[ Director: Mário Frota [ Coordenador Editorial: José Carlos Fernandes Pereira [ Fundado em 30-11-1999 [ Edição III [ Ano X

quarta-feira, 21 de junho de 2017

El futuro de la inteligencia artificial


TRIBUNA >

El aprendizaje profundo tendrá un efecto revolucionario en la asistencia sanitaria. Por ejemplo, una red neuronal entrenada es tan capaz como un dermatólogo de decidir si una lesión cutánea es un cáncer o examinar la retina de un diabético

El futuro de la inteligencia artificial
 Durante medio siglo, las investigaciones sobre la inteligencia artificial (IA) se basaron en una extraña analogía con la lógica. El razonamiento lógico consiste en utilizar reglas de inferencia válidas para deducir conclusiones verdaderas a partir de premisas ciertas. Tanto las premisas como las conclusiones son concatenaciones de símbolos y las reglas de inferencia son meros mecanismos de manipulación de estas concatenaciones. Los investigadores dieron por sentado que esta era la manera en la que debía funcionar toda la inteligencia.

Desde los albores de la IA existieron apóstatas que afirmaban que, en vez de imitar a la lógica, la IA debía tratar de imitar las redes neuronales del cerebro. En estas redes, los estímulos generan grandes patrones de actividad neuronal. Estos a su vez producen otros grandes patrones de actividad neuronal que acaban originando respuestas motoras. Todo el conocimiento del sistema reside en la manera en que un patrón de actividad da lugar a otro, y este conocimiento se aprende a través de la experiencia más que a través de los datos introducidos por un programador.

En los últimos años, ha quedado patente que conseguir que un ordenador simule ser una red neuronal es una forma muy eficaz de dotar a las máquinas de la clase de inteligencia que se necesita para tareas tales como el reconocimiento de voz, la interpretación de imágenes, la traducción automática y la práctica de juegos como el go, que requieren conocimientos intuitivos. Este planteamiento se denomina “aprendizaje profundo” (deep learning) porque utiliza redes neuronales profundas compuestas por muchas capas de neuronas. En lugar de tratar de poner por escrito todo lo que sabemos mediante expresiones simbólicas, permitimos que el ordenador aprenda todo lo que sabe a partir de ejemplos.

El pensamiento es
 simplemente un gran
 patrón de actividad
 neuronal

Si deseamos traducir una frase del español al coreano, entrenamos a un ordenador mediante la introducción de multitud de pares de frases en español con sus traducciones en coreano hasta que asimile el concepto. El ordenador está programado para comportarse como una red de neuronas cerebrales. Dicha red aprende modificando la intensidad de las conexiones entre las células cerebrales artificiales mediante un algoritmo de uso general bastante sencillo denominado propagación hacia atrás o “retropropagación” (backpropagation). Mediante este algoritmo de aprendizaje, la red neuronal artificial aprende a convertir los símbolos introducidos correspondientes a las palabras en español en patrones de actividad en miles de neuronas que captan los significados de esas palabras. Por ejemplo, la palabra “miércoles” generará un patrón de actividad determinado y la palabra “jueves” dará lugar a un patrón muy similar.
(...)

Sem comentários: