Las matemáticas de la IA. Introducción al deep learning
La editorial Catarata acaba de publicar ‘Las matemáticas de la IA. Introducción al deep learning’, del autor Oskitz Ruiz Sarrias. Este libro que ahora reseñamos es el número 30 de la colección Miradas Matemáticasque esta editorial edita en colaboración con la Federación Española de Sociedades de Profesores de Matemáticas (FESPM).
La inteligencia artificial (tal y como se denomina actualmente este campo de trabajo) está adquiriendo en estos últimos años un protagonismo creciente en nuestra sociedad, y, como no, también comienza a entrar con potencia en los aspectos educativos. Y lo que a veces está oculto es que la IA se apoya profundamente en las matemáticas.
Ante esta realidad, en Miradas Matemáticas hemos creído oportuno publicar este libro dedicado a la IA con la finalidad de mostrar tanto a los profesores como a estudiantes y público en general que la base de todos estos logros se encuentra en las matemáticas, responsables tanto de los sistemas simples de automatización como de los complejos algoritmos de aprendizaje automático.
Con ello se consiguen dos objetivos: poner en valor las matemáticas, pero también dar instrumentos para que en las aulas se pueda aprovechar la coyuntura para aumentar el interés de los estudiantes por el aprendizaje de las matemáticas.
El libro muestra así estas bases matemáticas de la IA, en particular del llamado deep learning, una subdisciplina de la IA que es capaz de aprender y mejorar a partir de grandes volúmenes de datos. Su instrumento principal son las redes neuronales profundas.
El machine learning comienza con un empleado de IBM, Arthur Samuel, pionero en el campo de los juegos de ordenador. Arthur Samuel consiguió que un ordenador IBM 701 ganase a un humano al juego de las damas. En los años 90 del siglo pasado, el machine learning experimentó un notable crecimiento y entre sus logros está que el ordenador Deep Blue fuese capaz de ganar al ajedrez al campeón mundial Gary Kaspárov en 1996.
El machine learning y el deep learning son dos ramas de la IA, auqnue este último se puede considera un desarrollo posterior del primero. Ambos son algoritmos de aprendizaje cuyo objetivo es obtener un resultado dependiente de las variables de entrada (datos). El deep learning es capaz de ser más independiente de la intervención humana y manejar ingentes cantidades de datos.
En entradas posteriores seguiremos comentando novedades e información sobre la IA y su relevancia para la educación y la investigación, especialmente en sus conexiones profundas con las matemáticas. De momento, recomendamos este libro como una primera iniciación al tema.
Sobre el autor
Oskitz Ruiz Sarrias es graduado en Matemáticas por la UPV/EHU (2019) y posee un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial por la UNED (2021). Desde 2020, trabaja en la empresa NNBi, donde se ha especializado en la aplicación de técnicas avanzadas de inteligencia artificial en los sectores médico y farmacéutico, con un enfoque particular en oncología y medicina personalizada. Actualmente, está cursando un doctorado en Medicina Aplicada y Biomedicina en modalidad industrial (2022-2025), en colaboración con la UNAV, como parte de un proyecto financiado por el Gobierno de Navarra. Además, complementa su labor investigadora y profesional como profesor asociado en el Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la UPNA.
_____________
Manuel de León (CSIC, Fundador del ICMAT, Real Academia de Ciencias, Real Academia Canaria de Ciencias, Real Academia Galega de Ciencias).