La empresa estadounidense IBM está desarrollando un sistema de inteligencia artificial basado en el modelo del cerebro humano. Por el momento, a la nueva red neuronal ya se le ha enseñado a pensar de manera lógica, a comprender las relaciones complejas entre los objetos, y en el futuro planean mejorar su capacidad para prestar atención y producir y retener recuerdos.
Hoy, las tecnologías de inteligencia artificial son capaces de demostrar rasgos superficialmente humanos. Por ejemplo, algunos pueden realizar actividades generalmente asociadas solo con una persona: escribir canciones, enseñar o, por ejemplo, crear obras de arte visual.
Sin embargo, a medida que avanza la tecnología, las empresas y los desarrolladores están reconsiderando la base de la inteligencia artificial, entendiendo mejor nuestras propias mentes y cómo podemos modelarla de manera eficiente (utilizando maquinaria y software). IBM es una de esas empresas, ya que ya se ha embarcado en un objetivo ambicioso de enseñar a la IA a funcionar como el cerebro humano, según Futurism.
Muchos de los sistemas de aprendizaje automático existentes se basan en bloques de datos (independientemente del trabajo que realicen). Sin embargo, este soporte tiene limitaciones, a diferencia del cerebro humano.
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Aprendemos progresivamente y, además, usamos la lógica para resolver problemas: la IA moderna se basa en un principio diferente. Sin embargo, DeepMind ha desarrollado una red neuronal que utiliza el razonamiento racional para completar tareas.
Timothy Lilicrap, un científico informático de DeepMind, señaló que los científicos le dieron a la IA una tarea especial y muchos objetos para operar, estimulando así la red neuronal para encontrar las relaciones existentes. Entonces, por ejemplo, se preguntó al sistema: "¿El objeto opuesto al objeto azul tiene la misma forma que el pequeño objeto azul claro a la derecha de la bola de metal gris?" En tales pruebas, la red neuronal determinó el tema requerido en el 96% de los casos (los modelos tradicionales de aprendizaje automático generalmente tienen éxito en el 42-77% de los casos).
Los científicos de IBM van a mejorar la nueva red neuronal, dice la investigadora Irina Rish (Irina Rish). Mejorar la capacidad del algoritmo para prestar atención, así como para producir y retener recuerdos; los desarrolladores quieren crear una arquitectura que permita que las redes neuronales se desarrollen por sí mismas (como una persona, por ensayo y error).
