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¿Cómo se enseña a una máquina a pensar?

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Inteligencia artificial

Ya llevamos bastante tiempo hablando de la Inteligencia Artificial, de las posibilidades que ofrece esta tecnología, de algunos problemas que se han producido con la misma, del futuro del trabajo con la llegada de la IA… sin embargo, hasta ahora no nos habíamos parado a hacernos una pregunta que, en realidad, es clave para el desarrollo de esta tecnología, ¿cómo se enseña a una máquina? Associated Press dedica hoy un interesante artículo a Andrew Ng, uno de los profesionales más reconocidos mundialmente en este campo, y a su planteamiento sobre cómo se enseña a una máquina a pensar.

Claro, que igual tenemos que empezar preguntándonos si, realmente, es necesario que las máquinas aprendan a pensar de la manera adecuada. Y lo cierto, sin duda, es que sí, y por varias razones.  En marzo del año pasado conocimos a Tay, un bot creado por Microsoft y que era capaz de aprender en base a sus interacciones con otros usuarios a través de Twitter. Y el resultado de dicho experimento terminó de manera abrupta, con el sistema desconectado, al comprobar que el sistema había aprendido a ser racista, machista, neonazi… una joyita, vaya. O, más recientemente hemos sabido que un sistema de Inteligencia Artificial desarrollado por Facebook modificó, por iniciativa propia, el sistema de comunicación empleado entre nodos, haciéndolo más sintético y eficiente. Algo que, como ya te contamos en su momento, estaría muy bien si no fuera porque lo hizo por “decisión propia”.

Visto lo visto, está claro que es imprescindible determinar, de manera adecuada y antes de poner en marcha un sistema, el modo en el que éste asimilará el conocimiento, la manera de la que lo interpretará, y de qué manera se definirán sus “valores”, para evitar que su fase de aprendizaje pueda torcerse, dando lugar a casos como los mencionados anteriormente. Y ese es uno de los aspectos que más preocupan a Andrew Ng, que ya lleva muchos años trabajando en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial, con empresas como Google y Baidu en su curriculum. En su opinión, es necesario que el ecosistema de desarrollo de IA crezca considerablemente con respecto a su tamaño actual y, para tal fin, publicó hace ya tiempo en Coursera, y con el sello de la Universidad de Stanford, un curso sobre machine learning que ya ha sido seguido por casi dos millones de personas. Además, fue una de las primeras personas en sustituir CPUs por GPUs para tareas de inteligencia artificial, algo que con los años se ha extendido en gran medida.

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