no deseado, detecta operaciones bancarias fraudulentas, traduce textos en tiempo real y ayuda a los radi\u00f3logos a identificar lesiones que pueden pasar desapercibidas.<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n es la base de los grandes modelos de lenguaje que han popularizado la inteligencia artificial generativa. <\/span>Estos sistemas no buscan informaci\u00f3n en Internet cada vez que responden, sino que utilizan los patrones aprendidos durante su entrenamiento para predecir cu\u00e1l es la respuesta m\u00e1s probable<\/b>.<\/span><\/p>\n

Este mismo principio tambi\u00e9n se est\u00e1 aplicando al desarrollo de nuevos medicamentos, a la investigaci\u00f3n cient\u00edfica, a la conducci\u00f3n aut\u00f3noma e incluso a la predicci\u00f3n de fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos.<\/span><\/p>\n

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El futuro tambi\u00e9n plantea interrogantes<\/b><\/h3>\n

El deep learning ha demostrado un potencial extraordinario, pero no est\u00e1 exento de limitaciones. Estos modelos <\/span>consumen grandes cantidades de energ\u00eda, necesitan vol\u00famenes inmensos de datos y, a menudo, funcionan como una \u00abcaja negra\u00bb: ofrecen resultados muy precisos, pero ni siquiera sus propios creadores pueden explicar siempre con exactitud c\u00f3mo han llegado a una determinada conclusi\u00f3n<\/b>.<\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n existe una cuesti\u00f3n estrat\u00e9gica. Desarrollar los modelos m\u00e1s avanzados requiere infraestructuras valoradas en miles de millones de euros, <\/span>lo que concentra esta capacidad tecnol\u00f3gica en manos de un n\u00famero muy reducido de empresas<\/b>. En un mundo cada vez m\u00e1s dependiente de la inteligencia artificial, controlar los datos, los chips y la capacidad de c\u00e1lculo puede acabar siendo tan relevante como controlar la energ\u00eda o las materias primas.<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Una revoluci\u00f3n que no ha hecho m\u00e1s que empezar<\/b><\/h3>\n

El deep learning no es simplemente una nueva t\u00e9cnica inform\u00e1tica. <\/span>Es el gran salto que ha permitido que las m\u00e1quinas dejen de limitarse a seguir instrucciones y comiencen a aprender de la experiencia<\/b>. Esta diferencia, aparentemente sutil, es la que est\u00e1 transformando sectores enteros y <\/span>redefiniendo la relaci\u00f3n entre las personas y la tecnolog\u00eda<\/b>.<\/span><\/p>\n

Todav\u00eda es pronto para saber hasta d\u00f3nde llegar\u00e1 esta revoluci\u00f3n, pero una cosa parece clara: <\/span>entender qu\u00e9 es el deep learning ya no es solo una curiosidad para ingenieros. Es una forma de comprender una de las tecnolog\u00edas que marcar\u00e1 el futuro de la econom\u00eda, la ciencia y la sociedad<\/b>.<\/span><\/p>\n

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