Preparándose para el auge de las máquinas: Google AI entrenó a la IA infantil y obtuvo excelentes resultados

Los futurólogos y autores de ciencia ficción nos han dejado claro que el miedo a la inteligencia artificial estará justificado cuando pueda crear su propia especie sin intervención humana. Y parece que este día ha llegado. Recientemente, los ingenieros de Google Brain presentaron AutoML , un proyecto que, al ser inteligencia artificial, es capaz de diseñar IA infantiles generando pequeñas redes neuronales similares a las creadas por humanos. El experimento demostró que AutoML se las arregla muy bien con esto. Así, el "robot" diseñó el sistema de visión por computadora NASNet, que es superior a todos los análogos existentes. La IA completó la tarea de clasificación de objetos utilizando el gran conjunto de datos de visión por computadora de ImageNET . NASNet se enfrentó a la tarea de reconocer objetos en vídeo en tiempo real con la mayor precisión posible. Al final resultó que, AutoML entrenó de forma independiente la red neuronal infantil, repitiendo el proceso de entrenamiento miles de veces. La inteligencia artificial de AutoML identificó errores en el funcionamiento de NASNet, los procesó y realizó cambios para evitarlos en el futuro. Cuando los ingenieros probaron NASNet en conjuntos de imágenes ImageNet y COCO , superó a todos los sistemas de visión por computadora existentes. La precisión de la predicción de imágenes en el conjunto de control fue del 82,7%, un 1,2% más que el indicador anterior de la familia Inception. Además, la red neuronal resultó ser un 4% más efectiva que sus contrapartes con un 43,1% de precisión promedio, y la versión adaptada para plataformas móviles con un 74%. La eficiencia del sistema hijo podría utilizarse en coches autónomos o en la creación de robots para personas con discapacidad visual. NASNet es de código abierto y se puede encontrar en los repositorios Slim y ObjectDetection de TensorFlow.