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Un programa informático que aprende a imaginar el mundo muestra cómo la IA puede pensar más como nosotros
El avance de DeepMind podría conducir a máquinas que puedan dar un mejor sentido a una escena. 14 de junio de 2018
Mente profunda
Las máquinas tendrán que mejorar mucho en dar sentido al mundo por sí mismas si alguna vez van a ser verdaderamente inteligentes.
Mente profunda , la subsidiaria de Alphabet centrada en la IA, ha dado un paso en esa dirección al crear un programa de computadora que construye una imagen mental del mundo por sí mismo. Se podría decir que aprende a imaginar el mundo que lo rodea.
El sistema, que utiliza lo que los investigadores de DeepMind llaman una red de consulta generativa (GQN), mira una escena desde varios ángulos y luego puede describir cómo se vería desde otro ángulo.
Esto puede parecer trivial, pero requiere una habilidad relativamente sofisticada para aprender sobre el mundo físico. A diferencia de muchos sistemas de visión de IA, el programa DeepMind le da sentido a una escena más de la misma manera que lo hace una persona. Incluso si algo está parcialmente ocluido, por ejemplo, puede razonar sobre lo que hay allí.
Eventualmente, dicha tecnología podría ayudar a servir como base para una inteligencia artificial más profunda, permitiendo que las máquinas describan y razonen sobre el mundo con mucha mayor sofisticación.
Ali Eslami, científico investigador de DeepMind, y sus colegas probaron el enfoque en tres escenarios virtuales: una mesa con forma de bloque, un brazo robótico virtual y un laberinto simple. El sistema utiliza dos redes neuronales; uno aprende y otro genera, o imagina, nuevas perspectivas. El sistema captura aspectos de una escena, incluidas las formas, posiciones y colores de los objetos, utilizando una representación vectorial, lo que lo hace relativamente eficiente. La investigación aparece en la revista Ciencias hoy dia.
El trabajo es algo así como una nueva dirección para DeepMind, que se ha hecho un nombre al desarrollar programas capaces de realizar hazañas notables, incluido aprender a jugar el complejo y abstracto juego de mesa Go. El nuevo proyecto se basa en otras investigaciones académicas que buscan imitar la percepción y la inteligencia humanas utilizando herramientas computacionales similares.
Es un paso interesante y valioso en la dirección correcta, dice jose tenenbaum , profesor que dirige el grupo de Ciencias Cognitivas Computacionales del MIT.
Tenenbaum dice que la capacidad de manejar escenas complejas de forma modular es impresionante, pero agrega que el enfoque muestra las mismas limitaciones que otros métodos de aprendizaje automático, incluida la necesidad de una gran cantidad de datos de entrenamiento: el jurado aún está deliberando sobre cuánto del problema que esto resuelve.
sam gershman , que dirige el Laboratorio de Neurociencia Cognitiva Computacional de Harvard, dice que el trabajo de DeepMind combina algunas ideas importantes sobre cómo funciona la percepción visual humana. Pero señala que, al igual que otros programas de IA, es algo limitado, ya que solo puede responder a una sola pregunta: ¿cómo se vería una escena desde un punto de vista diferente?
Por el contrario, los humanos pueden responder a una variedad infinita de consultas sobre una escena, dice Gershman. ¿Cómo se vería una escena si moviera el círculo azul un poco hacia la izquierda, volviera a pintar el triángulo rojo o aplastara el cubo amarillo?
Gershman dice que no está claro si el enfoque de DeepMind podría adaptarse para responder preguntas más complejas o si podría ser necesario un enfoque fundamentalmente diferente.