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Actualidad científica

  • 22/06/2018 - DESARROLLO EMBRIONARIO

    Logran modificar la forma de los tejidos embrionarios mediante optogenética

    Con ello se está más cerca de la creación de tejidos biológicos con formas personalizadas, lo que tiene importantes repercusiones en medicina regenerativa.

  • 21/06/2018 - Toxicología

    Abuelos expuestos, nietos afectados

    En ratones, los efectos negativos del bisfenol A, compuesto tóxico presente en botellas de plástico, dentífricos o resinas, se observan más allá de la segunda generación. En concreto, la sustancia podría afectar la vocalización de los descendientes.

  • 20/06/2018 - Genética

    Una levadura desafía al código genético

    Entre las reglas verdaderamente inviolables de la vida está la inmutabilidad del código genético. Bacterias, plantas, personas: los seres vivos construyen sus proteínas siguiendo unas mismas instrucciones, codificadas mediante secuencias de unos mismos grupos de tres letras. Pero siempre hay quien que va por libre.

  • 20/06/2018 - Alimentación

    Alimentos de doble filo

    Los aperitivos ricos en grasas e hidratos de carbono activan de manera intensa las áreas cerebrales de recompensa, lo que los convierte en muy gratificantes.

  • 19/06/2018 - Astrofísica

    Cuando una estrella se cruza con un agujero negro

    Se ha observado por primera vez de forma casi directa la fragmentación de un objeto por un agujero negro y la creación de un chorro de partículas ultraveloces.

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  • Mente y Cerebro
  • Enero/Febrero 2015Nº 70

Inteligencia artificial

Máquinas capaces de aprender

Mediante el reconocimiento de fotografías y el habla a partir de enormes cantidades de datos, los ordenadores con programas de aprendizaje profundo avanzan hacia la inteligencia artificial.

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Hace cuatro años, unos investigadores del hermético laboratorio Google X, en Mountain View, California, extrajeron unos 10 millones de fotogramas de vídeos de YouTube y los inyectaron en Google Brain, una red de 1000 ordenadores programados para absorber todo tipo de información, a semejanza de lo que hacen los niños. Al cabo de tres días de ­buscar patrones recurrentes, Google Brain decidió, por sí solo, que existían ciertas categorías repetitivas que podía identificar: rostros de personas, cuerpos humanos y... gatos.

El descubrimiento por parte de Google Brain de que Internet rebosa de vídeos gatunos provocó un aluvión de chanzas por parte de los periodistas. Sin embargo, el hallazgo supuso un hito que daba un nuevo impulso al aprendizaje profundo, una técnica que había nacido hacía tres decenios y que requiere de enormes dosis de datos y una colosal potencia de procesamiento para que los ordenadores aborden por sí solos problemas complejos que los humanos resolvemos casi de manera intuitiva. Entre estos, el reconocimiento de rostros y la comprensión del lenguaje.

El aprendizaje profundo resucita una idea compu­tacional más añeja todavía: las redes neuronales artificiales. Estos sistemas, laxamente inspirados en las neuronas densamente interconectadas del cerebro, tratan de remedar el aprendizaje humano modificando la fuerza de conexiones neuronales simuladas a partir de la experiencia. Google Brain, que cuenta con alrededor de un millón de estas pseudoneuronas, y de unos 1000 millones de conexiones, era diez veces mayor que cualquiera de las redes neuronales «profundas» anteriores. Andrew Ng, fundador del proyecto y en la actualidad director del Laboratorio de Inteligencia Artificial en la Universidad Stanford, ha procedido a crear sistemas de aprendizaje profundo diez veces mayores.

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