La red neuronal de silicona aprendió a reconocer a los gatos sin que nadie le hubiera explicado previamente cómo eran.
Un grupo de ingenieros entrenó a
una red de 1.000 computadoras para que realizara una complicada misión:
reconocer imágenes de gatos tal y como lo haría un ser humano.
Por muy obvia que parezca la tarea, lo cierto es
que para ello el equipo tuvo que construir una red neuronal electrónica
basándose en el modo en que funciona un cerebro biológico.Computadora inteligente
Esta red neuronal computerizada forma parte de un proyecto mucho más ambicioso para dotar a las máquinas de la capacidad de aprender, y en el caso de empresas como Google, el tema interesa sobre todo porque con esta tecnología quieren mejorar la operatividad de su motor de búsqueda y diseñar sistemas más precisos de traducción de idiomas.Es por ello que en el proyecto de reconocimiento gatuno participaron tanto miembros de la Universidad de Stanford en Estados Unidos, como científicos del XLabs del conocido buscador.
La novedad de este trabajo en concreto, residen en que a diferencia de otras técnicas de reconocimiento de imágenes, este sistema no depende de un humano diciéndole a la computadora previamente las características concretas del objeto que debe buscar.
La máquina diseñada por este equipo, no tenía ni idea de qué imágenes iba a ver. No obstante, contaba con 16.000 procesadores para operar un programa informático, que simulan la dinámica de una red neuronal biológica con 1.000 millones de conexiones.
0 Comentarios