Un grupo de ingenieros entrenó a una red de 1.000
computadoras para que realizara una complicada misión: reconocer
imágenes de gatos tal y como lo haría un ser humano.
Por muy obvia que parezca la tarea, lo cierto es
que para ello el equipo tuvo que construir una red neuronal electrónica
basándose en el modo en que funciona un cerebro biológico.
Así crearon una única computadora
que fue capaz de "aprender" a identificar gatos en tan sólo tres día sin
que nadie previamente le hubiera explicado a la máquina qué es un gato.
Computadora inteligente
Esta red neuronal computerizada forma parte de
un proyecto mucho más ambicioso para dotar a las máquinas de la
capacidad de aprender, y en el caso de empresas como Google, el tema
interesa sobre todo porque con esta tecnología quieren mejorar la
operatividad de su motor de búsqueda y diseñar sistemas más precisos de
traducción de idiomas.
Es por ello que en el proyecto de reconocimiento
gatuno participaron tanto miembros de la Universidad de Stanford en
Estados Unidos, como científicos del XLabs del conocido buscador.
La novedad de este trabajo en concreto, residen
en que a diferencia de otras técnicas de reconocimiento de imágenes,
este sistema no depende de un humano diciéndole a la computadora
previamente las características concretas del objeto que debe buscar.
La máquina diseñada por este equipo, no tenía ni
idea de qué imágenes iba a ver. No obstante, contaba con 16.000
procesadores para operar un programa informático, que simulan la
dinámica de una red neuronal biológica con 1.000 millones de conexiones.
Nervios de silicona
La compañía Google quiere utilizar el sistema para mejorar la operatividad de su buscador.
En un cerebro, los nervios están fuertemente
interconectados y se cree que el "reconocimiento" de un objeto se da
cuando se activa un patrón concreto en una maraña de conexiones.
Se cree que estos patrones de objetos son los
que estimulan el aprendizaje en los organismos vivos. Algunos
neurocientíficos especulan que partes de nuestro cerebro están tan
especializadas que se dedican a reconocer elementos muy concretos, como
la abuela de alguien o su gato.
Lo que sucedió con el experimento de Google es
que los nervios de silicona del sistema empezaron a reaccionar con
imágenes concretas y tras tres días de trabajo y 10 millones de imágenes
procesadas, resultó que ya podía identificar uno de ellos: un gato,
incluso cuando nunca antes había recibido información sobre cómo es un
gato.
A pesar del éxito del trabajo, los
investigadores todavía no están seguros de que se pueda asumir que este
sistema realmente imita el funcionamiento de un cerebro biológico.
En una entrevista al diario New York Times,
uno de los investigadores admitió que aunque esta red neuronal podría
suponer un paso adelante respecto a redes similares construidas hasta el
momento, lo cierto es que carece de un sistema de procesamiento visual
tan complejo como el humano.
Aplicaciones
Sin embargo, los resultados positivos que
obtuvieron fueron una sorpresa, y apoya la idea de aquellos que piensan
que el aprendizaje no depende únicamente de contar con un contexto o una
guía por parte de alguien.
Además de identificar gatos, la computadora también aprendió a distinguir la figura de un ser humano y reconocer rostros.
Ahora el grupo pretende usar estos avances en
los motores de búsqueda de internet, para que estos puedan categorizar
los resultados que encuentran, reconocer la voz humana y llevar a cabo
mejores traducciones de idiomas.
Los resultados finales del experimento serán
presentados en la Conferencia Internacional de Aprendizaje computerizado
que tiene lugar esta semana en la capital de Escocia, Edimburgo.
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La cuenta muy bien Vicente Muñoz (que ya colaboró por aquí 
