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Robótica

Construya una inteligencia artificial a medida con lo nuevo de Google

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La compañía acaba de lanzar Cloud AutoML, un servicio en la nube que permite construir y entrenar automáticamente a un algoritmo de aprendizaje profundo. Automatizar el desarrollo de este tipo de sistemas podría conseguir que la IA esté al alcance de muchas más personas

  • por Will Knight | traducido por
  • 22 Enero, 2018

Google acaba de hacer lograr que construir un sistema propio y personalizado de inteligencia artificial (IA) resulte mucho más fácil. Su nuevo servicio, llamado Cloud AutoML, utiliza varios trucos de aprendizaje automático para construir y entrenar automáticamente a un algoritmo de aprendizaje profundo para que sea capaz de reconocer elementos dentro de una imagen.

De momento, la tecnología es algo limitada, pero podría ser el comienzo de algo grande. Construir y optimizar una red neuronal profunda suele requerir una profunda comprensión de las matemáticas y el código subyacentes, así como mucha práctica para ajustar los parámetros de los algoritmos para que todo salga bien. La dificultad de desarrollar sistemas de inteligencia artificial ha dado lugar a una intensa carrera por reclutar talentos, e implica que, generalmente, solo las grandes empresas con muchos fondos pueden permitirse construir sus propios algoritmos personalizados de inteligencia artificial.

Antes del lanzamiento, el científico jefe de Google Cloud, Fei-Fei Li, afirmó: "Necesitamos que la inteligencia artificial llegue a más personas". La responsable estima que, como mucho, solo hay un par de miles de personas en todo el mundo con la experiencia necesaria para construir buenos modelos de aprendizaje profundo. Por el contrario, la experta matiza: "Hay aproximadamente 21 millones de desarrolladores en todo el mundo actualmente. Queremos contactar con todos y hacer que la inteligencia artificial les resulte accesible".

La computación en la nube es una de las claves para conseguirlo. Google, Amazon, Microsoft y otras empresas están añadiendo funciones de aprendizaje automático a sus plataformas en la nube. Google Cloud ya ofrece muchas de estas herramientas, pero usan modelos que vienen entrenados por defecto. Eso limita sus funciones. Por ejemplo, los programadores solo podrán usar las herramientas para reconocer un rango limitado de objetos o escenas que ya han sido entrenados para reconocer. Así que una nueva generación de herramientas de aprendizaje automático en la nube y capaces de entrenarse a sí mismas haría que la tecnología fuera mucho más versátil y fácil de usar.

Varias empresas han estado probando Google Cloud AutoML en los últimos meses. Disney utilizó el servicio para desarrollar una forma de buscar sus productos para personajes de dibujos animados específicos, incluso aunque los productos no estén etiquetados con el nombre del personaje en cuestión.

El profesor del Instituto de Tecnología de Eindhoven (Países Bajos) Joaquin Vanschoren, especializado en el aprendizaje automático, cree se trata de un área de investigación relativamente nueva, aunque el interés está crecido mucho últimamente. "Es impresionante que puedan lanzar esto como un servicio de producción tan rápidamente", dice.

Vanschoren cree que la automatización puede aumentar los costes computacionales, por lo que Google debe estar invirtiendo muchos recursos en el servicio. Y esto sólo irá a peor a medida que los programadores intenten diseñar sistemas de inteligencia artificial que vayan más allá de la simple clasificación de imágenes e intenten abordar tareas cada vez más amplias.

Los investigadores de Google han estado jugando con los límites de la automatización de la inteligencia artificial desde hace algún tiempo (ver El aprendizaje automático se automatiza a sí mismo para que la IA llegue a todos los públicos). En 2016, un equipo demostró que el aprendizaje profundo podía identificar los mejores ajustes para un sistema de aprendizaje profundo. El año pasado, otro grupo de la compañía utilizó la selección natural simulada para "evolucionar" hasta una arquitectura de red óptima. Y, más recientemente, dos científicos de Google utilizaron el aprendizaje reforzado, una técnica inspirada en la forma en que los animales aprenden a través de la retroalimentación positiva, para mejorar automáticamente un sistema de aprendizaje profundo.

Los esfuerzos en esta área podrían impulsar mucho los proyectos que intentan construir versiones más generales y adaptables de inteligencia artificial. Pero hasta que las máquinas puedan hacerse cargo de todo, puede empezar por crear su propia inteligencia artificial gracias a Google.

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