Google crea un superordenador que aprende a identificar gatos
El sistema, de 16.000 núcleos ( ¡¡¡ ), se enseñó a sí mismo a reconocer felinos, caras y cuerpos humanos a partir de vídeos de Youtube
El cerebro humano todavía es la máquina más potente del mundo para determinadas tareas. El reconocimiento visual es una de ellas. Para una persona corriente no hace falta más que un vistazo para identificar aquello que tiene delante. No sólo de manera general —una cara o un gato—, sino incluso de manera específica —qué persona o gato concreto son—.
Google ha creado una red neuronal informática compuesta por mil ordenadores con 16 procesadores cada uno y le ha suministrado 10 millones de imágenes extraidas de Youtube para ver cuánto era capaz de aprender a identificar por su cuenta, sin ayuda externa. Este «cerebro» artificial aprendió a reconocer caras humanas, cuerpos humanos y, también, caras de gatos. También se mostró habil en identificar cerca de 20.000 objetos diferentes. Sus tasas de acierto —todavía relativamente bajas— mejoraron en un 70% las obtenidas en experimentos previos.
La idea de comprobar si el sistema era capaz de identificar gatos surgió porque sus videos son de los favoritos de los internautas. Los científicos sospechaban que habría muchos en la muestra de imágenes suministradas, que se obtuvo completamente al azar.
Imitar a un cerebro humano
Una de los grandes objetivos de la informática es replicar un cerebro humano. Un problema de momento inalcanzable en su conjunto, pero que se ataca por partes. El reconocimiento de voz y del lenguaje natural han avanzado mucho en los últimos años. Incluso la identificación de caras y de sonrisas ya está integrada en la mayoría de cámaras de fotos. Pero aprender, como un bebé, a distinguir entre una cara y algo que se le parece, es muy complejo.
Uno de los retos del experimento de Google —diseñado dentro de su X Laboratory de proyecto secretos—, que presentará sus resultados esta semana en Escocia, era poner a prueba la capacidad de reconocer patrones concretos —de caras, o gatos— sin ayuda humana externa. Normalmente, para entrenar a un programa para estas tareas se usan personas que etiquetan las fotos según posean —o no— aquello que quiera identificarse.
Las últimas hipótesis de los científicos proponen que los bebés humanos aprenden a identificar visualmente lo que ven a base de repeticiones. De ser así, se cree, sería gracias a unas teorizadas «neuronas abuela», que se especializan en reconocer algo muy concreto y dispararse cuando lo identifican. El experimento de Google se basa en esta conjetura.
El sistema fue capaz de reconocer las facetas únicas de los gatos e incluso especializó alguna de sus «neuronas» en la tarea, emulando lo hipotetizado por los neurocientíficos.
Inteligencia artificial
Las aplicaciones potenciales de esta tecnología son muchas. Sin salir de los dominios de Google, este autoaprendizaje visual permitiría etiquetar y buscar con mucha más precisión todas las imágenes que pueblan la red en Google Imágenes. De momento el buscador apenas distingue entre fotografías y dibujos, si son en blanco y negro o en color, y si muestran caras.
Según el «New York Times», el «cerebro artificial» de Google se podría aplicar al reconocimiento de voz y a mejorar la traducción automática de textos. Aun así, informa el diario estadounidense, los científicos detrás de él creen que todavía no han dado con el algoritmo perfecto que permita a las máquinas aprender por su cuenta.
FUENTE: http://www.abc.es/20120626/tecnologia/a ... 61011.html
Saludos.