Resumen corto: Architects of Intelligence o en español Arquitectos de la Inteligencia nos presenta los resultados de entrevistas con algunas de las personas clave en el desarrollo de la inteligencia artificial, de la mano del futurista y conferenciante Martin Ford. 

3 de las ideas principales del libro son:

• La base de la inteligencia artificial el deep learning
• Las limitaciones del deep learning
• Los sistemas híbridos

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La base de la inteligencia artificial el deep learning

No pensamos mucho en cómo entendemos el mundo, lo “fácil” que es para nosotros diferenciar objetos aun en contextos diferentes, y lo difícil que es para las máquinas diferenciar estos objetos. No es hasta hace poco que se han podido desarrollar programas capaces de identificar objetos concretos dentro de imágenes, voces y otros parámetros.

El método más usado en la actualidad para ello son las llamadas redes neuronales. Son programas con “varias capas” llamadas neuronas que imitan el funcionamiento de las nuestras. Estas neuronas son “entrenadas” con distintos métodos, entre ellos destacan el entrenamiento supervisado, en el que se usa una serie de ejemplos controlados. Esto permite que reconozca un perro o un gato, por ejemplo, pero sin entender qué significa la palabra gato.

Para que pueda “entender” el concepto, hace falta usar un método conocido cómo grounded language learning en el que se asocian imágenes o palabras con videos u objetos. Lo que hacemos con los captcha en distintas páginas web ayuda a entrenar a distintas inteligencias artificiales.

Unir estas dos formas de aprendizaje permite generar una inteligencia artificial que pueda convertir imágenes en palabras y viceversa.

Las limitaciones del deep learning

Hoy en día el deep learning sigue teniendo sus limitaciones, aunque en un futuro seguramente sea capaz de hacer casi cualquier cosa. Nos sorprende ver que una inteligencia artificial vence a jugadores de ajedrez y go, pero a nivel teórico no es tan complicado. Pero cuando se trata de que haga lo que necesitamos para vivir en el día a día, aún no pueden hacerlo.

En la actualidad las inteligencias artificiales son lo que se conoce cómo inteligencias artificiales especializadas. Destacan en una tarea específica, jugar al ajedrez, pero no pueden traducir estas habilidades en otros campos. Pero también hay otro problema que no se suele comentar, y es que su grado de acierto depende de lo buenos que hayan sido los datos que le hemos dado. Por lo tanto están limitados también por los investigadores y las limitaciones tecnológicas de cada época

Esto dificulta el desarrollo de lo que se conoce cómo inteligencia artificial general, aquella capaz de resolver situaciones que nunca antes ha visto, cómo sería ganar al ajedrez y después al Go. Cuando lleguemos a este nivel podremos decir que la inteligencia artificial ha logrado su máximo desarrollo, porque en pocas horas podrá pasar a lo que se conoce cómo superinteligencia, algo con capacidades que nos cuesta imaginar.

Los sistemas híbridos

Los sistemas híbridos son aquellos que sacan partido a una serie de normas establecidas y las redes neuronales para crear inteligencias artificiales capaces de extrapolar entre situaciones. Es cómo decirles cómo funciona algo, y después dejar que lo “entiendan” a base de probar, básicamente cómo hacemos nosotros.

Este concepto nació de estudiar la capacidad de aprendizaje de niños pequeños y cómo pasan de no saber a acercarse al nivel de los adultos. Se cree que usar un sistema con refuerzo, cómo el nuestro, es la mejor forma de crear conocimiento real. La dificultad está en que el programa pueda experimentar por su cuenta sin necesidad de que le demos información, porque entonces podría crecer sin límites.

Los coches autónomos usan esta metodología para navegar los distintos terrenos. No pueden establecerse de antemano todas las situaciones posibles, por eso, usar ciertas normas base y permitir que aprendan sobre la marcha es la clave.

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