¿Está SkyNet cerca de llegar? Explicación de la red neuronal de Google

Que las máquinas aprendan cosas no es nada nuevo. Escriba algunas instrucciones en un archivo por lotes y podrá ordenar a su ordenador que haga casi cualquier cosa con los programas que ejecute. Consiga una cámara web y un software de reconocimiento facial y podrá ver claramente que su ordenador es capaz de reconocer su cara. Sin embargo, todo lo descrito aquí no es resultado de los “pensamientos” del ordenador. En el mejor de los casos, el ordenador doméstico medio de hoy en día puede emular el pensamiento. Pero hay gente en equipos de todo el mundo desarrollando formas de reproducir el pensamiento humano en las máquinas, incluso combinando lo mejor de ambos mundos, para crear una nueva forma de aprendizaje que imite la forma intuitiva en que captamos el mundo que nos rodea.

Aunque a muchos nos asustan las implicaciones de la inteligencia artificial, no cabe duda de que todo el mundo la venera como la cúspide de la evolución de la máquina. ¿Hasta dónde hemos llegado en nuestro empeño por crear máquinas que puedan acercarse a la intuición y el pensamiento abstracto humanos? Vamos a echar un vistazo a lo que está haciendo el equipo de Google Brain y a cómo las redes neuronales artificiales podrían influir en la forma en que la tecnología interactúa con nosotros a diario en un futuro próximo.

¿Qué es una red neuronal artificial?

Una red neuronal artificial, en pocas palabras, es un sistema que utiliza un algoritmo que se inspira en la forma en que los humanos aprenden las cosas. En la actualidad, los ordenadores personales son máquinas de costumbres. Seguirán rigurosamente una sola línea hasta llegar al final de la misma sin importar si los resultados tienen sentido. Por ejemplo, un sistema informático que analice el comportamiento de los consumidores en un sitio web podría mostrar que un gran número de visitantes hace clic en un enlace situado en la esquina superior derecha de cada página, pero no puede explicar por qué sucede. No puede adaptar sus métodos para profundizar y extrapolar los significados a partir de los datos brutos que maneja.

Una red neuronal artificial “perfecta” será capaz de adaptar la forma en que procesa la información para ajustarse a los datos a los que se enfrenta. Esto es especialmente útil en el procesamiento audiovisual, donde la programación basada en reglas es muy ineficiente. Mientras que un estadounidense no tendrá muchos problemas para entender un acento australiano en muy poco tiempo, los ordenadores pueden tener muchos más problemas para realizar la misma tarea. Las redes neuronales artificiales están diseñadas de tal manera que un ordenador puede ser capaz de interpretar las diferencias en la forma de hablar de los australianos de la misma manera que nosotros: captando las fluctuaciones del tono y la pronunciación, construyendo un contexto y rellenando los huecos con otra información transmitida en la frase. Hacer esto con una programación sencilla es mucho más difícil de lo que parece.

¿Qué es Google Brain?

Google Brain es un proyecto que se centra en el aprendizaje profundo a gran escala. El proyecto implica una cantidad colosal de maquinaria, con 16.000 de los núcleos de la CPU en sus centros de datos, todos trabajando al unísono para crear una máquina que pueda efectivamente “aprender” y “entender” cosas. La imagen de arriba es en realidad un “dibujo” que hizo la red. No “copió” el diseño de ningún sitio; simplemente lo construyó de forma abstracta como lo haría cualquier pintor.

Uno de los logros más notables de este proyecto es la capacidad de la red para detectar gatos. Los ordenadores actuales pueden mostrar fácilmente un vídeo con un gato para su entretenimiento, pero no pueden entender lo que le están mostrando. Nadie espera que sus ordenadores sepan lo que es un gato. Sin embargo, muestran vídeos de estas pequeñas criaturas peludas millones de veces al día en todo el mundo, ignorando por completo su existencia. El ordenador desde el que está leyendo esto probablemente no sea más que un televisor interactivo glorificado. Google consiguió crear un sistema que podía señalar al gato en una imagen fija (sin ninguna instrucción previa sobre lo que es un gato). Se trata de un logro sin precedentes que podría llevarnos a todos un paso más allá en la era de la información.

Aplicaciones de las redes neuronales

Imagínese que le acompaña un robot que no sólo puede llevarle al trabajo, sino que también puede servirle de médico cuando se lesiona. El simple hecho de que un ordenador pueda distinguir lo que es un gato cuando está rodeado de otros objetos tiene importantes implicaciones. Puede que tenga que esperar un tiempo (16.000 núcleos de CPU son muy difíciles de encajar en este momento en un espacio reducido), pero distinguir una herida de la piel que la rodea (e identificar el tipo de herida) significa que un “módulo médico” en un robot podría ayudarle a hacer suturas en su cuerpo. Si se toma un poco de tiempo para pensar en ello, las redes neuronales artificiales podrían dar lugar a proezas tecnológicas como las que no hemos pensado que veríamos en nuestra vida. Tal vez un día no muy lejano llevemos a los robots como compañeros de paseo en bicicleta y juguemos al fútbol con ellos, todo gracias a la forma en que pueden adaptarse y aprender como nosotros.

¿Qué opina usted? ¿Es demasiado optimista pensar que podemos pasar de “detector de gatos” a “médico robot” en algún momento de nuestras vidas? ¡Díganoslo a continuación en un comentario!

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