Cómo Los Rivales De La Ia De La Vida Real 'Ultron': Las Computadoras Aprenden A Aprender

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Los ingenieros de inteligencia artificial esperan crear computadoras que aprendan mejor que los humanos, rivalizando con la inteligencia de robots como el ultron de los vengadores.

La inteligencia artificial gobernará Hollywood (de manera inteligente) en 2015, con una serie de robots icónicos y nuevos que llegan a la pantalla. Desde los "Ex Machina" hasta los viejos amigos R2-D2 y C-3PO, y nuevos enemigos como el Ultron de los Vengadores, los robots inteligentes demostrarán una serie de rasgos humanos y sobrehumanos en la pantalla. Pero los robots de la vida real pueden ser igual de emocionantes. En esta serie de cinco partes, WordsSideKick.com analiza estos avances en inteligencia de máquinas creados para el cine.

Cuando Iron Man y sus amigos se reagrupen en mayo para luchar contra el robot titular en "Avengers: Age of Ultron", no se enfrentarán al mismo droide de Hollywood. Ultron será un hombre mecánico diferente, dijo el director Joss Whedon a Yahoo! Películas: porque este robot es "loco". Esa locura, en parte, resulta de la capacidad de aprendizaje, un componente que avanza rápidamente en la IA de la vida real.

Bendecido y cargado con una tremenda capacidad de aprendizaje, Ultron domina 3.000 años de historia humana en un instante, sin la madurez para manejar ese conocimiento. Y así se vuelve un poco loco. Al convertir el estudio en una de las características definitorias de su robot, Whedon refleja una gran ambición de la IA actual: los ingenieros quieren que sus robots aprendan, con suerte así como, si no mejor, que los humanos.

Los llamados sistemas de IA de "aprendizaje profundo" han despegado, con la cantidad de laboratorios trabajando en la tecnología multiplicándose, Patrick Ehlen, jefe de aprendizaje profundo de Loop AI Labs, dijo al Observer. El año pasado, Google adquirió la tecnología DeepMind de Londres, cuyo proyecto secreto Neural Turing Machine apunta a construir una computadora que pueda aprender como una persona. [Máquinas súper inteligentes: 7 futuros robóticos]

Aunque los detalles sobre el proyecto son escasos, la tecnología esencialmente modela una mente de autoaprendizaje en las estructuras cerebrales de los mamíferos, dijo Chris Eliasmith, investigador de neurociencia computacional en la Universidad de Waterloo en Canadá, a WordsSideKick.com.

"En biología, hay un bucle desde los ganglios basales a la corteza y la espalda": los ganglios basales actúan como un controlador, la corteza como memoria, dijo Eliasmith. "En una Máquina de Turing Neural, tienes el mismo sistema de memoria y un controlador".

Esas estructuras permiten el "aprendizaje de refuerzo", dijo Eliasmith, en el cual los individuos aprenden un nuevo comportamiento basado en las recompensas que obtienen por tomar diferentes acciones. El cerebro, o red neuronal, media este aprendizaje, con el controlador asignando pesos a varias acciones en función de sus recompensas, y la memoria que almacena esos datos.

La idea central no es necesariamente nueva: los neurocientíficos han estado estudiando este tipo de aprendizaje desde que Pavlov engañó por primera vez a sus perros para asociar una campana con el tiempo de alimentación, dijo Eliasmith. Pero el intento de modelarlo en una computadora artificial es una nueva táctica de ingeniería, dijo. Los procesadores más potentes de hoy han hecho más factible este modelado neuronal.

Echa un vistazo al resto de esta serie: Cómo los rivales de IA de la vida real 'Chappie': los robots se vuelven emocionales,Cómo los rivales de la IA de la vida real 'Ex Machina': pasando Turing, Cómo el "terminador" rival de la vida real de la IA: los robots toman el tiroy ¿Cómo los rivales de la IA de la vida real 'Star Wars': un traductor universal?

Sigue a Michael Dhar @michaeldhar. Síguenos @wordssidekick, Facebook& Google+. Artículo original sobre Ciencia viva.


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