DeepMind será más inteligente gracias a parecerse más a nuestro cerebro

Escrito por , 16 de Marzo de 2017 a las 15:30
DeepMind será más inteligente gracias a parecerse más a nuestro cerebro
Futuro

DeepMind será más inteligente gracias a parecerse más a nuestro cerebro

Escrito por , 16 de Marzo de 2017 a las 15:30

DeepMind ha cosechado grandes éxitos con su estrategia hasta la fecha, pero un nuevo algoritmo que replica mejor el funcionamiento de nuestro cerebro le va a hacer incluso más brillante.

DeepMind es uno de los mejores activos con los que Google cuenta en su lucha por seguir siendo una compañía líder en el campo de la inteligencia artificial, que no es poca cosa: la próxima guerra tecnológica se lucha ahí, entre robótica, coches autónomos y, por ejemplo, videojuegos que se autogeneran según cada jugador. Tras conseguir hitos como ganar al campeón mundial de Go o jugar a StarCraft II, Google quiere exprimir más la plataforma.

Ahora ha desarrollado EWC en colaboración con un equipo del Imperial College London , un algoritmo que le permite aprender lecciones de partidas anteriores. Es decir, además de recordar, es capaz de analizar movimientos propios y ajenos en diferentes juegos, para hacerse más infalible en el futuro.

La problemática a la que se enfrentaban es que además de no recordar juegos pasados, DeepMind tenía que ser “entrenado” hasta ahora. Cada juego requería el desarrollo de una red neuronal previa y su entrenamiento. Además, con la pérdida de práctica y el paso del tiempo, el sistema se olvidaba incluso de procesos que involucraban a un sólo juego.

Este es el proceso de aprendizaje de dos tareas.

EWC significa “consolidación de peso elástico“, y mediante él las redes neuronales son capaces de aprender en un juego y aplicar en pasos de otro, algo realmente impresionante. Como se decía arriba, además mejora en juegos que ya conocía. Según explican, el algoritmo aprovecha el mecanismo de consolidación sináptica que está presente en el cerebro.

Según este, las conexiones entre neuronas que tienen relevancia en tareas aprendidas no son susceptibles de ser borradas o sobreescritas. Cuando la red neuronal aprende una nueva tarea, automáticamente esta es protegida frente a posibles modificaciones en una escala proporcional según importancia respecto a tareas viejas. Aunque EWC no es perfecto, el “olvido catastrófico“, que es como se conoce el olvido de las redes neuronales por su propia idiosincrasia, está más cerca de ser superado.

Lo apasionante de todo esto es cómo, atendiendo a la neurociencia, se es capaz de hacer avanzar a la inteligencia artificial. Se pretende superar a la inteligencia de nuestro cerebro, pero de momento en base a este. Hay mucho camino por recorrer, sin duda, pero que el cerebro aporte soluciones así ayuda.

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