Inteligencia Artificial capaz relacionar objetos como un humano

Investigadores de Google’s DeepMind han desarrollado un algoritmo de razonamiento conectivo que ha logrado superar a humanos en un test de comprensión de imágenes complejas.


A las personas normalmente se nos da bien relacionar a través de la lógica que nos permite conectar y comparar lugares, secuencias y otras realidades. Pero las dos clases de Inteligencia Artificial (estadística y simbólica) se han demostrado lentas para desarrollar esta capacidad.

La IA estadística (aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas) es muy buena en el reconocimiento de patrones, pero no a la hora de usar la lógica. Mientras que la IA simbólica es capaz de razonar y establecer relaciones usando reglas predeterminadas.

El estudio de Google’s DeepMind proyecta una red neural artificial capaz de relacionar conceptos. Del mismo modo que nuestras neuronas están conectadas al cerebro, las redes neutrales se ensamblan entre sí mediante pequeños programas que encuentran patrones en los datos de forma colaborativa. Pueden procesar imágenes, analizar el lenguaje e incluso aprender juegos.

El equipo de científicos de computación de DeepMind le propuso una serie de diversas tareas a dicha red, como responder a preguntas sobre relaciones entre objetos que aparecían en una misma imagen.

Por ejemplo, hay un objeto enfrente de una cosa verde. ¿Tiene la misma forma que esa otra cosa de color naranja que está la derecha del cubo de cristal?

Para resolver este problema, la red capaz de relacionar actuaba en combinación con otras redes neutrales, como una capaz de reconocer objetos en la imagen y otra capaz de interpretar preguntas. En el total de pruebas y cuestiones planteadas, otras máquinas de aprendizaje automático acertaron entre el 42 y el 77 %, los humanos que participaron llegaron al 92 % y la nueva red relacional acertó el 96 % de las preguntas.

PERO, ¿son mejores que los humanos?

Según los expertos, para poder llegar al nivel de la inteligencia humana, la red deberá aprender a comparar no sólo parejas de cosas, sino tríos, dobles parejas y demás. Sin embargo, no cabe duda que es un gran avance para los programas de Inteligencia Artificial.

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