Google «enseña» a la inteligencia artificial a crear más IA

IA AutoML vía Curiosity

Hace algunas décadas se pensaba en la inteligencia artificial (IA) como elemento de ciencia ficción, pero en los últimos años hemos visto que llegó para quedarse. En la última conferencia anual de Google I/O, la compañía introdujo algo que podría considerarse la innovación más sorprendente en IA; AutoML, una tecnología que puede utilizar redes neuronales para enseñarse a sí misma.

Inspiradas en el cerebro humano y el sistema nervioso, las redes neuronales en tecnología son sistemas matemáticos diseñados para analizar enormes cantidades de datos. Al igual que un cerebro, las redes neuronales dependen de un gran número de «neuronas» interconectadas que trabajan al mismo tiempo para resolver problemas. Pero en lugar de seguir instrucciones como una computadora tradicional, siguen ejemplos y «aprenden» a mejorar las reglas y los métodos que utilizan. Muchas empresas ya están utilizando esta tecnología para reconocer imágenes, recomendar cosas que a los usuarios les gustaría ver o comprar, o incluso predecir resultados en procedimientos legales.

El aprendizaje automático (Machine Learning [ML] en inglés) es cada vez más popular. Tanto es así que en este momento hay escasez de expertos que puedan hacer softwares. Es un proceso intensivo para científicos e ingenieros, que ha limitado el uso de redes neuronales y el aprendizaje automático a pequeños grupos de expertos en computación y académicos.

En este escenario entra AutoML, con un software de aprendizaje automático que puede ayudar a crear softwares de aprendizaje automático. Así es como Google pretende abordar la escasez de expertos en esta área y «democratizar» la tecnología de IA.

Las primeras pruebas de AutoML demuestran que la tecnología puede ser más rápida y eficiente al escribir las capas de códigos necesarias para crear redes neuronales de aprendizaje automático que superen a los humanos. Por ejemplo, cuando los investigadores Quoc Le y Barrett Zoph ordenaron a un sistema de aprendizaje que eligiera una ingeniería para solucionar tareas como reconocimiento de imágenes e idiomas, el sistema ofreció una solución comparable con las mejores soluciones creadas por humanos. En el caso de reconocimiento de lenguas, el sistema superó a los humanos.

AutoML de Google todavía está en sus primeras etapas. Pero si los éxitos observados en las pruebas se replican con éxito, tiene el potencial de acelerar todo el campo de la IA a una velocidad que no se había imaginado.

Por Curiosity

El Ciudadano