¿Está SkyNet casi aquí? Explicando la red neuronal de Google

Las máquinas que aprenden cosas no son nada nuevo. Escribe algunas instrucciones en un archivo por lotes, y puedes instruir a tu computadora para hacer casi cualquier cosa con los programas que ejecutas. Consigue una cámara web y un software de reconocimiento facial y puedes ver claramente que tu computadora es capaz de reconocer tu rostro. Sin embargo, todas las cosas descritas aquí no son resultados de los “pensamientos” de la computadora. En el mejor de los casos, la computadora promedio de hoy puede emular el pensamiento. Pero hay personas en equipos de todo el mundo desarrollando formas de reproducir el pensamiento humano en máquinas, incluso combinando lo mejor de ambos mundos, para crear una nueva forma de aprendizaje que imita la manera intuitiva en que capturamos el mundo que nos rodea.

Aunque muchos de nosotros tememos las implicaciones de la inteligencia artificial, no hay duda de que todos la veneran como la cúspide de la evolución de la máquina. ¿Hasta dónde hemos llegado en nuestra búsqueda por crear máquinas que puedan acercarse a la intuición humana y al pensamiento abstracto? Vamos a echar un vistazo a lo que está haciendo el equipo de Google Brain y cómo las redes neuronales artificiales podrían influir en la forma en que la tecnología interactúa con nosotros a diario en un futuro cercano.

¿Qué es una red neuronal artificial?

Una red neuronal artificial, dicho de manera simple, es un sistema que utiliza un algoritmo inspirado en la forma en que los humanos aprenden cosas. En la actualidad, las computadoras personales son máquinas de hábitos. Siguen rigurosamente una sola línea hasta llegar al final, independientemente de si los resultados tienen sentido. Por ejemplo, un sistema informático que analiza el comportamiento del consumidor en un sitio web podría mostrar que un gran número de visitantes hace clic en un enlace en la esquina superior derecha de cada página, pero no puede explicar por qué sucede. No puede adaptar sus métodos para profundizar y extrapolar significado de los datos en bruto que está procesando.

Una red neuronal artificial “perfecta” podrá adaptar la forma en que procesa la información para ajustarse a los datos con 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 tendrá poco problema en entender un acento australiano en muy poco tiempo, las computadoras pueden tener mucho más problema en realizar la misma tarea. Las redes neuronales artificiales están diseñadas de tal manera que una computadora puede interpretar las diferencias en cómo hablan los australianos de la misma manera que lo hacemos nosotros: captando las fluctuaciones en el tono y la pronunciación, construyendo un contexto y llenando cualquier vacío con otra información transmitida en la oración. Hacer esto con programación simple 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 núcleos de CPU en sus centros de datos trabajando en unísono para crear una máquina que pueda “aprender” y “entender” cosas de manera efectiva. La imagen anterior es en realidad un “dibujo” que la red hizo. No “copió” el diseño de ninguna parte; simplemente lo construyó de manera abstracta como lo haría cualquier pintor.

Uno de los logros más notables de este proyecto es la capacidad de la red para detectar gatos. Las computadoras modernas pueden mostrar fácilmente un video con un gato para tu entretenimiento, pero no pueden entender lo que te están mostrando. Nadie espera que sus computadoras sepan qué es un gato es. Sin embargo, muestran videos de estas pequeñas criaturas peludas millones de veces al día en todo el mundo, completamente ignorantes de su existencia. La computadora desde la que estás leyendo esto probablemente no sea más que una televisión interactiva glorificada. Google logró crear un sistema que podría señalar el gato en una imagen estática (sin ninguna instrucción previa sobre qué es un gato). Este es un logro sin precedentes que podría llevarnos a todos un paso más allá en la era de la información.

Aplicaciones para redes neuronales

Imagina tener un robot contigo que no solo pueda llevarte al trabajo, sino que también pueda servir como médico cuando estés herido. Solo el simple hecho de que una computadora pueda distinguir qué es un gato cuando está rodeado de otros objetos tiene grandes implicaciones. Puede que tengas que esperar un tiempo (16,000 núcleos de CPU es muy difícil de encajar en un espacio pequeño en este momento), pero distinguir una herida de la piel que la rodea (y identificar el tipo de herida) significa que un “módulo médico” en un robot podría ayudarlo a hacer suturas en tu cuerpo. Una vez que te tomas un tiempo para pensarlo, las redes neuronales artificiales podrían llevar a logros tecnológicos como los que nunca pensamos que veríamos en nuestras vidas. Quizás un día no muy lejano llevaremos robots como compañeros de bicicleta y jugaremos al fútbol con ellos, todo gracias a la forma en que pueden adaptarse y aprender como nosotros.

¿Qué piensas? ¿Es demasiado optimista pensar que podemos pasar de “detector de gatos” a “médico robot” en algún momento de nuestras vidas? ¡Dínoslo abajo en un comentario!