Un ordenador logra conocer letras a primera vista

Galarraga Aiestaran, Ana

Elhuyar Zientzia

Investigadores de Nueva York y la Universidad de Toronto han diseñado un algoritmo que ha permitido que el ordenador conozca un nuevo concepto e identifique otros conceptos relacionados con él, basándose en muy pocos ejemplos.
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Ed. Danqing Wang

Según los investigadores, los sistemas de inteligencia artificial requieren muchos ejemplos para conocer un concepto. Por ejemplo, para conocer cualquier árbol, es decir, para tomar conciencia del concepto de árbol, hay que enseñarles antes miles de ejemplos de árboles diferentes. En los humanos adultos, esto no es necesario: basta con ver uno o pocos árboles para entender el concepto de árbol e identificar cualquier árbol.

Ahora los ordenadores también han conseguido hacerlo, pero no con árboles, sino con letras. Así, mediante un programa de aprendizaje bayesiano, el ordenador tiene la capacidad de reconocer letras, tanto escritas a mano como por ordenador.

De hecho, al presentar al ordenador una letra escrita por dos personas, el programa es capaz de identificar las partes que tienen en común y diferenciar las relaciones que existen entre ellas. Y a partir de ahí tiene la capacidad de identificar un montón de versiones de una misma letra. Incluso es capaz de reconocer otras letras del mismo alfabeto.

La investigación, publicada en la revista Science, supone un avance significativo en inteligencia artificial, según sus autores.

Sin embargo, en el campo de la inteligencia artificial también se están desarrollando otras vías basadas en redes de redes neuronales, el éstar. Según Gorka Azkune, estos últimos, por el momento, son más generales que los programas bayesianos y tienen una forma más flexible de representar la información.

En opinión de Azkune, este programa desarrollado por investigadores de Nueva York y Toronto da excelentes resultados en una tarea muy complicada (aprender con un one shot learning o pocos ejemplos), pero afirma que ha sido diseñado para dar respuesta a un problema concreto, la clasificación de las letras. “Por tanto, en cierta medida es normal que funcione bien”.

Dice, sin embargo, que no sabe cómo reaccionaría ante un problema complejo. “Los autores ya adelantan estos problemas en el artículo, por lo que habrá que ver los resultados de su trabajo. Las redes neuronales profundas parten de cero y sirven para muchos casos, son generales. Lenguaje natural, imágenes… funcionan sobre casi cualquier información”. No será de extrañar, por tanto, que este camino también suponga avances significativos en el campo de la inteligencia artificial.

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