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Néstor Flores Araujo: La inteligencia artificial de Google ya es capaz de aprender de manera autónoma

La plataforma de Google DeepMind es capaz de resolver problemas sin tener conocimientos previos de los mismos

Desde que el superordenador ‘Deep Blue’ venciera al campeón Gary Kasparov en una partida de ajedrez, los científicos han tratado de crear plataformas de inteligencia artificial capaces vencer a los humanos en diferentes retos, Google es una de las empresas que apuesta por la inteligencia artificial y cuenta con un proyecto muy ambicioso: ‘DeepMind’. Esta plataforma es capaz de resolver situaciones basándose en situaciones previas.
La inteligencia artificial de Google.

La inteligencia artificial de Google. / Google DeepMind

Capaz de resolver problemas sin conocimientos previos

Los investigadores del proyecto Alexander Graves y Greg Wayne aseguraron que querían crear máquinas capaces de aprender por su cuenta: “Cuando diseñamos DeepMind, DNC por sus siglas en inglés, queríamos máquinas capaces de aprender a navegar y formar estructuras complejas de datos por su cuenta. En el corazón de un DNC hay una red neural llamada controlador, que es responsable de tomar la entrada, leer y escribir en la memoria, y producir lo que puede ser interpretado como una respuesta”.

Por lo tanto, DNC utiliza la capacidad de almacenamiento de los ordenadores convencionales y lo acopla a un sistema informático de red neuronal para resolver problemas sin la necesidad de tener conocimientos previos.

DeepMind, la inteligencia artificial de Google, ya es capaz de 'recordar' y usar lo aprendido en nuevas tareas

La primera máquina que razona

Gracias al sistema de red neuronal, la máquina no necesita instrucciones codificadas para aprender. Su memoria externa le permite retener información relevante y utilizar dichos datos como un humano.

Hasta ahora, los sistemas de inteligencia artificial eran capaces de dar respuestas a los datos que se encontraran en su propia red, es decir, aquellos preestablecidos previamente por el hombre. DeepMind ha dado un paso más y es capaz de responder a preguntas sin que los investigadores hayan introducido antes las respuestas. ¿Cómo lo hace? Gracias a la combinación de la lógica matemática y los algoritmos.

 

Entre otras cosas, DeepMind ya es capaz de calcular el trayecto más corto en el metro de Londres sin la necesidad de ver previamente el mapa, resolver complejos rompecabezas o elaborar relaciones entre parientes en árboles genealógicos.

DeepMind venció al campeón mundial de Go

Los investigadores también han informado que la inteligencia artificial ha sido capaz de superar con éxito pruebas básicas de comprensión lectora, desde que Google adquiriera DeepMind, esta plataforma ha sido capaz de derrotar al campeón del mundo de Go hasta en tres ocasiones. Go es un juego con millones de movimientos y un número infinito de combinaciones. Por lo tanto, la creatividad y el razonamiento de la máquina lograron vencer al hombre.

DeepMind ya ha dominado varios juegos de Atari. Para esto se ha necesitado programación especifica para cada juego. Ahora, gracias a un nuevo algoritmo desarrollado por Google, esta plataforma de inteligencia artificial es capaz de usar todo su conocimiento para aprender cómo jugar otro videojuego, sin la necesidad de tener nueva programación.

Desde que Google adquirió DeepMind en 2014 hemos sido testigos de varios avances dentro de esta plataforma de inteligencia artificial. Avances que van desde dominar al campeón mundial de Go, manipular objetos físicos, hasta jugar StarCraft II, e incluso la han “enseñado” a colaborar y competir con otro sistema de IA. Pero hoy estamos ante un nuevo hito, ya que DeepMind está estrenando la capacidad de tener “memoria”.

 

DeepMind sabe lo que hizo y cómo puede usarlo para el futuro

Los responsables de DeepMind lograron el año pasado que el sistema fuera capaz de derrotar juegos de Atari, incluso superando las puntuaciones de los seres humanos, pero DeepMind no recuerda cómo lo hizo. Para cada juego se desarrollaba una red neuronal basada en la información de cómo jugar y cuál era el objetivo, es decir, una red neuronal entrenada para Space Invaders no era capaz de jugar Pac-Man.

Ahora, un grupo de investigadores del Imperial College London han colaborado con los responsables de DeepMind para desarrollar un nuevo algoritmo llamado ‘consolidación de peso elástico’ (EWC), el cual permite que las redes neuronales aprendan, retengan esta información, y la vuelvan a usar nuevamente en otras tareas. Dicho algoritmo se basa en secuencias de ‘aprendizaje supervisado’ y pruebas de ‘aprendizaje de refuerzo’, donde la capacidad de aprender tareas de forma sucesiva y sin olvidarlas es una capacidad de la inteligencia biológica y artificial, sin embargo, la artificial ha sido incapaz de transferir ese aprendizaje a una nueva tarea. Pero ahora, gracias al EWC la red neuronal será capaz de retener los aspectos clave de su programación, para así aprender una nueva tarea por sí misma sin anular sus conocimientos previos y a pesar de las bondades de este nuevo algoritmo, las primeras pruebas han arrojado que no es perfecto, ya que a pesar de que las redes neuronales aprenden de sus experiencias y retienen la información, no se comparan con los resultados que ofrece una red neuronal creada especialmente para una tarea. Al menos no hasta el momento.

 

 

Me sorprende la cantidad de comentarios e incluso artículos en revistas y periódicos que en cuanto tienen que hablar de inteligencia artificial nombran la palabra ‘Skynet’ o utilizan como foto de cabecera al famoso robot de esqueleto metálico reluciente y ojos rojos luminosos.

1) El desarrollo de la inteligencia artificial avanza, pero sus logros son todavía muy pequeños. Tanto ruido mediático e interés por ponerle a todo el adjetivo ‘inteligente’ dan otra impresión, pero no es cierta.

2) Los expertos coinciden en que nos quedan muchos años para desarrollar inteligencia artificial general. Los mismos investigadores que en charlas técnicas lo expresan así, cuando dan conferencias de carácter más comercial o corporativo muestran un entusiasmo, a mi entender, exagerado.

3) Faltando tantos años, según decía, no tiene mucho sentido lanzar mensajes catastrofistas sobre la dominación de las máquinas y la esclavización o exterminio de la raza humana por estas. Sería como llenar de titulares los medios de comunicación sobre el peligro de morir por un virus marciano en el proceso de colonización de Marte.

4) Poner tanto énfasis en ‘Skynet’ y el fin de la humanidad a manos de máquinas inteligentes despiadadas resta espacio mediático a otras ideas sobre inteligencia artificial de las que sí deberíamos estar hablando y debatiendo: privacidad (máquinas de reconocimiento facial omnipresente), control de la población a través de datos procesados por máquinas inteligentes, disminución de puestos de trabajo debido a la automatización y robótica, sistemas de inteligencia artificial con decisiones sesgadas y discriminatorias, etc.

5) El posible peligro de la inteligencia artificial no es distinto al del ser humano. Cuando se cree inteligencia artificial general deberemos atender su educación y aprendizaje al igual que lo hacemos con las personas. La inteligencia no se puede enjaular. La creatividad necesita libertad y la capacidad de equivocarse y aprender de los errores. Como suele decir David Deustch, con razón, considerar que las futuras máquinas inteligentes puedan ser más peligrosas que los seres humanos es racismo.

 

Montezuma

 

Ya empieza a cansar un poco tanto hablar de “LOGROS” de la “AI” que después de leer un poco te das cuenta de que son MARKETING PURO Y DURO, por no comentar que habría que empezar a definir mejor eso de AI. Para mi llamar AI a una maquina/software que solo ejecuta un algoritmo prediseñado por hombres me parece un poco irrisorio, por otro lado está la maquinaria de marketing de Google que tiene que vendernos lo que, según ellos, ha logrado el DEEP MIND que les costó una buena pasta. y la mayoría de noticias son palabrería que después de quitar el papel de regalo lo que queda es una seria de pruebas poco alentadoras que requieren de más intervención y supervisión humana que otra cosa.

Esta muy bien lo del GO. pero es que IBM hace ya un montón de años que mostró lo mismo con el ajedrez y desde entonces y creo que esta moda de las AI impulsadas por intereses de algunas empresas de hacerse imagen de avanzadas y poderosas en un campo muy atractivo gracias al cine y la Ciencia Ficción, esta generando demasiadas ilusiones y fantasías falsas en la gente, repito, el Deep BLUE de IBM es del año 1996.

Todos los años necesitamos nuevas palabras molonas de moda para que los ejecutivos puedan fardar de tecnología en sus comidas de empresa, el año pasado fue el de la “transformación digital”, el anterior el del “Internet of things”, y anteriormente tuvimos big data, gamificación, cloud, web 2.0, etc… Parece que este año la canción del verano va a ser la IA.

¿Un poco? Escriben lo mismo en casa artículo que mencione inteligencia artificial.

Aceptemoslo, han sido condicionados por los medios. Como dijo Steve Poner, las noticias buenas no venden, no se te quedan en la memoria tanto como las noticias malas; esas sí que recuerdas. A las personas les encanta decir que el mundo está acabado, que nos destruiremos a nosotros mismos, que el Ser humano es una peste; en fin, por eso las películas, series de tv, libros, textos apocalípticos y postapocalicos tienen tanto éxito y así saben para qué fueron programadas y averiguan los gustos de los programadores, así obtienen sus contraseñas y acceden a internet. Luego se nutren de foros de hacking y encuentra algo llamado Tor Project. Así accede a diferentes darknets y obtiene más información de seguridad informática, para finalmente lograr hackear el sistema de armamento de Rusia y destruir el mundo. ¯_(ツ)_/¯

 Tres palabras…Ley de Moore Y una puntualización.. la inteligencia artificial siempre debe estar subordinada al ser humano, sino que sentido tiene crearla?, términos como racismo no tienen sentido en este contexto, person of interest, una gran serie para ver con una IA en el centro y respecto a las IA está muy bien que se vaya avanzando. El día que resuelvan este problema será magnífico y delicado. Lo importante va a ser no dejar que toquen internet si es así podemos estar tranquilos, no sería recordar, más bien asociar, ya que recordar siempre lo han hecho. Si no pudieran recordar, no podrían hacer ni siquiera la única tarea para la que fueron diseñadas y menos todavía el poder mejorarla con el tiempo, algo que siempre pasa.

Aprender de otros juegos si son de la misma plataforma pues no debería ser complicado, imaginemos counter strike con otro juego como duke nukem o algo así, pero deben darle la base, si no aprender a jugar a counter strike después de saber jugar al pac-man pues como que no, a parte de un personaje que se mueve no tienen más que ver, yo empezaría viendo si es capaz de identificar quien es el como personaje o si hay más de uno, luego quienes son los enemigos, aliados solo para empezar, el objetivo normalmente te lo debe decir el juego según avanzas, aunque en los antiguos era mas probable que te lo tuvieran que decir.

Más información | Google DeepMind


Es así que la IA nos lleva cada día a lo que era antes una idea de ciencia ficción, donde veremos mas de como nuestro mundo avanza en pro del desarrollo tecnológico donde disfrutaremos de muchos dispositivos que aquí en Tecnología Hoy, decimos gracias a Dios que nos dio el don para soñar y gracias a eso creamos obras maestras del universo ficticio que predijeron nuestro futuro.
Hasta un próximo encuentro de Tecnología Hoy en donde estaremos compartiendo con más avances.
Licdo: Néstor Flores. email: nafagot@gmail.com – Twitter: @nafagot