La Inteligencia Artificial de Google que crea mejores Inteligencias Artificiales que los humanos

La Inteligencia Artificial de Google que crea mejores Inteligencias Artificiales que los humanos

Esta Inteligencia Artificial es capaz de crear otras IAs y son mejores que las que podemos desarrollar los humanos.

Sí, una Inteligencia Artificial capaz de crear y mejorar Inteligencias Artificiales, sin intervención humana. Así es el último avance de Google, llamado AutoML.

Máquinas que aprenden por sí mismas, un futuro no tan lejano, aunque todavía queda mucho por hacer y hay grandes compañías que están invirtiendo muchos recursos en el desarrollo de IA y Machine Learning.

Google es una de ellas y en mayo de este mismo año de departamento Google Brain anunció AutoML, que es literalmente una Inteligencia Artificial (IA) capaz de generar otras IAs. Este proyecto ha conseguido sistema de visión artificial mejor que el creado por humano.

AutoML: la IA que crea IAs

Tras estos meses en desarrollo, AutoML ha mostrado sus primeros frutos, como vemos en Futurism: esta Inteligencia Artificial actúa como una red neuronal que, al mismo tiempo, crea una IA secundaria para una tarea específica. Esta segunda IA ha sido denominada NASNet y su tarea es reconocer objeto.

Esta IA es capaz de reconocer e identificar elementos como personas, luces de tráfico, coches, bolsos, cometas y muchos más objetos en un vídeo y todo en tiempo real. Esto no es algo nuevo, pero lo diferenciado es que AutoML – es decir, la IA superior que la ha generado, evalúa los resultados de NASNet y la hace mejorar, repitiendo el proceso una y otra vez para crear una IA de Visión artificial cada vez más precisa y fiable.

Los resultados han sido también evaluados con los datos de COCO, un sistema de detección de objetos, e ImageNet, otra enorme base de datos de imágenes clasificadas que, además, tiene su propia competición en la que se enfrentan empresas como Microsoft, Google, Intel o Qualcomm para probar sus tecnologías y algoritmos de identificación y clasificación de más de 100.00o fotografías.

El resultado de NASNet no defraudó: obtuvo una precisión del 82,7% prediciendo imágenes de ImageNET, lo que representa un 1.2% de mejora con respecto a cualquier otro resultado hasta la fecha, siendo además un 4% más eficiente.

¿Cuál es la utilidad de todo esto? Desde Google confían en su aplicación en multitud de escenarios, incluso han abierto el código a cualquiera en GitHub, pero sin duda el principal uso estaría en la robótica, permitiendo crear máquinas más inteligentes y avanzadas, así como en la creciente carrera por crear coches autónomos.

robot

Los vehículos autónomos de máximo nivel deberán ser conscientes en todo momento de lo que hay y ocurre a su alrededor, pudiendo responder a cualquier situación y, por supuesto, con un porcentaje de error mínimo (o inexistente, en un escenario ideal).

Por otro lado está el debate de “¿y si estas IAs evolucionan más rápido que los humano?, ¿serán peligrosas?“. A principios de año conocimos la iniciativa Partnership on IA, que prescisamente se dedicará a fomentar el desarrollo de la Inteligencia Artificial de manera responsable y entre sus miembros están gigantes como Apple, Google, Microsoft, Facebook o IBM.