DeepMind de Google ya puede recordar y emplear lo aprendido en nuevas funciones

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Google DeepMind

DeepMind, el sistema de inteligencia artificial de Google, es uno de los proyectos más interesantes de la compañía. Google adquirió DeepMind en 2014 con el objetivo de avanzar en la inteligencia artificial y lo ha conseguido con éxitos como vencer al tricampeón europeo de Go o ser capaz ya de leer nuestros labios.

Ahora DeepMind ha dado otro gran paso hacia el futuro al conseguir recordar y emplear lo aprendido en nuevas tareas, según el comunicado que ha lanzado la compañía. Hasta el momento los investigadores de DeepMind tenían que crear una red neuronal con toda la información aprendida para utilizarla en una tarea específica. Esta red no servía para realizar otras funciones, aunque fuesen similares.

Este aspecto ha sufrido un gran cambio con el último logro de DeepMind, ya que sus investigadores han creado el algoritmo EWC (Consolidación de peso elástico) en colaboración con el Imperial College de Londres. Con este algoritmo las redes neuronales creadas pueden aprender la información y la memorizan, lo que les permite utilizarla en nuevas tareas sin ningún problema y sin tener que crear nuevas redes.

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Este descubrimiento supone un gran avance en la inteligencia artificial, que hasta el momento se había encontrado con el “inconveniente” de tener que crear una red neuronal específicamente para cada tarea. DeepMind ya no necesita este proceso para poder trabajar en nuevas tareas gracias a la retención de información de funciones realizadas anteriormente.

Como leemos en Voltaico, la nueva función de DeepMind aún no está desarrollada al 100%. Las primeras pruebas con el algoritmo EWC han revelado que los resultados no son iguales de buenos que cuando se crea una red neuronal especialmente para una tarea. Los investigadores tendrán que seguir trabajando para lograr igualar la calidad de los resultados finales, aunque esto no mancha los grandes logros alcanzados ya por DeepMind.

Archivado en Google, Inteligencia artificial
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