El cerebro artificial que aprende mejor que los humanos

Escrito por , 8 de mayo de 2015 a las 08:30
El cerebro artificial que aprende mejor que los humanos
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El cerebro artificial que aprende mejor que los humanos

Escrito por , 8 de mayo de 2015 a las 08:30

Así es la red neuronal de DeepMind, una compañía especializada en inteligencia artificial que fue adquirida por Google debido a sus méritos en este campo.

Solo a jugar a videojuegos, de momento. La ciencia va paso a paso. Los ingenieros de DeepMind han construido una red neuronal artificial con capacidad para aprender y tomar decisiones en base al conocimiento adquirido. En este caso se aplica a los videojuegos, un campo donde los investigadores pueden experimentar y evaluar con comodidad las reacciones del sistema, para después compararla con las que se producen en un cerebro humano.

Artificial-Intelligence

Las pruebas a las que se ha sometido al cerebro artificial de DeepMind consistieron en jugar a 49 videojuegos arcade diferentes de los años 70, entre los que se incluían títulos míticos como Pong y Space Invanders. El sistema no estaba programado específicamente para jugar a videojuegos, sencillamente se le imbuyó de la capacidad de aprender. Aquí merece la pena hacer una distinción fundamental, que marca la diferencia entre la inteligencia artificial y un algoritmo de software corriente, como lo era por ejemplo Deep Blue, que ganara al campeón de ajedrez Gary Kaspárov.

En este caso, el sistema de DeepMind comienza a jugar y aprende a medida que practica, como lo haría una persona. De esta forma llega a adquirir tal grado de maestría en los videojuegos que es capaz de batir a los profesionales humanos. Sin embargo, cada nuevo juego requiere un nuevo entrenamiento. El sistema siempre vuelve a empezar desde cero, pues no es capaz de trasladar los conocimientos adquiridos anteriormente al nuevo escenario, como sí hace una persona.

DeepMind

Su método de aprendizaje se similar al que una persona demuestra. El cerebro artificial recibe estímulos –en este caso la puntuación que le asigna el videojuego en cada partida– y analiza sus jugadas en función de estos datos. La mezcla de estas dos variables da como resultado la siguiente toma de decisiones.

Dos tecnologías básicas

DeepMind, que fue adquirida el pasado año por Google, ha basado su red neuronal en dos tecnologías de inteligencia artificial. La primera es el machine learning o aprendizaje automático, que se sirve de una arquitectura inspirada en el cerebro, en la que las conexiones entre capas de neuronas simuladas se afianzan en base a la experiencia. De esta forma el sistema puede extraer información compleja de fragmentos desestructurados. Una cualidad en la que Google ha profundizado debido al gran interés que tiene para su negocio de publicidad online.

La segunda tecnología se denomina ‘reinforcement learning’. Este término, que se usa en psicología para definir el refuerzo positivo que se practica con las personas para fomentar que hagan bien las cosas, trata de imitar el sistema de recompensa neuronal en un animal. Se trata por tanto de reforzar los conocimientos aprendidos para evitar cometer errores.

El cerebro artificial de DeepMind tiene entre sus objetivos el estudio del cerebro humano. Por eso, entre otras razones, se ha escogido a los videojuegos como campo de experimentación. Pues es más sencillo asimilar la actividad de las neuronas de esta forma, ya que así se puede compartimentar el estudio, comprobando cómo trabajan las diferentes partes del sistema con cada acción del juegador-máquina.

Imágenes: Space Invanders y thelunch_box

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