En mayo de este año, escribimos sobre el proyecto AutoML, la tecnología de inteligencia artificial (IA) de Google diseñada específicamente para crear otras IA. Ahora, Google ha anunciado que su AutoML ha superado a los desarrolladores de inteligencia artificial y es capaz de autoconstruir un software de aprendizaje automático que es más eficiente y poderoso que los mejores ejemplos de sistemas similares diseñados por humanos.
AutoML estableció recientemente un récord de eficiencia y velocidad de catalogación de imágenes en las condiciones especificadas, con un 82 por ciento de eficiencia. Y aunque esta tarea en sí resultó ser relativamente simple para el sistema, AutoML también pudo superar los sistemas automatizados y los sistemas especiales de realidad aumentada en una tarea más compleja: determinar la ubicación de múltiples objetos en una imagen. En esta prueba, AutoML funcionó el 43 por ciento del tiempo, mientras que los sistemas hechos por el hombre lo hicieron el 39 por ciento.
Los resultados son impresionantes, porque incluso en una empresa gigante como Google, hay pocas personas con la experiencia para liderar el desarrollo de sistemas de IA de este nivel. Automatizar esta área requiere una amplia gama de habilidades, pero una vez que se logre el resultado, podría cambiar completamente la industria, según Google.
“En la actualidad, solo unos pocos miles de especialistas en aprendizaje automático de todo el mundo pueden crear dicho software. Pero queremos asegurarnos de que cientos de miles de otros desarrolladores también puedan participar en esto”, la revista Wired cita las palabras del CEO de Google Sundar Pichai.
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Gran parte del metaaprendizaje se ocupa de imitar las redes neuronales del cerebro humano, así como de la necesidad de ejecutar grandes cantidades de datos diferentes a través de estas redes. Por supuesto, la tarea más difícil es precisamente cómo imitar la estructura del cerebro y hacer que resuelva problemas más complejos.
Hoy en día, las redes neuronales existentes son aún más fáciles de modernizar o personalizar para tareas específicas que desarrollar nuevas desde cero. Sin embargo, investigaciones como la que estamos hablando sugieren que esto es solo temporal.
Dado que será más fácil para la nueva IA crear sistemas cada vez más complejos diseñados para realizar tareas que los humanos simplemente no pueden realizar, es muy importante que los humanos sigan siendo el vínculo clave, sin el cual estos sistemas simplemente no pueden funcionar. Una IA verdaderamente desarrollada puede usar fácilmente una interpretación sesgada en ciertos temas, por ejemplo, al estereotipar el paralelo entre características éticas y de género. Sin embargo, si los ingenieros dedican más tiempo a resolver este problema potencial ahora, sin dejarlo todo para más adelante, en el futuro habrá menos posibilidades de que ocurra realmente.
En general, Google está tratando de perfeccionar AutoML hasta el punto en que los desarrolladores puedan usarlo en problemas del mundo real. Si tienen éxito, el efecto del uso de AutoML puede afectar mucho más allá de las paredes de la propia empresa.
Video promocional:
"Queremos democratizarlo", citó la revista Wired a Pichai.
Nikolay Khizhnyak
