Hacia una inteligencia artificial general de la mano de DeepMind

Escrito por , 26 de junio de 2017 a las 15:30
Hacia una inteligencia artificial general de la mano de DeepMind
Futuro

Hacia una inteligencia artificial general de la mano de DeepMind

Escrito por , 26 de junio de 2017 a las 15:30

El equipo de DeepMind de Google está enseñando a la inteligencia artificial a pensar como los humanos.

En la inteligencia artificial general es donde verdaderamente está el reto. Por ahora la aproximación al campo de la automatización ha sido vertical. Las máquinas, los algoritmos, son muy buenos haciendo una tarea. Tanto que incluso han aprendido a ser mejores con la práctica, una habilidad asociada a la adaptación al medio. Hoy en día ya está claro que los robots pueden aprender por sí mismos. Lo que aún queda lejos es que lo hagan en cualquier campo.

Deep Blue fue un ejemplo representativo de cómo una máquina puede superar a las personas en una tarea concreta. Si la supercomputadora de IBM fue capaz de ganar al ajedrez al campeón Gary Kasparov, ahora el reto superado es el Go.

DeepMind, de Google, ha logrado ganar al campeón mundial de Go, prácticamente sin dejarle opción. Se trata de un juego con unas reglas que lo hacen complejo para que una máquina despliegue un buen rendimiento. Evidentemente, esto es una muestra de la evolución que los algoritmos y la potencia de cálculo han tenido. Pero no deja de ser el mismo concepto, el de inteligencia artificial estrecha o débil.

Pero los responsables de DeepMind quieren ir más allá de este concepto. El equipo trabaja ahora en una inteligencia artificial general o fuerte. Según dos nuevos papers publicados por el equipo, tratan de enseñar a las máquinas a pensar como los humanos.

DeepMind

En algunos campos los resultados han sido prometedores. Los algoritmos superan el rendimiento de las personas. El área estudiada es el razonamiento relacional , que permite comparar diferentes objetos o ideas. Una facultad muy utilizada por los humanos.

Los investigadores de DeepMind han trabajado sobre figuras geométricas, tanto en dos como en tres dimensiones. Los algoritmos tenían que adivinar ciertas características de los objetos representados y tenían que hacerlo en base a la comparación con el resto de figuras.

Se trata de una forma de obtener conocimiento y aprender muy similar a la de los humanos. Al final comparar sirve para medir, para entender, para clasificar. Las personas usamos constantemente el razonamiento relacional, así que si las máquinas adquieren esta capacidad, las posibilidades se multiplican. Y, desde luego, también se acerca la inteligencia artificial general.

Imágenes: Iisalmen kaupunginkirjasto, jaci XIII

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