IoT ofrece una gama completamente nueva de oportunidades para el procesamiento de datos y el aprendizaje automático. Se esperan grandes avances en IoT y aprendizaje automático para IoT, ya que todo, desde los zapatos que usa, hasta la taza donde toma café, el automóvil que conduce o el que conduce, y muchas cosas a nuestro alrededor se vuelven más inteligentes, se comunican con otras cosas que son más inteligentes y toman medidas según su comando o incluso antes de ordenar. Esto abre nuevas oportunidades para programar paradigmas, pasar mensajes e infraestructuras y métodos analíticos. Hay grandes oportunidades para nuevos tipos de técnicas de aprendizaje y la entrega de tales técnicas. Eso también abre nuevas oportunidades para la PNL. La proliferación de idiomas hablados con dispositivos inteligentes en lugar de comandos táctiles o mecanografiados también ofrece nuevas oportunidades para PNL. La interfaz de reconocimiento de voz y lenguaje natural ya se está codificando en el hardware de los dispositivos inteligentes. Es difícil comparar y decir cuál será más grande: PNL o IoT, pero creo que con IoT entramos en una nueva fase de técnicas de aprendizaje automático y entrega de estas técnicas, PNL es solo una de ellas. La PNL definitivamente será una parte crítica. Hay un artículo interesante sobre el tema sobre PNL e IoT en la revisión de la tecnología MIT (un poco viejo) de hace un par de años que es interesante de leer (vea el enlace aquí – Reconocimiento de voz para Internet de las cosas).
¿El aprendizaje automático para IoT será mayor que PNL en los próximos 5 años?
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La próxima revolución tecnológica será cuando IOT comience a trabajar de manera completa. Una gran cantidad de investigación ahora se centra tanto en IOT como en inteligencia artificial (que contiene PNL). Massimo Banzi, en su charla sobre IOT, utiliza el gráfico que se muestra a continuación para ilustrar que, antes de que finalmente se haga realidad, cualquier tecnología pasa primero por un pico de expectativas infladas, luego por desilusión, seguido de iluminación y productividad.
Podemos ver que IOT y la respuesta a preguntas en lenguaje natural está en la cima de la colina. Actualmente estamos en la cima de las expectativas infladas. Google, Apple, IBM, etc. han desarrollado plataformas y se estima que hay casi 4,5 millones de desarrolladores IOT. Si bien IOT promete grandes impactos comerciales (incluso 1% en la reducción de la ineficiencia del sistema en la atención médica conducirá a una ganancia de 63 dólares), todavía está en una etapa muy primaria. Hay muchos problemas y cuestiones relacionadas con la estandarización e implementación de hardware y software.
Por otro lado, el advenimiento de la revolución del aprendizaje profundo ha impulsado la PNL y ha mostrado muy buenos resultados. Por lo tanto, se realizaría más investigación teórica en PNL en los próximos 5_8 años. Si bien 5 años es poco tiempo, eventualmente llegará un momento en que el aprendizaje automático para Iot será mayor que la PNL.
La PNL ha sido algo difícil por décadas. Aunque últimamente hay algunos enfoques innovadores, por ejemplo, word2vec, PNL profundo, el factor clave es la cantidad de voz y texto a analizar. En 5 años, la mayor parte del discurso podría capturarse mediante el reconocimiento del habla. Pero eso no se puede comparar con la explosión de datos de IoT, que incluyen sonido e imágenes, así como otros tipos de datos sin procesar. El NM para esos datos superará rápidamente la importancia de la PNL. No estoy seguro del plazo, pero es bastante posible un período de 5 años.
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