Deep Learning está comiendo software

Cuando tomé un trago con Andrej Karpathy hace un par de semanas, comenzamos a hablar de dónde creíamos que iba a ir el aprendizaje automático en los próximos años. Andrej tiró la frase “Software 2.0”, y estuve instantáneamente celoso porque captó el proceso que veo que ocurre todos los días en cientos de proyectos. Me callé la lengua hasta que obtuvo su entrada de blog por ahí, pero ahora quiero ampliar mis pensamientos sobre esto también.

El patrón es que hay un proyecto de software existente que procesa datos usando una lógica de programación explícita, y el equipo encargado de mantenerlo encuentra que puede reemplazarlo con una solución basada en el aprendizaje profundo. Solo puedo señalar ejemplos en el alfabeto que hemos hecho públicos, como actualizar el ranking de búsqueda, el uso de energía del centro de datos, la traducción de idiomas y resolver Go, pero estas no son excepciones excepcionales a nivel interno. Lo que veo es que casi cualquier sistema de procesamiento de datos con lógica no trivial se puede mejorar de manera significativa aplicando el aprendizaje automático moderno.

Esto puede sonar menos dramático cuando se usa en esos términos, pero es un cambio radical en la forma en que desarrollamos el software. En lugar de escribir y mantener intrincados y enmarañados enredos de lógica, el desarrollador debe convertirse en maestro, curador de datos de capacitación y analista de resultados. Esto es muy, muy diferente a la programación que me enseñaron en la escuela, pero lo que más me entusiasma es que debería ser mucho más accesible que la codificación tradicional, una vez que las herramientas se pongan al día.

La esencia del proceso es proporcionar muchos ejemplos de entradas y lo que espera de las salidas. Esto no requiere las mismas habilidades técnicas que la programación tradicional, pero sí necesita un conocimiento profundo del dominio del problema. Eso significa que los usuarios motivados del software podrán desempeñar un papel mucho más directo en la creación de lo que nunca haya sido posible. En esencia, los usuarios están escribiendo sus propias historias de usuario y alimentándolas en la maquinaria para construir lo que quieren.

Andrej se enfoca en áreas como el audio y el reconocimiento de voz en su publicación, pero en realidad estoy argumentando que habrá un impacto en muchos otros dominios. El clásico “Aprendizaje automático: la tarjeta de crédito de alto interés de la deuda técnica” identifica un patrón muy común en el que los sistemas de aprendizaje automático se integran en grandes cantidades de software. ¡Lo que estoy viendo es que el problema se resuelve cada vez más al reemplazar la pila entera con un modelo de aprendizaje profundo! Tomando la analogía hasta el punto de ruptura, esto es como consolidar todas sus deudas en un solo préstamo con pagos más bajos. Un modelo único es mucho más fácil de mejorar que un conjunto de módulos profundamente interconectados, y el mantenimiento se vuelve mucho más fácil. Para muchos sistemas grandes, no existe una sola persona que pueda afirmar comprender lo que realmente están haciendo de todos modos, por lo que no hay una pérdida real en depuración o control.

Sé que esto sonará como una exageración más profunda de aprendizaje, y si no estuviera en la posición de ver el proceso suceder todos los días, me resultaría difícil tragar también, pero esto es real. Se supone que Bill Gates dijo: “La mayoría de las personas sobrestima lo que pueden hacer en un año y subestiman lo que pueden hacer en diez años”, y así es como me siento respecto del reemplazo del software tradicional por el aprendizaje profundo. Habrá una larga aceleración a medida que el conocimiento se difunda a través de la comunidad de desarrolladores, pero en diez años predigo que la mayoría de los trabajos de software no incluirán programación. Como dice Andrej memorablemente, “[el aprendizaje profundo] es mejor que tú”.

 

> Deep Learning is Eating Software.

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