En el ámbito contemporáneo del Aprendizaje Automático (AA), una de las contribuciones más significativas ha sido el desarrollo de técnicas avanzadas para el aprendizaje de representaciones, conocidas como representation learning. Estas técnicas aspiran a transformar los datos en formatos adecuados que faciliten la eficiencia de los algoritmos en la detección de patrones y la toma de decisiones. Este campo ha evolucionado desde los primeros métodos de extracción manual de características hasta los recientes avances en aprendizaje profundo (deep learning) y aplica tanto a informaciones estructuradas como no estructuradas, desde imágenes y audio hasta texto y señales genéticas.
La fundación teórica del aprendizaje de representaciones se centra en la noción de que los datos observados son una manifestación de varianzas latentes subyacentes, aspectos fundamentales que se intentan modelar e interpretar. La calidad de una representación se mide por la facilidad con la que se puede realizar una tarea de AA posterior, tal como clasificación, regresión o clustering, después de haber transformado los datos crudos a representaciones más digestibles computacionalmente.
Redes Neuronales Profundas: Las redes neuronales profundas (DNN) han sido pilares en la generación de representaciones, aprendiendo jerarquías de características con gran éxito. Con estructuras como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las recurrentes (RNN), se han alcanzado hitos en reconocimiento visual y procesamiento del lenguaje natural (PLN), respectivamente. La incorporación de unidades como las LSTM (Long Short-Term Memory) y las GRU (Gated Recurrent Unit) posibilitaron capturar dependencias temporales largas en secuencias de datos.
Transformers: La incursión de los transformers, originados con el trabajo seminal «Attention Is All You Need» de Vaswani et al. en 2017, marcó el comienzo de una era donde la atención se convirtió en el mecanismo esencial para capturar relaciones globales en los datos. Este modelo ha demostrado ser extraordinariamente efectivo, especialmente en el ámbito del PLN con desarrollos como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pretrained Transformer) y T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), transformando el abordaje del entendimiento del lenguaje y la generación de texto.
Contrastive Learning: Recientemente, el contrastive learning en el contexto de aprendizaje no supervisado ha ganado prominencia. A través de este enfoque, se aprenden representaciones forzando a que los ejemplos positivos estén cerca uno del otro en el espacio de representación, mientras se alejan los negativos. Este método ha logrado avances notables en tareas donde las etiquetas son escasas o inexistentes, permitiendo aplicaciones en dominios como el aprendizaje de representaciones visuales.
Neuro-Simbolismo: El neuro-simbolismo es una perspectiva emergente que combina la generalización y eficiencia del aprendizaje profundo con la interpretabilidad y la estructura del procesamiento simbólico. Busca superar las limitaciones de las DNN, como la falta de comprensión causal y la dificultad en la incorporación del conocimiento previo. Propuestas como las Redes Neuronales Simbólicas y la integración de módulos de razonamiento dentro de la arquitectura de red ofrecen la promesa de un aprendizaje más robusto y generalizable.
Transferencia y Multi-tarea: El aprendizaje de transferencia y el aprendizaje multi-tarea son estrategias que buscan mejorar la eficiencia del aprendizaje de representaciones aprovechando conocimientos de tareas relacionadas. Esto se evidencia en sistemas donde modelos pre-entrenados en grandes conjuntos de datos se ajustan a tareas específicas, optimizando así la generalización y la economía computacional.
Fine-tuning y Ajuste de Representaciones: La técnica de fine-tuning implica el ajuste de un modelo preentrenado para una tarea específica y es fundamental en aplicaciones prácticas. Un ejemplo notable es el ajuste de modelos de transformers en PLN para dominios especializados, como el jurídico o médico, mejorando la capacidad del modelo para capturar jergas y particularidades de cada campo.
Generalización y Robustez: Un foco actual en la investigación en representaciones consiste en la generalización y la robustez frente a ejemplos adversarios. Se investigan mecanismos de regularización, como la normalización de lotes (batch normalization) y la dropout, junto a métodos de entrenamiento específicos que aumentan la robustez de las representaciones obtenidas.
Ética y Sesgo: Con el incremento en la capacidad de estas tecnologías, surgen preocupaciones éticas relacionadas con el sesgo y la equidad. Se están empezando a desarrollar métodos para detectar y mitigar sesgos en las representaciones aprendidas, asegurando así un impacto social positivo.
El futuro del aprendizaje de representaciones parece orientarse hacia una mayor integración entre modelos basados en datos masivos y técnicas que incorporen conocimiento del dominio y entendimiento causal. La combinación de grandes volúmenes de datos con modelos altamente expresivos, como las últimas generaciones de transformers, con técnicas que explican y razonan sobre las representaciones aprendidas, se ubica en la frontera de la investigación actual y promete desarrollos que estrechen aún más la brecha entre la inteligencia artificial y la inteligencia humana.
