Ilustración: Dadmad.

Los científicos aseguran que NASNet es una mejor inteligencia artificial que cualquiera creada por la humanidad.

En mayo de este año los investigadores de Google Brain, el laboratorio de la compañía encargado del desarrollo de máquinas inteligentes, anunció la creación de AutoML, una red neuronal que trataría de crear sus propias inteligencias artificiales (IA). Tras algunos meses, AutoML ya tuvo su primer “hijo”: una inteligencia artificial que, según los científicos, es superior que cualquier otra que los humanos hayan creado hasta la fecha.

Google usa la expresión “hijo” para definir al producto de AutoML, debido a que la propuesta de la arquitectura de su red neuronal busca generar una IA que pueda ser entrenada y evaluada –haciéndola repetir la tarea miles de veces– para mejorar la calidad de una tarea en específico.

“Repetimos este proceso miles de veces: generamos nuevas arquitecturas, las probamos y brindamos retroalimentación al controlador para que aprenda de ellas. Finalmente, el controlador aprende a asignar una alta probabilidad a las áreas de espacio de arquitectura que logran una mayor precisión en un conjunto de datos de validación retenido, y una baja probabilidad a las áreas de espacio de arquitectura que obtienen puntajes bajos” Explica Google Brain sobre el proceso creador de AutoML.

A esta nueva IA, llamada NASNet, le dieron la tarea de reconocer objetos (personas, automóviles, semáforos, bolsos, mochilas, etc.) en un video en tiempo real. Lo interesante es que el sistema lo logró hacer mejor que las IAs creadas por sus contrapartes humanas.

NASNet tiene la tarea de reconocer objetos de un video en tiempo real.
NASNet tiene la tarea de reconocer objetos de un video en tiempo real.

Las pruebas de NASNet se realizaron con un sistema de clasificación de imágenes llamado ImageNet, y con otro de detección de objetos llamado COCO. Ambas pruebas superaron las expectativas de los investigadores, pues NASNet logró obtener una precisión del 82.7% en ImageNet, dónde la media de éxito de otras IA es de 43.1%.

“Esperamos que la comunidad más grande de aprendizaje automático pueda basarse en estos modelos para abordar multitud de problemas de visión artificial que aún no hemos imaginado”, escribieron en su publicación de blog.

Si las máquinas ya pueden construir máquinas, y las inteligencias artificiales ya está creando otras inteligencias artificiales…. ¿Qué podemos esperar en el futuro? Seguramente una legislación regulatoria de estas tecnologías a corto plazo a nivel internacional.

fuente Futurism

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