Guste o no, Google no descansa. Mientras tú te alegras por la salida de una nueva extensión para Chrome, la gente de Mountain View trabaja en un cerebro artificial de mil millones de conexiones neuronales construido con 16.000 ordenadores. Todavía no puede viajar al espacio como la mente de una nave y luego conspirar para matar a todos los humanos que viajan en ella, pero por ahora se dedica a identificar gatos en la web mediante un proceso de aprendizaje que no cuenta con asistencia humana alguna.
El proyecto de Google X
A pesar de que Einstein dijo que la estupidez humana es una de las únicas certezas, nuestro cerebro es la máquina que todo científico sueña con imitar mediante un invento que revolucione para siempre la inteligencia artificial. La capacidad de cálculo, la potencialidad no utilizada y todo aquello que forma parte de la mística cerebral han llamado la atención de los científicos del laboratorio Google X, que, dejando de lado la invención de dispositivos de realidad aumentada y de coches que se conducen solos, han empezado a investigar las redes neurales y cómo las máquinas pueden aprender solas si se las conecta entre sí y a internet. Así, el cerebro artificial de Google comienza a tomar forma.
La prueba de los gatos
La primera prueba que le hicieron a la red neural de Google, compuesta por 16.000 procesadores con más de mil millones de conexiones, fue conectarla a internet y exponerla a 10 millones de miniaturas de imágenes encontradas en videos de YouTube. La red neural comenzó entonces a buscar lo que los humanos más buscamos: gatos. Según la información que trascendió, la red neural se enseñó a sí misma a descubrir los gatos en las imágenes. El resultado será presentado por los investigadores la próxima semana, pero ya están muy satisfechos, porque los gatos fueron reconocidos eficientemente en una lista de 200.000 objetos distintos. Esto confirmó de nuevo la hipótesis biológica según la cual las neuronas individuales son entrenadas para detectar objetos importantes, aunque en la era actual esos objetos sean gatos.
Aprendizaje profundo
Este modelo de aprendizaje, denominado “deep learning” (Aprendizaje en profundidad), es una de las propuestas más novedosas en la investigación actual del reconocimiento de voz por ordenador, y Microsoft también ha demostrado estar al tanto y en pleno proceso de investigación. Aunque ni siquiera sueña con alcanzar la potencia del córtex humano, el cerebro artificial de Google demuestra ser cada vez más inteligente a medida que se enfrenta a grandes cantidades de datos. Desde Google insistieron en que no hubo asistencia alguna en la selección e identificación de objetos durante el proceso de aprendizaje, y que neurológicamente ese aprendizaje pudo completarse de forma satisfactoria mediante la repetición. Es decir, nunca le dijeron “esto es un gato”, sino que la red neuronal inventó el concepto por sí misma.
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