Algo así como una red neuronal creada a partir de la conexión entre 16.000 procesadores de ordenador. Los científicos de Google han logrado una evidencia de máquina de aprendizaje identificando objetos en la red.

El resultado es el esfuerzo del equipo que trabaja en los proyectos secretos de X Labs, los mismos de donde han salido las recientes gafas de realidad aumentada o los coches de auto-conducción.

Uno de los enfoques de este grupo que guarda celosamente los avances que podrían cambiar el futuro próximo va encaminado al uso de computadoras que puedan simular el cerebro humano. El laboratorio ha llegado a crear una red neuronal para el aprendizaje de las máquinas conectando hasta 16.000 procesadores de ordenador en la red. Al parecer, en el camino, es la propia red la que les enseña a reconocer… en este caso, a diferenciar imágenes de gatos del resto de "objetos".

Aunque pueda parecer algo relativamente sencillo la búsqueda de gatos en la red, el rendimiento de las pruebas superó las expectativas de los investigadores duplicando su tasa de precisión en la identificación de objetos de una lista de 20.000.

Para encontrar a los gatos el equipo de científicos lanzó imágenes en miniatura elegidas al azar de más de 10 mil millones de vídeos de YouTube.

Los resultados parece apoyar la teoría de los biólogos que sugieren que las neuronas en el cerebro están capacitadas para identificar objetos específicos. La "red" de 16.000 ordenadores identificó por sí sola a los animales. Según uno de los investigadores, Jeff Dean:

Nunca se dijo durante el entrenamiento que se trataba de gatos. Básicamente, "inventaron" el concepto del animal. Parece que desarrollaron un "primo" cibernético, algo parecido a lo que ocurre en la corteza visual del cerebro.

La investigación, presentada en la conferencia de Edimburgo que ha tenido lugar estos días, es representativa del avance de la informática explotando el bajo coste de los equipos actuales en las áreas de la ciencia de la computación. Avances que como hemos visto han dado grandes resultados en áreas como la visión artificial, el reconocimiento de voz o la traducción de idiomas.

Y luego están los gatos. ¿Qué hacen millones de usuarios en YouTube diariamente? Lo mismo que estos 16.000 procesadores, buscar gatos.

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