Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y facilitarte el uso de la web mediante el análisis de tus preferencias de navegación. También compartimos la información sobre el tráfico por nuestra web a los medios sociales y de publicidad con los que colaboramos. Si continúas navegando, consideramos que aceptas nuestra Política de cookies .

1 de Enero de 2015
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.

THINKSTOCK / SCANRAIL (pantalla); THINKSTOCK/ VINS_M (imágenes en pantalla)

En síntesis

Los científicos desarrollan redes neuronales artificiales inspirándose en las funciones del cerebro humano. Estos sistemas computacionales se organizan en estratos, los cuales resuelven, progresivamente, tareas cada vez más complejas.

A través de una gran cantidad de datos, los programas de aprendizaje profundo aprenden a reconocer patrones independientes.

Este método se utiliza, entre otros fines, para el reconocimiento automático de imágenes y del habla.

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.

Artículos relacionados

Puedes obtener el artículo en...

¿Tienes acceso?

Los boletines de Investigación y Ciencia

Elige qué contenidos quieres recibir.