nasnet

En el pasado, Google ha lanzado notables proyectos basados 鈥嬧媏n inteligencia artificial, ya sea AlphaGo, que ha vencido a campeones mundiales de juegos de mesa o Google Duplex, que es un sistema completamente automatizado que realiza llamadas como seres humanos.

Ahora los investigadores de Google Brain han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) que ha creado su propia hija. Adem谩s, la IA original ha entrenado su creaci贸n a un nivel tan alto que supera a cualquier otro sistema de IA construido por humanos.

 

Inteligencia artificial padre AutoML

 


Este sistema se llama AutoML, una inteligencia artificial (IA) que es capaz de generar sus propias IA. Los ingenieros explican que el objetivo de AutoML es facilitar y automatizar el proceso de dise帽o de modelos de aprendizaje autom谩tico.

 

"Nuestro enfoque puede dise帽ar modelos que alcancen precisiones a la par con los modelos de vanguardia dise帽ados por expertos en aprendizaje autom谩tico (隆incluyendo algunos de nuestro propio equipo!)鈥, afirman en su publicaci贸n. Incluso agregan las IA hijas tienen ciertas caracter铆sticas de dise帽o que parecen no ser de ninguna utilidad clara para sus propios investigadores."

 

Googles automatiz贸 el dise帽o de modelos de aprendizaje autom谩tico utilizando el aprendizaje por refuerzo. La m谩quina aprende a hacerlo a trav茅s de algoritmos evolutivos y algoritmos de aprendizaje de refuerzo.

El AutoML act煤a como una red neuronal controladora que quiz谩s podamos llamar al padre que desarrolla una red de IA hija para una tarea espec铆fica. Se le da una tarea particular al hijo y la retroalimentaci贸n se le da al padre.

Esta informaci贸n se usa para decirle al controlador c贸mo mejorar sus propuestas para la pr贸xima ronda. El proceso se repite miles de veces, generando nuevas arquitecturas, prob谩ndolas y enviando los comentarios al controlador para aprender.

 


Inteligencia artificial hija NASNet

 


La hija creada por IA se llama NASNet, Google la dise帽贸, como un sistema que puede hacer detecci贸n de objetos que incluye personas, autom贸viles, sem谩foros, bolsos, mochilas, entre otros, en un video en tiempo real.

Luego, NASNet se pone a prueba en la clasificaci贸n de im谩genes de ImageNet y en los conjuntos de datos de detecci贸n de objetos COCO, que los investigadores de Google denominan "dos de los conjuntos de datos acad茅micos a gran escala m谩s respetados en visi贸n inform谩tica".

NASNet super贸 a todos los dem谩s sistemas de visi贸n artificial en esta prueba. Finalmente, NASNet tuvo una precisi贸n del 82.7 por ciento para predecir las im谩genes correctamente.
Esto es 1.2 por ciento mejor que cualquier resultado publicado anteriormente, y el sistema tambi茅n es 4 por ciento m谩s eficiente, con un 43.1 por ciento de precisi贸n media (mAP).

Adem谩s, una versi贸n de NASNet menos exigente computacional super贸 a los modelos de tama帽o similar para plataformas m贸viles en un 3.1 por ciento.

 


Usos de esta inteligencia artificial

 

Los investigadores de Google reconocen que NASNet podr铆a ser 煤til para muchas aplicaciones y tener una IA de c贸digo abierto para inferir sobre la clasificaci贸n de im谩genes y la detecci贸n de objetos es genial.

 

鈥淓speramos que la comunidad de aprendizaje autom谩tico m谩s grande pueda basarse en estos modelos para analizar multitud de problemas de visi贸n por computadora que a煤n no hemos imaginado鈥, dijeron los investigadores a cargo de NASNet y que pueda usarse para aplicaciones de visi贸n por computadora.鈥

 

Si bien hay muchos usos posibles de AutoML y NASNet, tambi茅n hay problemas 茅ticos relacionados con la IA.

Por ejemplo, qu茅 sucede si AutoML crea sistemas de IA a una velocidad tal que la sociedad simplemente no puede mantenerse al d铆a con ellos o qu茅 pasa si el padre de la IA pasa los prejuicios no deseados a su hijo.

Para mantener todo esto bajo control humano, es muy importante llevar a cabo regulaciones m谩s estrictas y est谩ndares 茅ticos mejorados para evitar el uso de la IA con fines maliciosos.

驴Qu茅 te parece este novedoso y peligroso avance de inteligencia artificial?

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