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miércoles, 27 de junio de 2012

El cerebro artificial de Google


                Andrew Y. Ng de Stanford University asombrado por el desempeño del cerebro

Guste o no, Google no descansa y mientras que tu te pones contento ante la salida de una nueva extensión para Chrome, la gente de Mountain View está trabajando en un cerebro artificial de mil millones de conexiones neuronales utilizando 16.000 ordenadores. Mientras todavía no puede ir al espacio como la mente de la tripulación y luego conspirar para matar a todos los humanos en ella, por ahora se dedica a identificar gatos en la web a través de un proceso de aprendizaje que no lleva asistencia humana alguna. A pesar de que Einstein dijo que le estupidez humana es una de las únicas certezas, nuestro cerebro es la máquina que todo científico sueña con imitar a través de algún invento que revolucione para siempre la inteligencia artificial. La capacidad de cálculo, la potencialidad no utilizada y todo aquello que hace a la mística cerebral ha llamado la atención a los científicos del laboratorio Google X, que dejando de lado la invención de dispositivos de realidad aumentada y coches que se conducen solos, se han puesto a investigar sobre las redes neurales y cómo las máquinas pueden aprender solas si se las conecta entre sí y a internet. Es así que el cerebro artificial de Google comienza a tomar forma. La primer prueba que le hicieron a la red neural de Google compuesta por 16.000 procesadores con más de mil millones de conexiones fue la de meterse en internet y exponerlo a 10 millones de miniaturas de imágenes encontradas en videos de YouTube. La red neural entonces comenzó a buscar por lo que los humanos buscamos más: gatos. Según la información que trascendió, la red neural se enseñó a sí misma a descubrir los gatos en las imágenes, y el resultado será presentado por los investigadores la próxima semana, pero están muy satisfechos ya que los gatos se han reconocido eficientemente en una lista de 200.000 objetos distintos. Esto también confirmó de nuevo la hipótesis biológica que dice que las neuronas individuales son entrenadas para detectar objetos importantes, aunque en la era de hoy sean gatos. Este modelo de aprendizaje al que se le denomina “deep learning” (Aprendizaje en profundidad) es parte de lo más novedoso en la investigación del reconocimiento de voz por los ordenadores en estos días, y Microsoft también ha demostrado estar al tanto y en proceso de investigación. A pesar de ni siquiera soñar con alcanzar la potencia del cortex humano, el cerebro artificial de Google demuestra ser cada vez más inteligente a medida que se le enfrenta a grandes cantidades de datos. Es que desde Google insistieron que no hubo asistencia alguna para la selección e identificación de objetos durante el proceso de aprendizaje y que neurológicamente este se pudo haberse completado satisfactoriamente por repetición. Es decir, nunca le dijeron “esto es un gato”, sino que la red neuronal inventó el concepto por sí misma.


* fuente: neoteo.com 


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