Facebook quiere que los computadores tengan “sentido común”

MundoCiencia Oficial
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Si bien el “sentido común” es una idea que puede ser definida de forma diferente de persona a persona, podemos reconocer como idea general la capacidad de juzgar y evaluar situaciones y opciones de una manera tal que la mayoría de la gente consideraría razonable. Esta es una habilidad que los desarrolladores de software han estado tratando de integrar en avanzadas inteligencias artificiales para ayudarles a “aprender” más fácilmente.

Sentido común a través de la visión

Una de las formas en que se está tratando de “inculcar” el sentido común en la IA es por medio de la visión. La combinación de redes neuronales artificiales con la visión avanzada de una máquina podría generar un mayor contexto a la información que la IA descifra.

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Técnicamente, las computadoras podrían aprender visualmente usando imágenes y videos, parecidos a los bebés, dijo Yan LeCun, director del grupo de investigación de inteligencia artificial de Facebook en una entrevista con MIT Technology Review .

“Podrías interactuar con un sistema inteligente sólo con el lenguaje. El problema es que el lenguaje es un canal de muy bajo ancho de banda “, dijo LeCun. “Mucha de la información que se usa en el lenguaje es porque los seres humanos almacenan muchos conocimientos básicos para interpretar esa información”.

Autoaprendizaje

Existen algunos sistemas de inteligencia artificial que han llegado a utilizar juegos para ayudarse a sí mismos a aprender. Los investigadores incluso han comenzado desarrollar “sueños” para ayudarles a aprender sin supervisión. LeCun dijo que el auto aprendizaje de la IA será donde uno de los descubrimientos tecnológicos más interesantes de los próximos tiempos.

“Las aplicaciones para esto no son necesariamente en la visión – nuestro esfuerzo consiste principalmente en hacer progresos en la IA“, dijo LeCun en la entrevista a MIT Technology Review.

El equipo de LeCun en Facebook creó un sistema para “ayudar” a su IA a ganar mayor contexto visual, pidiendo al sistema predecir si una pila de bloques mal colocados caería.

“Sirve para establecer un punto de partida. Para entrenar al sistema a aprender sin supervisión, es necesario que pueda evaluar situaciones de ese tipo”, dijo LeCun.

Ene fin, pareciera ser que le estamos dando cada vez más habilidades humanas a la IA (jugar, ver, soñar), y esto su vez les está ayudando a ser inteligencias más eficientes y autónomas.

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