La Inteligencia Artificial de Google creó otra I.A. hija superior

Publicado: 14 Noviembre 2022 | Escrito por Javier Orovengua | Correo electrónico | Visto: 507

En el pasado, Google ha lanzado notables proyectos basados en inteligencia artificial, ya sea AlphaGo, que ha vencido a campeones mundiales de juegos de mesa o Google Duplex, que es un sistema completamente automatizado que realiza llamadas como seres humanos.

En el 2019, investigadores de Google Brain desarrollaron un sistema de inteligencia artificial que creó su propia hija.

Inteligencia artificial padre AutoML

Este sistema se llama AutoML, una inteligencia artificial que es capaz de generar sus propias IA. Los ingenieros explican que el objetivo de AutoML es facilitar y automatizar el proceso de diseño de modelos de aprendizaje automático.

"Nuestro enfoque puede diseñar modelos que alcancen precisiones a la par con los modelos de vanguardia diseñados por expertos en aprendizaje automático ", afirman en su publicación. Incluso agregan las IA hijas tienen ciertas características de diseño que parecen no ser de ninguna utilidad clara para sus propios investigadores.

Googles automatizó el diseño de modelos de aprendizaje automático utilizando el aprendizaje por refuerzo. La máquina aprende a hacerlo a través de algoritmos evolutivos y algoritmos de aprendizaje de refuerzo.

Inteligencia artificial hija NASNet

La hija creada por IA se llama NASNet, Google la diseñó, como un sistema que puede hacer detección de objetos que incluye personas, automóviles, semáforos, bolsos, mochilas, entre otros, en un video en tiempo real. Luego, NASNet se pone a prueba en la clasificación de imágenes de ImageNet y en los conjuntos de datos de detección de objetos COCO, que los investigadores de Google denominan "dos de los conjuntos de datos académicos a gran escala más respetados en visión informática".

Usos de esta inteligencia artificial

Los investigadores de Google reconocen que NASNet podría ser útil para muchas aplicaciones y tener una IA de código abierto para inferir sobre la clasificación de imágenes y la detección de objetos es genial.

"Esperamos que la comunidad de aprendizaje automático más grande pueda basarse en estos modelos para analizar multitud de problemas de visión por computadora que aún no hemos imaginado", dijeron los investigadores a cargo de NASNet y que pueda usarse para aplicaciones de visión por computadora. Si bien hay muchos usos posibles de AutoML y NASNet, también hay problemas éticos relacionados con la IA.