La inteligencia artificial está evolucionando por sí misma

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¿Cómo la IA pueda ayudar a los humanos en una pandemia?

Los investigadores han creado un software que se basa en los conceptos de la evolución darwiniana, donde se incluye la supervivencia del más apto, para poder crear programas de IA que mejoren generación tras generación sin la necesidad de aporte humano. El programa consiguió reproducir décadas de investigación de inteligencia artificial (IA) en cuestión de días, y sus diseñadores piensan que algún día será capaz de descubrir nuevos enfoques para la IA.

“Mientras que la mayoría de las personas estaban dando pequeños pasos, dieron un salto gigante hacia lo desconocido“, dice Risto Miikkulainen, un científico informático de la Universidad de Texas, Austin, que no participó en el trabajo. “Este es uno de esos documentos que podría lanzar una gran cantidad de investigaciones futuras“.

Construir un algoritmo de inteligencia artificial lleva su tiempo. Tome las redes neuronales, un tipo común de aprendizaje automático utilizado para traducir idiomas y conducir automóviles. Estas redes imitan libremente la estructura de nuestro cerebro y aprenden de los datos de entrenamiento al alterar la fuerza de las conexiones entre las neuronas artificiales. Los subcircuitos más pequeños de neuronas llevan a cabo tareas específicas, por ejemplo, detectar señales de tráfico, y los investigadores pueden pasar meses descubriendo como conectarlos para que trabajen juntos sin problemas.

Durante estos últimos años, los científicos han acelerado el proceso mediante la automatización de algunos pasos. Pero estos programas todavía se basan en unir circuitos listos para usar diseñados por humanos. Eso significa que la producción todavía está limitada por la imaginación de los ingenieros y sus prejuicios existentes.

Quoc Le, un científico de la computación de Google, sus colegas desarrollaron un programa llamado AutoML- Zero que podría desarrollar programas de inteligencia artificial sin necesidad del aporte humano, aplicando solo conceptos matemáticos que un estudiante de secundaria conocería.

“Nuestro objetivo final es desarrollar conceptos novedosos de aprendizaje automático que incluso los investigadores no pudieron encontrar“, dice.

So Quoc Le,

Para descubrir algoritmos, el programa comienza creando una población de 100 algoritmos candidatos combinando aleatoriamente operaciones matemáticas. Luego los prueba en una tarea simple, como un problema de reconocimiento de imagen en el que tiene que decidir si una imagen muestra un gato o un camión.

En cada uno de estos ciclos, el programa compara el rendimiento de los algoritmos con los algoritmos diseñados a mano. Las copias de los mejores artistas se “mutan” al reemplazar, editar o eliminar al azar parte de su código para crear ligeras variaciones de los mejores algoritmos. Estos “niños” se agregan a la población, mientras que los programas más antiguos son eliminados. Y el ciclo se vuelve a repetir.

El sistema funciona creando miles de estas poblaciones a la vez, lo que le permite poder pasar decenas de miles de algoritmos por segundo hasta encontrar una buena solución. El programa también utiliza algunos trucos para acelerar esta búsqueda, como por ejemplo intercambiar ocasionalmente algoritmos entre poblaciones para evitar cualquier callejón sin salida evolutivo y eliminar automáticamente los algoritmos duplicados.

En un documento de preimpresión publicado en arXiv, los investigadores mostraron que el enfoque puede tropezar con una serie de técnicas clásicas de aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales. Las soluciones son simples en comparación con los algoritmos más avanzados de hoy, admite Le, pero dice que el trabajo es una prueba de principia y se muestra optimista de que se puede ampliar para crear IA mucho más complejas.

Joaquín Vanschoren, un científico de la computación de la Universidad Tecnológica de Eindhoven, cree que pasará un tiempo antes de que el enfoque pueda competir con lo último en tecnología. Una cosa que podría mejorar el programa, dice, no es pedirle que comience desde cero, sino sembrarlo con algunos de los trucos y técnicas que los humanos han descubierto.

Esto es algo en lo que Le planea trabajar. Centrarse en problemas más pequeños en lugar de algoritmos completos también es prometedor, agrega. Su grupo publicó otro artículo sobre arXiv el 6 de abril que utilizó un enfoque similar para rediseñar un popular componente listo para usar utilizado en muchas redes neuronales.

Pero Le también piensa que aumentar el número de operaciones matemáticas en la biblioteca y dedicar aún más recursos informáticos al programa podría permitirle cubrir capacidades de IA completamente nuevas.

“Esa es una dirección que realmente nos apasiona”, dice. “Descubrir algo realmente fundamental que llevará mucho tiempo para que los humanos lo descubran”.

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