Fuente: Wired.com

El tema era el reconocimiento de voz, y si un nuevo e improbado acercamiento al «aprendizaje automático» (machine learning) -algo llamado deep learning- puede ayudar más efectivamente a que los ordenadores identifiquen las palabras. Microsoft financió una mini-conferencia, que se llevó a cabo justo antes de la Navidad de 2009, y dos de sus investigadores invitaron al distinguido experto en deep learning, Geoff Hinton, de la Universidad de Toronto, para dar un discurso.

La idea de Hinton era que los modelos de aprendizaje automático puedan funcionar tanto como las neuronas en el cerebro humano. Él quería construir «redes neuronales» que pueda integrar gradualmente una comprensión de las palabras habladas a medida que se digan. Las redes neuronales estaban en su punto en la década de 1980, pero para 2009, no habían alcanzado todo su potencial.

Ahora, casi cinco años después, los algoritmos de redes neuronales están volviendo a ser mainstream, haciendo a las computadoras más inteligentes en nuevas y emocionantes formas. Google los ha utilizado para reforzar el reconocimiento de voz de Android. IBM los utiliza. Y, lo más destacable, Microsoft utiliza redes neuronales para la incursión de productos estrella como el traductor de Skype, que traduce lo que le dices en otro idioma casi al instante. Las personas «eran muy escépticas al principio», dice Hinton, «pero nuestra propuesta está siendo utilizada».

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