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IBM prueba los controvertidos algoritmos cerebrales de Mobile Computing Pioneer
Durante más de una década, Jeff Hawkins, fundador de la empresa de computación móvil Palm, ha dedicado su tiempo y su fortuna a una teoría destinada a explicar el funcionamiento del cerebro humano y proporcionar un modelo para un nuevo y poderoso software de inteligencia artificial. Pero la compañía de Hawkins, Numenta , ha tenido poco impacto en la industria de la tecnología, incluso cuando el aprendizaje automático se ha vuelto fundamental para empresas como Google.
Ahora, un gigante tecnológico finalmente se está interesando.
IBM ha establecido un grupo de investigación para trabajar en los algoritmos de aprendizaje de Numenta en su laboratorio de investigación Almaden en San José, California. Los algoritmos se están probando para tareas que incluyen la interpretación de imágenes satelitales, y el grupo está trabajando en diseños para computadoras que implementarían las ideas de Hawkins en hardware. Hawkins dice que alrededor de 100 personas están trabajando en el proyecto, conocido internamente como el Centro de aprendizaje cortical.
IBM no sería el líder del proyecto, Winfried Wilke , disponible para una entrevista. Pero Wilcke describió su trabajo públicamente en un conferencia en Sandia National Lab en febrero. Elogió el software de Numenta por estar más cerca de la realidad biológica que otro software de aprendizaje automático y dijo que puede aprender cómo dar sentido a los datos sin procesar de manera más eficiente. Los expertos generalmente tienen que entrenar el software de aprendizaje automático con datos de ejemplo antes de que pueda funcionar. Los algoritmos de Numenta podrían hacer posible aplicar el aprendizaje automático a muchos más problemas, dijo Wilcke.
El aprendizaje automático es ampliamente utilizado por Google y otras empresas informáticas para diversas tareas, desde la categorización de imágenes hasta el procesamiento de frases habladas. Muchos investigadores se han centrado en una técnica llamada aprendizaje profundo, que entrena redes multicapa de neuronas artificiales para encontrar patrones en los datos (ver 10 Tecnologías innovadoras 2013: Aprendizaje profundo). Los resultados han sido sorprendentes, pero el aprendizaje profundo no imita de cerca a la biología.
Los algoritmos de Numenta también operan en una red, pero su objetivo es recrear fielmente el comportamiento de los circuitos repetitivos de aproximadamente 100 neuronas que se encuentran en la capa externa del cerebro llamada neocorteza.
Nuestro objetivo no es inspirarnos biológicamente; Quiero recrear exactamente, dice Hawkins. Él cree que la capacidad del cerebro para dar sentido al mundo se basa en estos circuitos repetitivos, y que imitarlos en el software hará que el software de aprendizaje automático sea capaz de mucho más. Así es como realmente construirías una inteligencia artificial, dice.
En su charla de Sandia, Wilkce dijo que Numenta había logrado un equilibrio entre tomar señales de la biología y hacer un software que sea práctico. Parece llegar a un punto óptimo, dijo Wilcke. No es demasiado simple ni tan complicado como para que haya pocas posibilidades de construir un modelo a gran escala.
El grupo de IBM está trabajando en el uso de los algoritmos de Numenta para analizar imágenes satelitales de cultivos y detectar señales de alerta temprana de fallas mecánicas en datos de bombas u otra maquinaria. Wilcke también describió planes para una computadora novedosa que es una especie de recreación física de los algoritmos de Numenta.
El plan requiere apilar varias obleas de silicio una encima de la otra, con conexiones físicas entre ellas para imitar las redes descritas por los algoritmos de Numenta.
Algunos informáticos y neurocientíficos critican las ideas de Hawkins y dicen que no han estado a la altura de sus afirmaciones. marcus gary , profesor de psicología en la Universidad de Nueva York y cofundador de una startup de inteligencia artificial llamada Inteligencia geométrica, dice que los modelos de Numenta están más cerca de cómo funciona el cerebro que las redes neuronales artificiales. Pero ellos también están demasiado simplificados, dice. Y hasta ahora no he visto un argumento demoledor de que brinden un mejor desempeño en ninguna área de desafío importante.
Marcus dice que los algoritmos de Hawkins imitan solo algunos de los mecanismos conocidos que funcionan en el cerebro, y que la mayoría de su función sigue siendo un misterio. Las demostraciones de la tecnología de Numenta hasta ahora han sido limitadas, agrega. No los he visto tratar de manejar la comprensión del lenguaje natural o incluso producir resultados de vanguardia en el reconocimiento de imágenes, dice.
Aunque Hawkins señala el hecho de que IBM ha recogido sus ideas como prueba de su mérito, no parece tener ninguna prisa por verlas dejar una huella en el mundo. Se ha retirado de un plan anterior para ganar dinero comercializando el primer producto de Numenta, el software lanzado a fines de 2013, llamado Grok , que busca anomalías en los registros producidos por software alojado en la nube. Hawkins dice que el software pronto se lanzará de forma gratuita.
En cambio, el personal de Numenta de aproximadamente 20 ahora se enfoca en perfeccionar los algoritmos creados a partir de la teoría original de Hawkins. Lograr que el software sea capaz de aprender a controlar motores y otros equipos físicos es un objetivo importante. Eso podría ser útil para la robótica, algún día. Somos muy afortunados de que, gracias a mí y a otros inversionistas, no tengamos que construir un negocio en torno a esto en este momento, dice Hawkins. Creemos que estamos construyendo una base de propiedad intelectual para los próximos 30 años de computación.