Este enfoque ha llegado a conseguir que los ordenadores reconozcan caras dentro de una imagen o el texto del habla, a menudo con una precisión inquietante.
Pero también está cada vez más claro que se necesitarán nuevos enfoques para que las máquinas alcancen una inteligencia importante. Una técnica, que está siendo empleada por una start-up de Silicon Valley (EEUU) llamada MetaMind, demuestra cómo añadir capacidades novedosas al aprendizaje profundo puede generar resultados impresionantes a la hora de contestar preguntas sobre el contenido de las imágenes. La empresa fue fundada por Richard Socher, un experto del aprendizaje de máquinas que dejó un puesto académico en la Universidad de Stanford (EEUU) para fundar la empresa.
La creación de Socher emplea lo que él ha denominado como una red de memoria dinámica (DMN, por sus siglas en inglés), que consigue que los ordenadores saquen conclusiones procedentes de varias fuentes. Previamente, la empresa demostró cómo su sistema puede alimentarse de diferentes frases y averiguar cómo responder a unas preguntas bastante sofisticadas que requieren de ese tipo de conclusiones. Esta capacidad es la que ahora se ha utilizado para contestar preguntas sobre el contenido de las imágenes.
Foto: Richard Socher, el fundador de MetaMind. Crédito: MetaMind.
Como explica un artículo sobre MetaMind de The New York Times, los resultados son bastante básicos, nada tan sofisticado como la capacidad humana de entender lo que pasa dentro de las imágenes. Pero la tecnología demuestra cómo nuevos enfoques, especialmente los que están inspirados en la manera en la que parece funcionar la memoria en los cerebros biológicos, pueden contener la clave para el próximo gran salto de la IA.
(Lean más: New York Times, Los ordenadores cada vez tienen más sentido común, El hombre que enseña a las máquinas a entender el lenguaje, Las máquinas deben entender cómo funciona el mundo y la humanidad)