Las redes neuronales leen los labios, dibujan bocetos y vencen a los jugadores profesionales. Y, lo más importante, saben cómo aprender. Los cinco avances más inesperados en inteligencia artificial.
Lengua de ratón
En 2017, los zoólogos austriacos, al estudiar el comportamiento de los ratones domésticos (Mus musculus), notaron que los roedores cambian su voz según con cuál de sus parientes se comuniquen: un macho o una hembra. El análisis espectrográfico del "habla" de cuarenta animales experimentales mostró que los ratones cambian a sonidos de mayor frecuencia al ver a un individuo del sexo opuesto.
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Con esta función, investigadores de Rusia, los Países Bajos y Alemania decidieron entrenar redes neuronales para reconocer el sexo de los ratones por los sonidos que emiten y también para determinar a quién va dirigido el mensaje: hombre o mujer.
Los animales se dividieron en parejas, cada uno con un roedor bajo anestesia general y el segundo moviéndose libremente alrededor de la jaula. El chirrido de un ratón fue grabado y procesado mediante redes neuronales, las cuales aprendieron por la altura, amplitud, duración del sonido para entender quién lo emitió y para quién estaba destinado.
Después del entrenamiento, las redes neuronales determinaron correctamente el sexo de los ratones que emitían sonidos y sus receptores en el 84 por ciento de los casos. Sin embargo, los autores del trabajo señalan que el algoritmo probablemente no funcionará con animales de otras líneas (el estudio involucró roedores de la línea C57BL / 6NCr). Es probable que los ratones tengan diferentes "dialectos" y el chirrido tendrá diferentes características espectrales.
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Grafólogos de redes neuronales
Los investigadores rusos han enseñado a las redes neuronales a reconocer el sexo de una persona a mano. El programa, desarrollado conjuntamente por MEPhI, el Instituto Kurchatov y la Universidad Estatal de Voronezh, en el 80 por ciento de los casos determinó correctamente quién escribió el texto: un hombre o una mujer. Los científicos han aplicado redes neuronales ultraprecisas y métodos de aprendizaje profundo.
Según uno de los autores del trabajo, profesor asociado de NRNU MEPhI Alexander Sboev, se lograron resultados tan altos gracias a modelos avanzados de redes neuronales y al hecho de que el escritor no ocultó su género. Ahora el problema de la determinación del género se está resolviendo en una situación en la que una persona finge ser otra: por ejemplo, una mujer escribe un texto en nombre de un hombre. Pronto se le enseñará inteligencia artificial a determinar la edad del autor de un texto escrito.
Lasaña se convierte en sushi
Expertos japoneses y franceses han creado un programa que adapta platos famosos a las tradiciones culinarias de diferentes países. Digamos que convierte lasaña en lasaña de sushi y hace sopa japonesa de sukiyaki al estilo francés. Es decir, el programa crea una receta en la que se indica calvados en lugar de mirin (vino de arroz), y las cebollas verdes se reemplazan por estragón.
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La inteligencia artificial opera en dos etapas. Primero, tras analizar los ingredientes que componen un plato en particular, averigua a qué cocina nacional pertenece. Luego decide qué ingredientes y cuáles deben reemplazarse, para que la comida adopte las características de otra tradición culinaria. Para ello se utiliza el modelo vectorial word2vec, que establece la correspondencia entre los ingredientes. Entonces, al adaptar los platos japoneses a la cocina francesa, el programa sugiere tomar una mezcla de hierbas aromáticas en lugar de salsa de soja.
La red neuronal aún no comprende qué tan bien se combinan los nuevos ingredientes entre sí y no tiene en cuenta el método de preparación. Prometen finalizarlo.
En una nueva capacidad
Las redes neuronales son buenas para restaurar el brillo y el color de dibujos animados y películas antiguas, adaptándolas a las pantallas modernas de alta resolución. En septiembre, dos grandes empresas, Disney y Yandex, presentaron algoritmos similares.
Disney Research ha desarrollado un programa que le permite lograr una coloración más realista de videos al hacer coincidir mejor los marcos adyacentes. Las redes neuronales de los especialistas rusos (tecnología DeepHD) son capaces de aumentar la resolución sin perder nitidez y calidad.
El algoritmo fue probado en viejos dibujos animados soviéticos. En Yandex puede ver en calidad mejorada "El antílope dorado", "La reina de las nieves", "Los músicos de Bremen" y otras películas famosas de "Soyuzmultfilm". Como señala el servicio de prensa de la compañía, para los espectadores más exigentes la diferencia es especialmente notable: la imagen se ha vuelto más nítida, los detalles finos como las hojas de los árboles, los copos de nieve, las estrellas en el cielo nocturno son más visibles.
Buscando hermanos en mente
Investigadores de la Universidad de California en Berkeley (EE. UU.) Están utilizando redes neuronales para buscar extraterrestres, participando en la colaboración SETI, un proyecto para buscar civilizaciones extraterrestres y posible contacto con ellos. Para ello, los científicos han creado una red neuronal que puede identificar y registrar de forma independiente señales de baja frecuencia de origen artificial.
Los investigadores creen que una civilización extraterrestre avanzada definitivamente debería intentar entrar en contacto con nosotros. El principal problema es separar las señales electromagnéticas de la Tierra que ya se han extendido en todas direcciones a grandes distancias de las que probablemente provengan de otro sistema estelar o galaxia. Hasta ahora, una persona no ha podido distinguir las señales extraterrestres dirigidas a nuestro planeta.
Ahora la red neuronal está haciendo esto. La inteligencia artificial ya ha detectado 72 señales, cuyas fuentes pueden ser cuerpos celestes a tres mil millones de años luz de la Tierra. Las primeras ráfagas de radio registradas se registraron en el objeto FRB 121102. Como señalan los autores del trabajo, incluso si el programa no encuentra rastros de civilizaciones alienígenas, ayudará a aprender mucho sobre el Universo.
Alfiya Enikeeva
