Para muchos, la búsqueda de inteligencia artificial tiene como meta alcanzar la perfección del razonamiento, ignorando situaciones poco prácticas de la mente humana. Sin embargo, cuando científicos informáticos del misterioso Laboratorio X de Google construyeron una red neuronal de con 16 mil procesadores y mil millones de conexiones y lo pusieron a explorar Internet, lo que hizo fue exactamente lo mismo que muchos usuarios de Internet: comenzó a buscar gatos.
Así, este “cerebro” fue expuesto a 10 millones de miniaturas seleccionadas aleatoriamente de YouTube a lo largo de tres días y –después de haberle presentado una lista de 20 mil artículos diferentes–, comenzó a reconocer imágenes de gatos utilizando un algoritmo de “aprendizaje profundo”. Esto fue a pesar de no haber sido alimentado con información sobre las características distintivas que podrían ayudar a identificar a los felinos caseros.
El Laboratorio X de Google ha sido el espacio del que han salido proyectos como los coches autónomos y Project Glass, los lentes de realidad aumentada de la compañía. Sin embargo, sus experimentos para desarrollar un cerebro artificial que pretende recrear el funcionamiento de la mente humana lleva varios años.
Los gatos han demostrado en los últimos años ser sumamente populares en la red de redes y, quizás en el futuro, algún estudio analizará la razón por la que algunos internautas parecen obsesionarse por los felinos. En cualquier caso, resulta lógico pensar que una inteligencia artificial avanzada, muy similar a la humana, haría algo parecido.
Es de esta manera que el cerebro creado por los científicos de Google decidió buscar fotos y videos de gatos de entre 10 mil millones de imágenes extraídas del popular canal de videos. Al parecer, el principal motivo que le llevó a dedicar sus esfuerzos a la búsqueda de imágenes de gatos es la gran cantidad de este material y la gran interacción que produce en Internet.
Los investigadores reconocen estar sorprendidos por los resultados de la investigación, no tanto por la temática de las búsquedas, sino por la gran precisión que ha alcanzado la máquina, doblando su capacidad de acierto entre una lista de 20 mil categorías diferentes.
“Contrario a lo que parece ser una intuición muy extendida, nuestros resultados experimentales revelan que es posible entrenar a un detector de caras sin tener que etiquetar las imágenes que contienen o no un rostro”, dio a conocer el equipo en un informe que será presentado en la Conferencia Internacional de Aprendizaje de Máquinas, del 25 de junio al 1 de julio próximos, en Edimburgo.
Ahora este proyecto saldrá del Laboratorio X y se trasladarán los mecanismos de inteligencia artificial a productos como la búsqueda de imágenes, el reconocimiento de voz y la traducción. Lo que para Yann LeCun, científico especializado en el aprendizaje de las máquinas en la Universidad de Nueva York, “es lo más importante en el campo de reconocimiento de discurso estos días”.
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