Robot de IA de Google ha desarrollado un software que le permite replicarse a sí mismo.

En mayo, Google reveló su proyecto AutoML; inteligencia artificial (IA) diseñada para ayudarlos a crear otras IA. Ahora, Google ha anunciado que AutoML ha superado a los ingenieros de IA humanos en su propio juego al crear un software de aprendizaje automático que es más eficiente y poderoso que los mejores sistemas diseñados para humanos.

Recientemente, un sistema AutoML rompió un récord de categorización de imágenes por su contenido, con una puntuación del 82 por ciento. Si bien esa es una tarea relativamente simple, AutoML también superó al sistema creado por el hombre en una tarea más compleja, integral para los robots autónomos y la realidad aumentada: marcar la ubicación de múltiples objetos en una imagen. Para esa tarea, AutoML obtuvo un 43 por ciento frente al 39 por ciento creado por el sistema humano.

Estos resultados son significativos porque incluso en Google, pocas personas tienen los conocimientos necesarios para construir sistemas de IA de última generación. Se necesita un conjunto de habilidades enrarecido para automatizar esta área, pero una vez que se logre, cambiará la industria.

“Hoy en día están hechos a mano por científicos de aprendizaje automático y, literalmente, solo unos pocos miles de científicos de todo el mundo pueden hacer esto”, dijo a WIRED a través de su gerente general Sundar Pichai. “Queremos permitir que cientos de miles de desarrolladores puedan hacerlo”.

Gran parte del meta aprendizaje consiste en imitar redes neuronales humanas e intentar alimentar cada vez más datos a través de esas redes. Esto no es, para usar una antigua frase de cajon, “ciencia de cohetes”. Por el contrario, es un montón de trabajo que las máquinas son realmente adecuadas para hacer una vez que han sido entrenadas. La parte difícil es imitar la estructura del cerebro en primer lugar, y en escalas apropiadas para asumir problemas más complejos.

El futuro de la IA artificial

Todavía es más fácil ajustar un sistema existente para satisfacer nuevas necesidades que diseñar una red neuronal desde cero. Sin embargo, esta investigación parece sugerir que esta es una situación temporal. A medida que sea más fácil para las IA diseñar nuevos sistemas con mayor complejidad, será importante que los humanos desempeñen un papel de guardián.

Los sistemas de IA pueden hacer conexiones sesgadas de manera accidental, como asociar identidades étnicas y de género con estereotipos negativos. Sin embargo, si los ingenieros humanos invierten menos tiempo en el arduo trabajo involucrado en la creación de los sistemas, tendrán más tiempo para dedicarse a la supervisión y el refinamiento.

En última instancia, Google apunta a perfeccionar AutoML hasta que pueda funcionar lo suficientemente bien como para que los programadores lo utilicen para aplicaciones prácticas. Si tienen éxito en esto, es probable que AutoML tenga un impacto mucho más allá de las paredes de Google. Los informes de Pichai de la semana pasada, donde dice: “Queremos democratizar esto”, lo que significa que la compañía espera que AutoML esté disponible fuera de Google.

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