Máquinas que hacen máquinas
Google anunció la creación de un algoritmo de aprendizaje automático que aprende a construir otros algoritmos de aprendizaje automático
La típica imagen de una impresora 3D imprimiendo las piezas para reproducirse a sí misma, ya ha quedado atrás. Como si se tratase de una película de ciencia ficción como Trascendence o la saga Terminator, una inteligencia artificial ya ha sido capaz de generar otra sin intervención humana. El resultado es una inteligencia más potente y efectiva que las hechas por el hombre. El proyecto es AutoML de Google que ha diseñado un sistema de visión computarizada que supera ampliamente a los modelos más punteros.
Google Brain anunció hace unos meses, la creación de un algoritmo de aprendizaje automático que aprende a construir otros algoritmos de aprendizaje automático. La idea era ver de qué era capaz de hacer una inteligencia artificial creando otra inteligencia artificial sin intervención humana, teniendo como fin último alcanzar un mayor despliegue de estas tecnologías.
AutoML creó a NASNet como una red neuronal especializada en la identificación y el reconocimiento de imágenes. Para entrenar a NASNet, Google ha utilizado las más de 60.000 imágenes de CIFAR-10, el proyecto de un exingeniero de la multinacional; Penn Treebank e ImageNet. Los tres son bancos de imágenes y en el caso de CIFAR-10, por ejemplo, cada foto consta de 32x32 píxeles y está dividida según su clase: tractores, coches, pájaros, gatos, ciervos, etcétera.
Su función, consiste en reconocer objetos en vídeos emitidos en tiempo real. Debe identificar personas, coches, bolsos, mochilas y otros elementos presentes en las imágenes. AutoML evalúa el rendimiento y, con esos datos, perfecciona de forma autónoma esta inteligencia artificial menor repitiendo el proceso miles de veces. Una labor costosa, hecha normalmente por humanos, pero imprescindible. Y el resultado es que superó a todos los demás sistemas de visión por ordenador hechos por personas. El objetivo inicial es mejorar los automóviles sin conductor, mejorar su identificación del entorno y por tanto, su capacidad de respuesta a este entorno.
Da vértigo y al mismo tiempo genera muchas preguntas sobre cómo será un futuro que ya está aquí.
