Los investigadores del Instituto Allen para la IA han construido un sistema informático capaz de enseñarse a sí mismo los múltiples significados y usos de conceptos amplios. A través de la búsqueda y el análisis en motores de búsqueda con lenguaje natural y técnicas variadas de visión por ordenador, este algoritmo, conocido como LEVAN, puede aprender todo sobre cualquier cosa.
Los avances más recientes en la investigación de inteligencia artificial son bastante sorprendentes, y esto se debe en parte a la abundancia de datos disponibles en la web, accesibles para la gran mayoría de las personas y con permisos especiales para aquellos que los requieren para estudios como el del Instituto Allen. Desde Neoteo hemos cubierto muchos de los proyectos que están utilizando la inteligencia artificial y el big data para crear nuevas herramientas, o incluso algoritmos que permiten que tareas que antes requerían del control de un humano ahora se puedan dejar “en manos” de un ordenador. Uno de los proyectos más recientes e interesantes es un sistema llamado LEVAN, cuyas siglas en inglés corresponden a “Aprender todo sobre cualquier cosa”.
Cómo aprende LEVAN
Creado por un grupo de investigadores del Instituto Allen para la Inteligencia Artificial y la Universidad de Washington, lo interesante de LEVAN es que no requiere supervisión humana. Eso no significa que carezca de toda supervisión, a diferencia de muchos proyectos más complejos. Según lo definen los científicos, LEVAN es “supervisado por internet”. En lugar de depender de órdenes dadas por humanos para aprender sobre un tema, o de no utilizar ningún tipo de comando, el algoritmo recorre la web y, en concreto, Google Books Ngrams. La idea es aprender frases comunes asociadas a un concepto y luego buscar esas frases en un repositorio de imágenes como Google Images, Flickr y Bing. De esta manera, el algoritmo aprende que “Balón fútbol”, “cancha fútbol” y “Messi fútbol” son términos asociados y parte de uno más grande, el “fútbol”. Además, aprende cómo se relacionan y cómo luce cada uno de ellos a partir de las imágenes.
Resultados y planes para LEVAN
LEVAN, que si todo sale bien se utilizará con los servidores de Amazon Web Services, utiliza texto e imágenes para enseñarse a sí mismo los conceptos que necesita, haciendo hincapié en el ahorro de energía al comprender cuándo dos frases o palabras diferentes significan lo mismo. Hasta el momento, LEVAN ha aprendido más de 150 conceptos distintos y ha modelado sus árboles de subconceptos, que ya superan los 50.000. El proyecto también indica que se han anotado más de 10 millones de páginas con información sobre qué hacen, qué son, qué pasa y qué hay dentro de estos conceptos y subconceptos. La cifra sigue creciendo a medida que pasa el tiempo y el algoritmo continúa trabajando.
Puedes verlo en acción en el sitio web del proyecto, que está al pie de este artículo: Fuente::.
