DeepMind, la inteligencia químico de Google, ya es capaz de ‘recapacitar’ y usar lo aprendido en nuevas tareas

DeepMind ya ha dominado varios juegos de Atari. Para esto se ha indispensable programación especifica para cada conjunto. Ahora, gracias a un nuevo algoritmo desarrollado por Google, esta plataforma de inteligencia químico es capaz de usar todo su conocimiento para memorizar cómo divertirse otro videojuego, sin la carencia de tener nueva programación.

Desde que Google adquirió DeepMind en 2014 hemos sido testigos de varios avances interiormente de esta plataforma de inteligencia químico. Avances que van desde dominar al campeón mundial de Go, manipular objetos físicos, hasta jugar StarCraft II, e incluso la han “enseñado” a colaborar y competir con otro sistema de IA. Pero hoy estamos en presencia de un nuevo hito, ya que DeepMind está estrenando la capacidad de tener “memoria”.

DeepMind sabe lo qué hizo y cómo puede usarlo para el futuro

Los responsables de DeepMind lograron el año pasado que el sistema fuera capaz de derrotar juegos de Atari, incluso superando las puntuaciones de los seres humanos, pero DeepMind no recuerda cómo lo hizo. Para cada conjunto se desarrollaba una red neuronal basada en la información de cómo divertirse y cuál era el objetivo, es opinar, una red neuronal entrenada para Space Invaders no era capaz de divertirse Pac-Man.

Ahora, un peña de investigadores del Imperial College London han colaborado con los responsables de DeepMind para desarrollar un nuevo operación llamado ‘consolidación de peso elástico’ (EWC), el cual permite que las redes neuronales aprendan, retengan esta información, y la vuelvan a usar nuevamente en otras tareas. Dicho operación se fundamento en secuencias de ‘formación supervisado’ y pruebas de ‘formación de refuerzo’.

Montezuma

La capacidad de memorizar tareas de forma sucesiva y sin olvidarlas es una capacidad de la inteligencia biológica y químico, sin bloqueo, la químico ha sido incapaz de transferir ese formación a una nueva tarea. Pero ahora, gracias al EWC la red neuronal será capaz de retener los aspectos secreto de su programación, para así memorizar una nueva tarea por sí misma sin anular sus conocimientos previos.

A pesar de las bondades de este nuevo operación, las primeras pruebas han arrojado que no es consumado, ya que a pesar de que las redes neuronales aprenden de sus experiencias y retienen la información, no se comparan con los resultados que ofrece una red neuronal creada especialmente para una tarea. Al menos no hasta el momento.

Más información | Google DeepMind
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