La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un gran avance en las últimas décadas, especialmente en el campo del aprendizaje profundo de redes neuronales artificiales. El profesor Jürgen Schmidhuber, pionero en este campo desde 1991, ha estado liderando la investigación y desarrollo de estas redes.

En el pasado, se han utilizado redes neuronales artificiales para predecir los mercados financieros, pero lo que ha cambiado en los últimos años es la potencia informática que impulsa estos algoritmos. La capacidad de cómputo ha aumentado exponencialmente en las últimas tres décadas, lo que ha llevado a un nuevo auge de la IA. Grandes titulares han sido generados por eventos como la adquisición de Deep Mind, un sistema de aprendizaje automático, por parte de Google por $600 millones de dólares. También se rumorea que fondos de inversión están formando divisiones de aprendizaje automático para realizar modelos cuantitativos de los mercados financieros.

Según el profesor Schmidhuber, aunque algunos fondos de inversión no conocen mucho sobre IA, actúan como si lo hicieran, insinuando la existencia de algoritmos secretos sorprendentes que no pueden revelar por temor a informar a la competencia. A lo largo de los años, se han utilizado redes neuronales para predecir los mercados de valores con diferentes grados de éxito. Sin embargo, la diferencia ahora radica en que los ordenadores actuales son un millón de veces más potentes que hace 25 o 30 años, lo que permite entrenar redes mucho más grandes.

El profesor Schmidhuber señala que las redes neuronales que aprenden a reconocer o predecir videos también se pueden aplicar a los datos financieros. Estos modelos pueden recibir datos en forma de series temporales, como los gráficos de las acciones, y tratar de predecir el comportamiento futuro del mercado. Además, se pueden utilizar otros tipos de datos, como artículos de periódico o incluso expresiones faciales de los operadores, que el sistema puede aprender a traducir en mejores predicciones de los precios de las acciones.

El aprendizaje profundo implica que el modelo debe aprender a ignorar el “ruido” y la información irrelevante dentro de los patrones de datos. La red neuronal ajusta sus conexiones para eliminar el ruido y centrarse en lo importante, en la señal en lugar del ruido. En principio, la red puede aprender esto por sí misma.

El profesor Schmidhuber también habla sobre el futuro de la IA y su posible impacto en la sociedad. Él cree que en unas pocas décadas tendremos una inteligencia artificial a nivel humano y su próximo objetivo es lograr una IA similar a la de los animales, como un mono capuchino, que pueda razonar abstractamente sobre el mundo y planificar de una manera que nuestras máquinas aún no pueden hacer bien.

En resumen, la inteligencia artificial está revolucionando el campo de las finanzas y la forma en que se realizan las predicciones de los mercados. A medida que la potencia informática continúa aumentando, las redes neuronales artificiales se vuelven más sofisticadas y pueden procesar grandes cantidades de datos para realizar predicciones más precisas. Sin embargo, también es importante tener en cuenta que los eventos impredecibles, como los colapsos del mercado, aún pueden ocurrir. La IA no es una solución infalible, pero sin duda está cambiando la forma en que interactuamos con el mundo financiero.