El primer cerebro humano artificial

por NICKY ARENBERG, Est. Derecho, U. de Chile. ExVice Presidente, Federación de Estudiantes Judíos.

Con el título de su novela de 1968 “¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?”, Phillip K. Dick planteó una pregunta literaria sobre la naturaleza humana y la diferenciación del hombre con las otras formas de vida, naturales y creadas, que existen. Las respuestas parecen ser múltiples y provenir de prácticamente cualquier área del conocimiento –de la filosofía a las matemáticas-, pero el área que se ha visto literalmente más influida por esta pregunta es la del desarrollo de tecnología de inteligencia artificial.

En esta última área de estudio es donde, hace algunas semanas, uno de los equipos de investigación de Google presentó “Inceptionism: Going Deeper into Neural Networks”. El grupo de ingenieros compuesto por Alexander Mordvintsev, Christopher Olah, y Mike Tyka presentó su uso de redes neuronales artificiales (ANN por su nombre en inglés “artificial neural network”) para modelar la forma en que el cerebro humano procesa la información de estímulos y reconoce patrones visuales en la naturaleza.

Las ANN son modelos electrónicos basados en la estructura neuronal del cerebro que pueden ser “entrenados” a través de la experiencia para clasificar información. El modelo que ocupan los investigadores de Google se compone de entre 10 y 30 capas sobrepuestas de neuronas digitales, donde cada una procesa el estímulo, añadiendo a su clasificación y refinando la interpretación que la ANN realiza de éste. Es de esta forma, por ejemplo, cómo funciona  el software de reconocimiento de imagen que nos taggea en Facebook o el de reconocimiento de voz que permite interactuar con Siri.

En concreto, Mordintsev y sus compañeros entrenaron a una ANN para el reconocimiento de imágenes y de objetos específicos dentro de ellas. Para esto, los desarrolladores alimentaron a la red neuronal con millones de ejemplos de entrenamiento que refinan sus capacidades para reconocer, al pasar la información por las capas que la componen, la esencia de los objetos (e.g. una cara tiene ojos, nariz y boca) e ignorar la información irrelevante (una cara puede tener distintos colores o estar orientada hacia cualquier lado en un imagen).

Pero lo realmente interesante de todo esto es lo que la gente de Google llama “Inceptionisms”. Este fenómeno se produce al no pedirle al sistema de la ANN que identifique algo en particular en una imagen, dejando a la misma –en cambio- “decidir” que es lo que puede reconocer en ella, permitiéndonos ver el resultado de este proceso en cada capa. Así, las capas más sofisticadas (que reconocen características más complejas en las imágenes) reconocen o “crean” objetos autónomamente dentro de una imagen aleatoriamente elegida.

En el hombre, la operación más análoga a estos “Inceptionisms” es el clásico juego de buscar formas en las nubes. Todos hemos visto alguna vez perros, gatos, autos o personas en los patrones aleatorios que forman las nubes en el cielo y, según la gente de Google, esto es exactamente lo que ocurre en este modelo. De esta forma, como ejemplo ilustrativo de la idea,  la ANN de Google formó los siguientes animales originales a partir de una imagen del cielo:

nubes

animales androides

Esto es lo provocador y espeluznante del desarrollo de estos modelos de ANN. El hecho que podamos generar, a través de modelos digitales, una nueva clase de imaginación artificial que tiene capacidad de abstracción necesaria para crear cosas nuevas –que nunca hemos visto- a partir de lo que percibe. Igual que nosotros.

Este puede parecer un paso pequeño, otra choreza más de internet que distorsiona fotos. Pero es más que eso; es un atisbo del futuro y de nuestros límites. Si bien todavía no tenemos androides para preguntarles si sueñan con ovejas eléctricas, desarrollos como éste nos demuestran que, eventualmente, la respuesta va ser evidente: el androide va a soñar como imagina: igual que nosotros. La pregunta que nos va a quedar, entonces es si estamos preparados para eso.

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