¿SkyNet está 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 puede 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 descritas aquí no son el resultado de los «pensamientos» de la computadora. En el mejor de los casos, la computadora doméstica promedio de hoy puede emular el pensamiento. 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 tememos las implicaciones de la inteligencia artificial, no hay duda de que todos la veneran 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 inspirado 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 analice el comportamiento del consumidor en un sitio web podría mostrar que una gran cantidad de visitantes hacen 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 el significado de los datos sin procesar que está procesando.

Una red neuronal artificial «perfecta» podrá adaptar la forma en que procesa la información para adaptarse a los datos con los que se enfrenta. Esto es especialmente útil con el procesamiento audiovisual donde la programación basada en reglas es muy ineficiente. Mientras que un estadounidense tendrá pocos problemas para entender un acento australiano en muy poco tiempo, las computadoras pueden tener muchos más problemas para hacer 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 nosotros: detectando las fluctuaciones en el tono y la pronunciación, creando un contexto y llenando los vacíos 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 de los 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 ningún lado; simplemente lo construyó de manera abstracta como lo haría cualquier pintor.

Uno de los logros más notables de este proyecto es la 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 qué es un gato. Sin embargo, muestran videos de estas pequeñas criaturas borrosas 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 instrucción previa sobre qué es un gato). Este es un logro sin precedentes 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 pueda llevarlo al trabajo, sino que también pueda servir como médico cuando esté lesionado. El simple hecho de que una computadora pueda distinguir qué es un gato cuando está rodeado de otros objetos tiene implicaciones importantes. Puede que tenga que esperar un tiempo (16.000 núcleos de CPU es muy difícil en este momento 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 se toma un poco de tiempo para pensar en ello, las redes neuronales artificiales podrían conducir a hazañas tecnológicas que no pensamos que veríamos en nuestras vidas. Quizás algún día no muy lejano llevemos a los robots como compañeros de bicicleta y juguemos 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 “doctor robot” en algún momento de nuestras vidas? ¡Cuéntanos abajo en un comentario!

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