¿Qué es el Deep Learning y cómo blockchain puede potenciar su alcance?

Uno de los temas de mayor actualidad en el mundo digital es el deep learning y la inteligencia artificial (IA). Estos dos conceptos tienen un profundo impacto en el mundo digital y prometen transformar nuestra vida para siempre, incluyendo nuestra interacción con la tecnología blockchain.

Pero, ¿Qué es exactamente el Deep Learning? ¿Cómo se relaciona este concepto con la tecnología blockchain? Pues bien, respondamos a estas preguntas

¿Qué es el Deep Learning?

Cuando hablamos de Deep Learning o Aprendizaje Profundo, estamos hablando de una serie de métodos y algoritmos computacionales construidos sobre redes neuronales artificiales (o RNA) con la capacidad de realizar un aprendizaje de representación.

Los algoritmos de Deep Learning tienen una amplia utilidad en campos como la visión por ordenador, el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural, la traducción automática, la bioinformática, el diseño de fármacos, el análisis de imágenes médicas, la climatología, la inspección de materiales y los programas de juegos de mesa, donde han producido resultados comparables y, en algunos casos, superiores al rendimiento de los expertos humanos. Lo mejor, es que estos algoritmos son capaces de realizar estas acciones de aprendizaje de forma supervisada, semi supervisada o no supervisada.

RNA, la base de construcción para el Deep Learning

Las redes neuronales artificiales (RNA) se inspiraron en los nodos de procesamiento de información y comunicación distribuida de los sistemas biológicos. Sin embargo, las RNA presentan varias diferencias con respecto a los cerebros biológicos.

Dicho esto, se puede ver que la idea principal detrás de las RNA es replicar las funciones más básicas que hacen funcionar al cerebro humano. Con este acercamiento, las RNA no solo serían capaces de replicar dicha capacidad de procesamiento de datos básico que los cerebros humanos hacen de forma natural, sino también ir escalando esas estructuras para crear funciones más avanzadas.

El resultado de este acercamiento y desarrollo ha sido explosivo, ya que las RNA se han transformado en un componente clave para la construcción de la inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (Machine Learning) y aprendizaje profundo (Deep Learning).

Deep Learning y blockchain: potenciando el alcance de ambas tecnologías

Conociendo el potencial de la tecnología Deep Learning, nos queda una pregunta ¿Cómo podemos aprovecharlo para mejorar e integrarlo a la tecnología blockchain? Pues bien, la realidad es que esta es una pregunta que muchos proyecto se han abocado a responder y hacer toda una realidad.

Una blockchain más inteligente y segura

Después de todo, hacer uso de Deep Learning en blockchain permitiría añadir a esta tecnología una serie de capacidades únicas que podrían hacer a la misma no solo más inteligente, sino también más flexible, segura y privada.

Además, la blockchain puede transformarse en un espacio para desarrollar infraestructuras descentralizadas y seguras que sirvan para alimentar los datasets necesarios para hacer realidad estos modelos de Deep Learning y todo lo relacionado con el mundo de la inteligencia artificial.

Mejorando la construcción de modelos de IA

Otro uso donde blockchain y Deep Learning pueden potenciar sus capacidades es la construcción de mejores modelos de aprendizaje utilizando la arquitectura de datos descentralizada de la tecnología blockchain. Es decir, usar la misma blockchain para encadenar trabajos que pueden ser estudiados y generar así nuevos modelos de IA mucho más potentes. Además, los modelos de Deep Learning pueden utilizar los datos almacenados en la red blockchain para hacer predicciones o para el análisis de datos.

Tomemos un ejemplo de cualquier aplicación inteligente donde los datos son recogidos por diferentes fuentes como sensores, dispositivos inteligentes o IoT. En la blockchain, se pueden desarrollar las lógicas necesarias no sólo para reunir todo estos datos y procesarlos en la red (un trabajo por el que se recompensará a los nodos), sino que también dicha red serviría de puerta de entrada para que los usuarios puedan usar la IA para distintas tareas según requiera.

Al contrario de lo que sucede en la actualidad, donde hay listas de acceso y diferentes controles que imposibilitan esta relación, esto representaría una democratización del acceso a la IA.

Además, si almacenamos los datos procesados para una IA en una red de blockchain, se pueden reducir los errores y los sesgos dentro de dicha información, haciendo más heterogénea la misma y generando así modelos más realistas.

Generando nuevos mercados y oportunidades de trabajo

Una de las grandes posibilidades de blockchain en Deep Learning es la construcción de nuevos mercados y generación de empleo u oportunidades económicas individuales dentro de esos mercados.

Por ejemplo, una blockchain dedicada a Deep Learning (o cualquier otra rama de la IA) podría no solo usar su red para almacenar información, sino también para usar su poder computacional para procesar los datos (abaratando costes y creando redes mucho más potentes que muchas supercomputadoras actuales) y con ello generar una dinámica económica que beneficiaría a muchas personas en todo el mundo.

Esto ya lo hemos visto con las criptomonedas y sus redes PoW. Los mineros son capaces de generar valor y vivir de ello, pero en este caso, no se perseguiría generar un simple número que corresponda a la dificultad de la red, sino también responder y generar el análisis de datos necesario para alimentar la IA (o varias IAs) que se desarrollan en dicha blockchain.

Como resultado de toda esta dinámica, surgen mercados de datos, modelos e inteligencia artificial, que estarían disponibles en la blockchain, por medio de Dapps que pueden procesar micropagos de forma segura y global.

Mejorando la seguridad intrínseca de la misma blockchain e IA

El uso de IA puede potenciar la seguridad de la blockchain, especialmente si esta tiene capacidad de smart contracts Turing Completo. En la actualidad, los hackers maliciosos tienen un enorme número de herramientas para romper la seguridad de nuestras aplicaciones, incluidas las Dapps y sus smart contracts. El año 2022 y sus más de 400 hackeos en el ecosistema son solo una introducción al enorme reto que se viene en temas de ciberseguridad dentro del ecosistema blockchain.

En ese sentido, la IA puede ayudar no solo a mejorar el desarrollo de nuestros protocolos y smart contracts, sino a hacerlos más seguros y resistentes contra ataques y otros tipos de amenazas que se ciernan sobre ellos en el futuro cercano.