¿Está SkyNet casi aquí? Explicando la red neuronal de Google

Las máquinas que aprenden cosas no son nada nuevo. Escriba algunas instrucciones en un archivo por lotes y podrá indicarle a su computadora que haga casi cualquier cosa con los programas que ejecuta. Obtenga una cámara web y un software de reconocimiento facial y podrá ver claramente que su computadora es capaz de reconocer su rostro. Sin embargo, todas las cosas que se describen aquí no son el resultado de los “pensamientos” de la computadora. En el mejor de los casos, la computadora doméstica promedio de hoy emular pensando. Pero hay personas en equipos de todo el mundo que desarrollan formas de reproducir el pensamiento humano en máquinas, incluso combinando lo mejor de ambos mundos, para crear una nueva forma de aprendizaje que imita la forma intuitiva en la que capturamos el mundo que nos rodea.

Aunque muchos de nosotros tenemos miedo de las implicaciones de la inteligencia artificial, no hay duda de que todo el mundo la tiene en reverencia como el pináculo de la evolución de la máquina. ¿Hasta dónde hemos llegado en nuestra búsqueda de crear máquinas que puedan acercarse a la intuición humana y al pensamiento abstracto? Vamos a echar un vistazo a lo que está haciendo el equipo de Google Brain y cómo las redes neuronales artificiales podrían influir en la forma en que la tecnología interactúa con nosotros a diario en un futuro próximo.

¿Qué es una red neuronal artificial?

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Una red neuronal artificial, en pocas palabras, es un sistema que utiliza un algoritmo que se inspira en la forma en que los humanos aprenden cosas. En la actualidad, las computadoras personales son máquinas de hábitos. Seguirán rigurosamente una sola línea hasta llegar al final, independientemente de si los resultados tienen sentido. Por ejemplo, un sistema informático que analiza el comportamiento del consumidor en un sitio web podría mostrar que una gran cantidad de visitantes hace clic en un enlace en la esquina superior derecha de cada página, pero no puede explicar por qué sucede. No puede adaptar sus métodos para profundizar y extrapolar sentido a partir de los datos sin procesar que se procesan.

Una red neuronal artificial “perfecta” podrá adaptar la forma en que procesa la información para que se ajuste a los datos a los que se enfrenta. Esto es especialmente útil con el procesamiento audiovisual donde la programación basada en reglas es muy ineficiente. Si bien un estadounidense tendrá pocos problemas para comprender un acento australiano en muy poco tiempo, las computadoras pueden tener muchos más problemas para realizar la misma tarea. Las redes neuronales artificiales están diseñadas de tal manera que una computadora puede interpretar las diferencias en la forma en que los australianos hablan de la misma manera que lo hacemos: detectando las fluctuaciones en el tono y la pronunciación, construyendo un contexto y llenando cualquier espacio con otros información transmitida en la oración. Hacer esto con una programación simple es mucho más difícil de lo que parece.

¿Qué es Google Brain?

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Google Brain es un proyecto que se centra en el aprendizaje profundo a gran escala. El proyecto involucra una cantidad colosal de maquinaria, con 16.000 núcleos de CPU en sus centros de datos, todos trabajando al unísono para crear una máquina que pueda “aprender” y “comprender” cosas de manera efectiva. La imagen de arriba es en realidad un “dibujo” que hizo la red. No “copió” el diseño de ninguna parte; simplemente lo construyó de manera abstracta como lo haría cualquier pintor.

Uno de los logros más notables de este proyecto es la capacidad de la red para detectar gatos. Las computadoras modernas pueden mostrar fácilmente un video con un gato para su entretenimiento, pero no pueden entender lo que le están mostrando. Nadie espera que sus computadoras sepan lo que un gato es. Sin embargo, muestran videos de estas pequeñas criaturas difusas millones de veces al día en todo el mundo, completamente ignorantes de su existencia. La computadora desde la que está leyendo esto probablemente no sea más que una televisión interactiva glorificada. Google logró crear un sistema que podía señalar al gato en una imagen fija (sin instrucciones previas sobre qué es un gato). Este es un logro incomparable que podría llevarnos a todos un paso más allá en la era de la información.

Aplicaciones para redes neuronales

Imagine tener un robot con usted que no solo puede llevarlo al trabajo, sino que también puede servir como médico cuando se lesiona. El simple hecho de que una computadora pueda distinguir qué es un gato cuando está rodeado de otros objetos tiene importantes implicaciones. Puede que tenga que esperar un poco (16.000 núcleos de CPU es muy difícil en este momento para caber en un espacio pequeño), pero distinguir una herida de la piel que la rodea (e identificar el tipo de herida) significa que un “módulo médico” en un robot podría ayudarlo a hacer suturas en su cuerpo. Una vez que te tomas un poco de tiempo para pensar en ello, las redes neuronales artificiales podrían conducir a hazañas tecnológicas como las que no pensamos que veríamos en nuestra vida. Quizás algún día, no muy lejos de ahora, estaremos llevando robots como compañeros de bicicleta y jugando al fútbol con ellos, todo gracias a la forma en que pueden adaptarse y aprender como nosotros.

¿Qué piensas? ¿Es demasiado optimista pensar que podemos pasar de “detector de gatos” a “médico robot” en algún momento de nuestras vidas? ¡Cuéntanos a continuación en un comentario!

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