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Robots Atentos

Actualmente, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) son capaces de exhibir rasgos aparentemente humanos. Algunos son intencionalmente humanoides, y otros realizan tareas que normalmente asociamos estrictamente con la humanidad – la composición de canciones, la enseñanza y el arte visual.

Pero a medida que el campo avanza, las empresas y los desarrolladores están replanteándose la base de la inteligencia artificial examinando nuestra propia inteligencia y cómo podríamos imitarla eficazmente utilizando maquinaria y software. IBM es una de estas compañías, ya que se han embarcado en la ambiciosa búsqueda de enseñar a AI a actuar más como el cerebro humano.

Muchos de los sistemas de aprendizaje de máquinas existentes se construyen en torno a la necesidad de extraer datos de conjuntos de datos. Ya sea que estén resolviendo problemas para ganar un juego de Go o identificando el cáncer de piel a partir de imágenes, esto a menudo sigue siendo cierto. Sin embargo, esta base es limitada y se diferencia del cerebro humano.

Nosotros, como humanos, aprendemos progresivamente. En pocas palabras, aprendemos sobre la marcha. Mientras que adquirimos el conocimiento para extraer a medida que avanzamos, nuestros cerebros se adaptan y absorben la información de manera diferente a como se construyen muchos sistemas artificiales existentes. Además, somos lógicos. Usamos las habilidades de razonamiento y la lógica para resolver problemas, algo que estos sistemas todavía no son fabulosos para lograr.

IBM está buscando cambiar esto. Un equipo de investigación en DeepMind ha creado una red neuronal sintética que supuestamente usa razonamiento racional para completar tareas.

Maquinaria Racional

Al dar a la IA múltiples objetos y una tarea específica,»estamos obligando explícitamente a la red a descubrir las relaciones que existen», dice Timothy Lillicrap, un informático de DeepMind en una entrevista con Science Magazine. En una prueba de la red realizada en junio pasado, se cuestionó sobre una imagen con múltiples objetos. A la red se le preguntó, por ejemplo:»Hay un objeto delante de la cosa azul; ¿tiene la misma forma que la pequeña cosa cian que está a la derecha de la bola de metal gris?»

En esta prueba, la red identificó correctamente el objeto un asombroso 96 por ciento de las veces, en comparación con el insignificante 42 a 77 por ciento que los modelos de aprendizaje de máquinas más tradicionales lograron. La red avanzada era también apta para los problemas de palabra y continúa siendo desarrollada y mejorada. Además de las habilidades de razonamiento, los investigadores están avanzando en la capacidad de la red para prestar atención e incluso crear y almacenar recuerdos.

El futuro del desarrollo de la IA podría acelerarse y expandirse enormemente mediante el uso de este tipo de tácticas, según Irina Rish, miembro del personal de investigación de IBM, en una entrevista con Engadget,»El aprendizaje en redes neuronales es típicamente diseñado y cuesta mucho trabajo crear una arquitectura específica que funcione mejor. Es más o menos un enfoque de ensayo y error… Sería bueno que esas redes se construyeran solas.»

Puede ser atemorizante pensar en la construcción y mejora de las redes de inteligencia artificial, pero si se monitorean, inician y controlan correctamente, esto podría permitir que el campo se expanda más allá de las limitaciones actuales. A pesar de los temores de una toma de control robótica, el avance de las tecnologías de IA podría salvar vidas en el campo médico, permitir a los humanos llegar a Marte, y mucho más.

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