IBM: IA a partir del Cerebro Humano

En la actualidad, 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 como la composición musical, la enseñanza y el arte visual.

Pero a medida que avanza el campo, las empresas y los desarrolladores están reconsiderando la base de la inteligencia artificial examinando nuestra propia inteligencia y cómo podríamos imitarla con maquinaria y software. IBM es una de esas empresas, que ya se ha embarcado en la ambiciosa búsqueda de enseñar a la IA a actuar más como el cerebro humano.

Muchos sistemas de aprendizaje de máquinas existentes se construyen alrededor de la necesidad de sacar datos específicos de un conjunto de información, para resolver problemas en un juego o identificar el cáncer de piel a partir de imágenes, esto a menudo sigue siendo muy util, pero sin embargo esta base es, limitada y se diferencia fácilmente del cerebro humano.

Aprendizaje Humano Versus Programación predeterminada

Nosotros como humanos aprendemos incrementalmente en base a sucesos y repetición continua, en pocas palabras, aprendemos a medida que avanzamos en nuestra vida, tomando experiencias de situaciones y realizando un proceso de asimilación profundo de manera innata. Mientras que adquirimos mayor cantidad de conocimiento a medida que avanzamos, nuestros cerebros se adaptan y absorben la información de manera diferente a la forma en que muchos sistemas artificiales existentes se construyen. Además, somos lógico-conscientes, utilizamos las habilidades de razonamiento y la lógica para resolver problemas de índoles ética-moral, algo que estos sistemas no son capaces de lograr, sin una programación determinada de un evento especifico y la posibilidad de actuar de una manera diferente según la cantidad de variables pre-programadas en su código, sea correcta o apropiada, la maquina no notara la diferencia.

IBM está tratando de cambiar esto. Un equipo de investigación en DeepMind ha creado una red neural sintética que según se informa utiliza razonamiento racional para completar las tareas.


Maquinaria Racional

Al dar a la IA múltiples objetos y una tarea específica, “estamos forzando explicitamente 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 preguntó acerca de una imagen con múltiples objetos. Se preguntó a la red, 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 del tiempo, en comparación con el miserable 42 a 77 por ciento que los modelos más tradicionales de aprendizaje de la máquinas previas. La red avanzada también es apta pasa solución de problemas de palabra y continúa desarrollándose y mejorándose a medida que aprende. Además de las habilidades de razonamiento, los investigadores están avanzando en la capacidad de la red para prestar atención e incluso hacer y almacenar recuerdos.

Según Irina Rish, miembro del personal de investigación de IBM, en una entrevista con Engadget, “el aprendizaje de la red neuronal se suele diseñar y es mucho trabajo llegar realmente con una arquitectura específica que funciona mejor. Es prácticamente un enfoque de prueba y error … Sería bueno que esas redes pudieran construirse a sí mismas “. Algo que hoy en dia esta siendo abiertamente discutido por grandes empresas y científicos a nivel mundial.

Podría ser aterrador pensar en las redes de AI construyendo y mejorándose a si mismas sin interacción humana, pero si son monitoreadas, iniciadas y controladas correctamente, esto podría permitir que el campo se expanda más allá de las limitaciones actuales a una velocidad exponencial. A pesar de los temores de una toma de poder robótica, el avance de las tecnologías de IA podría salvar vidas en el campo de la medicina, permitir que los seres humanos lleguen a Marte y mucho más.

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Lino Cisterna

CEO&Founder RevistaProware.com Aficionado a las Ciencias, Física Teórica, (G)Astronomía, Sociología, Psicología, Teorías de la Tecnología (AAT).

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