La cara de gato creada por el cerebro de la computadora de Google. Imagen cortesía de Google.
Hace unos meses, Google compartió con nosotros otro desafío que había asumido. No era tan elegante como un auto sin conductor o tan geek sexy como las gafas de realidad aumentada, pero al final, podría ser más grande que ambos. De hecho, es probable que los haga aún más dinámicos.
Lo que Google hizo fue crear un cerebro sintético, o al menos la parte del mismo que procesa información visual. Técnicamente, construyó una versión mecánica de una red neuronal, un pequeño ejército de 16, 000 procesadores de computadora que, al trabajar juntos, realmente pudieron aprender.
En ese momento, la mayor parte de la atención se centró en lo que aprendieron todas esas máquinas, que principalmente era cómo identificar gatos en YouTube. Eso provocó un montón de asco y grietas sobre si las computadoras se preguntaban por qué tantos gatos estaban tirando de los inodoros.
Pero Google estaba siguiendo un camino que los científicos han estado explorando durante muchos años, la idea de usar computadoras para imitar las conexiones e interacciones de las células cerebrales humanas hasta el punto en que las máquinas realmente comienzan a aprender. La diferencia es que el gigante de la búsqueda fue capaz de reunir recursos y poder de cómputo que pocas compañías pueden.
La cara es familiar
Durante 10 días, sin parar, 1, 000 computadoras, usando esos 16, 000 procesadores, examinaron imágenes en miniatura al azar tomadas de 10 millones de videos de YouTube diferentes. Y debido a que la red neuronal era tan grande, tenía más de mil millones de conexiones, pudo aprender a identificar características por sí misma, sin ninguna guía humana real. A través de la gran cantidad de información que absorbió, la red, al reconocer las relaciones entre los datos, básicamente se enseñó a sí misma el concepto de un gato.
Impresionante. Pero en el ámbito del conocimiento, ¿es esto motivo de gran júbilo? Bueno, sí. Porque eventualmente todas las máquinas que trabajaban juntas podían decidir qué características de los gatos merecían su atención y qué patrones importaban, en lugar de que los humanos les dijeran qué formas particulares buscar. Y a partir del conocimiento adquirido a través de muchas repeticiones, la red neuronal pudo crear su propia imagen digital de la cara de un gato.
Ese es un gran salto adelante para la inteligencia artificial. También es probable que tenga buenos resultados para Google. Uno de sus investigadores que trabajó en el proyecto, un ingeniero llamado Jeff Dean, dijo recientemente a Technology Review del MIT que ahora su grupo está probando modelos de computadora que comprenden imágenes y texto juntos.
"Le das 'marsopa' y te da fotos de marsopas", explicó Dean. "Si le das una imagen de una marsopa, te da 'marsopa' como una palabra".
Por lo tanto, la búsqueda de imágenes de Google podría ser mucho menos dependiente del texto que lo acompaña para identificar lo que hay en una foto. Y es probable que aplique el mismo enfoque para refinar el reconocimiento de voz al poder obtener pistas adicionales del video.
No hay duda de que la capacidad de usar algoritmos para absorber y entrelazar muchos flujos de datos, incluso diferentes tipos de datos, como sonido e imágenes, ayudará a hacer que el automóvil sin conductor de Google sea mucho más autónomo. Lo mismo con las gafas de Google.
Pero ahora una rebanada de perspectiva. A pesar de todo su progreso, Google todavía tiene un largo camino por recorrer para estar a la altura de lo real. Su red neuronal masiva, la que tiene mil millones de conexiones, es, en términos de neuronas y sinapsis, aún un millón de veces más pequeña que la corteza visual del cerebro humano.
Una cuestión de inteligencia
Aquí hay desarrollos más recientes en inteligencia artificial:
- Una abeja, o no una abeja: un equipo de científicos británicos está intentando crear un modelo preciso del cerebro de una abeja. Al reproducir los sistemas clave que conforman la percepción de una abeja, como la visión y el aroma, los investigadores esperan poder instalar el cerebro artificial de la abeja en un pequeño robot volador.
- ¿Pero tiene en cuenta la portada ?: El nuevo software llamado Booksai está utilizando inteligencia artificial para darle recomendaciones de libros basadas en el estilo, tono, estado de ánimo y género de las cosas que ya sabe que le gusta leer.
- ¿Siempre me veo tan bien ?: Los científicos de Yale han programado un robot que puede reconocerse en el espejo. En teoría, eso debería hacer que el robot, llamado Nico, pueda interactuar mejor con su entorno y los humanos.
- Ya no se pierde en el espacio: los astrónomos en Alemania han desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial para ayudarlos a trazar y explicar la estructura y la dinámica del universo con una precisión asombrosa.
- Camine de esta manera: los científicos del MIT han creado un dispositivo inteligente portátil que crea un mapa en tiempo real de donde acaba de caminar. Está diseñado como una herramienta para ayudar a los socorristas a coordinar la búsqueda y rescate de desastres.
Bono de video: en Francia, ¿dónde más? Un inventor ha creado un robot que no solo poda las vides de uva, sino que también tiene la inteligencia para memorizar las necesidades específicas de cada planta. Y ahora está aprendiendo a recoger uvas.
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