Creando mejor inteligencia que la humana

AutoML se inició a mediados de mayo con el propósito de crear otra inteligencia y tiene los elementos como para fabricar productos mejores que los humanos.

Sus resultados serán inteligencia artificial que reconoce información mejor que cualquier otra creada por humanos.

No son pocos los expertos en tecnología, como Elon Musk o Bill Gates o Stephen Hawking, que temen el alcance y los peligros ligados al desarrollo de inteligencias artificiales demasiado listas. Ahora que una de las IAs de Google ha creado una inteligencia artificial que es mejor que ninguna elaborada por un ser humano, ¿es hora de sumarse a ellos?

Por supuesto, es mejor que otras mentes virtuales en una función: reconocer imágenes dentro de un vídeo en movimiento, así que no es que haya una mente superior a la del homo sapiens en los servidores de Google. Todo este experimento tiene su origen en mayo, cuando Google anunció la creación de AutoML, una inteligencia artificial que genera otras compañeras especializadas en funciones específicas.

Los aspectos técnicos tras esta hazaña son muy complejos, pero, en resumen, lo que AutoML ha conseguido es automatizar los modelos de comportamiento que normalmente creaban programadores e ingenieros humanos.

Tras varios intentos, una de las ‘hijas’ de esta mente virtual ha sido todo un éxito.

NASNet es la inteligencia artificial en cuestión y es capaz de reconocer personas y objetos como semáforos, coches, bolsas o semáforos con una precisión que supera a otras IAs programadas por métodos tradicionales: con una persona detrás. Un ejemplo de cómo identifica imágenes NASNet (Google Research)

La relación entre madre e hija es muy intrincada, y cada vez que NASNet lleva a cabo una operación, detrás está AutoML corrigiendo y mejorando su comportamiento.

Repitiendo esto miles y miles de veces, se consigue que la segunda inteligencia artificial sea cada vez mejor en su único cometido.

Según los investigadores tras este proyecto, NASNet ha evaluado con un 82,7% de precisión las imágenes del test ImageNET.

Comparado con los resultados publicados previamente, es una mejora del 1,2% con respecto a otras inteligencias programadas por el hombre.

A su vez, es también un 4% más eficiente, por lo que no sólo actúa mejor, sino que también consume menos recursos.

Con estos resultados, NASNet podría ser una perfecta candidata para crear sistemas de vigilancia automáticos que reconocen a personas y las categorizan en espacios públicos.

Como siempre que una inteligencia artificial despunta en algún cometido, surge una vez más la cuestión de fondo sobre la ética en su creación y sobre los problemas que pueden surgir de que una máquina pueda crear otra máquina.

Esto no es una cuestión de ciencia ficción y panoramas postapocalípiticos, sin embargo. Muchos se preocupan de que las inteligencias artificiales que se ‘reproducen’ puedan forjar los prejuicios y los problemas que ya están presentes en algunos sistemas automatizados.