Así aprende la inteligencia artificial a ser más inteligente que un humano

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Buaala televisión

Cuando escuchamos Inteligencia Artificial (así, con mayúsculas) u grandes términos como Machine Learning u Big Data, vuestro pensamiento se evade, asciende sobre el mapa, cruza el charco y se planta en Silicon Valley. En la puerta de las grandes compañías tecnológicas.

Pero no hay que irse tan lejos para encontrar compañías punteras como Knowdle con la capacidad de desarrollar alguna inteligencia artificial (tal es el caso de la apps Buaala) que no sólo genere ruido mediático sino que, además, proponga soluciones alternativas a cuestiones de ocio.

En este artículo hablaremos del presente de la inteligencia artificial, de las últimas noticias en IA (como DeepMind, la máquina que aprende), y de cómo se usan estos avances para ahorrarnos período en la selección del ocio audiovisual. Porque la inteligencia artificial sólo es valioso si resuelve problemas humanos.

Así está a día de hóy la inteligencia artificial

Hay muchos modos de responder a la pregunta: ¿Cómo de inteligente es alguna inteligencia artificial? Un modo parcialmente fácil es responder a qué games humanos ya nos gana un ordenador, un tierra en el que los humanos nos estamos acostumbrando a dejar espacio a las máquinas.

Por iniciar por algún año, en 1990 la IA Chinook quedó segunda al videojuego de las damas frente a Marion Tinsley, y en 1995 pasó a campeona del planeta tras el fallecimiento del jugador humano. Estas damas, lejos de ser un videojuego complejo (sólo tienen 500 millones de millones de millones de posibilidades) son un videojuego de mesa de los facilitos.

ajedrez inteligencia artificial

A diversos órdenes de magnitud se encontraba el imbatible ajedrez, que en 1997 pasó al territorio IA luego de que Deep Blue ganase a Kasparov. Aunque menos sonado, ese idéntico año la inteligencia artificial Logistello derrotaba 6 a cero a Murakami al reversi, un videojuego con muchas mas composiciónes que el ajedrez.

La inteligencia artificial recortaba posiciones, pero la verdadera revolución empezó en 2016, cuando la IA AlphaGo ganó a Lee Sedol al go, un videojuego con tantas composiciónes que la pericia y la intuición se han considerado pilares básicos para ganar.

Google deepmind

Marzo de 2017 abría con Libratus ganando al póker pero, sin acabar el mes, Google DeepMind nos dio a todos alguna sorpresa. Por primera vez en la historia, alguna misma IA era apto no sólo de aventajar un videojuego con éxito, sino de usar lo aprendido para el siguiente juego utilizando un mecanismo llamado consolidación de peso elástico (EWC).

Lo que ahorita marca la diferencia es que esta nueva IA es capaz, sigamos con el modelo de los games de mesa, de comprender que los movimientos del peón del ajedrez y el de las damas son similares. Si la IA ya sabía jugar a las damas, contará con alguna ventaja considerable a la hora de estudiar a jugar al ajedrez. Es decir, no comenzará de cero, sino que pensará en cierto sentido como lo haría un ser humano, construyendo entendimiento sobre experiencias previas.

Los retos de la inteligencia artificial

Uno de los mayores retos de la inteligencia artificial —además del abrumador hecho de que nos estamos quedando sin games en los que ganar— es emular alguna inteligencia humana por completo a un coste energético aceptable.

Algo realmente complejo si poseemos presente que lo mas cerca que hemos estado de reconstruir alguna mente humana es cuando en 2009 el supercomputador Dawn emuló el 1% de las capacidades humanas consumiendo —ojo al dato— un millón de vatios de energía y bombeando 76.500 metros cúbicos de aire helado por minuto para que sus 6.675 toneladas no se pusieran a arder (Kaku, 2011).

Nosotros, los criaturas humanos lo hacemos al 100% con 1,4 kilos de materia gris y unos veinte vatios de consumo.

Sequoia6 1000pix IBM™ Sequoia, versión consolidada del Blue Gene y del Dawn. Fuente: Public Domain.

Otro problema es que la IA tiende a ir por posterior del ser humano en algunos puntos. Klaus Schwab, en su libro La cuarta revolución industrial (2016) habla sobre cómo el aprendizaje de alguna máquina a la que se le ha dado permiso puede usar el rastro de «migas de pan» que nuestros datos dejan en el planeta digital. No es la primera vez que la tecnología usa la metáfora de Hansel y Gretel para hablar sobre cómo puede 1 aproximarse (vía máquina) a lo que está pensando un humano.

El límite que plantean los especialistas es el de encender vuestro reproductor de música y que empiece a sonar la canción que queramos oír inclusive anteriormente de ser conscientes de que queramos oír esa canción. Este idéntico inicio se utiliza al contenido en vídeo, tanto lineal (televisión clásica con horarios de emisión) como vídeo bajo demanda (Netflix, HBO…).

contenido vídeo digital oferta

La oferta en este ámbito ha crecido a un ritmo casi exponencial. La imagen de arriba viene de un estudio comparativo de la oferta de transmisión a lo largo de 6 años. La trajo a colación Berni Melero, de Knowdle, en la presentación de Buaala en el XII Foro de Innovación Audiovisual acompañada de la frase «¿Cómo vamos a ser capaces de saber [todo] esto? Si es que es inalcanzable […] ¿Qué elijo?».

Melero se ponía en lugar del consumidor para concede cuenta de que había un problema evidente de imposibilidad de Estad al tanto de todo. Sumado, además, al hecho de que cada vez poseemos menos tiempo.

Como dice Yuval Noah Harari con respecto a las IA, es necesario que comencemos a relegar algunas determinaciónes a las inteligencias artificiales allá donde a nosotros nos son imposibles. Aunque sólo si nos son útiles (resuelven el problema) u si no generan otros (como problemas éticos).

Schwab se une a Noah para focalizar en el planeta del consumo, resaltando que hacía unos años 1 de los retos de la inteligencia artificial había sido el de ayudarnos a elegir en alguna amplia oferta cultural en función de nuestros gustos.

La oferta es ingente, depende de muchos factores, y el espectador se regresa loco investigando lo que puede u no gustarle. Hoy portales como YouTube™ u Amazon™ nos facilitan encontrar videoclips u artículos afines a nosotros en función de vuestro historial y búsquedas previas. Mecanismos semejantes de ahorro de período pueden aplicarse al contenido en televisión, y de hecho se aplican.

¿Cuántos de nosotros llegamos a vivienda de trabajar u encendemos la transmisión tras la cena solo para hacer zapping por los canales en búsqueda de algo que ver?

Cuando en España(pais) pasamos de dos a 5 canales ganamos en oferta, pero aún podíamos —con el teletexto u utilizando un periódico— visualizar de alguna sola pasada toda la oferta. Pero, superado un número de emisoras, el que haya cada vez mas contenidos no ayuda especialmente al consumidor, que se regresa loco al tratar no ya de verlo todo, sino simplemente de elegir lo que quiere ver.

elegir canal televisión

Y al número de canales u emisoras se suma la dificultad con la que éstas están arribando al mercado. Algunas, las clásicas, siguen emitiendo en directo, aunque sus contenidos pueden verse luego en páginas web de la marca (Atresmedia). Otras, con cierto bagaje en el planeta bajo demanda VOD, permiten la reproducción del directo en un rango de período (timeshift) como las emisiones en directo de YouTube, que el espectador puede detener. Por último se encuentran los VOD como Netflix u HBO, vídeos a los que podemos acceder 24×7.

La oferta y los modos de acceder a ella se multiplican, lo cual está bien. Ya no queremos adaptarnos a los contenidos, sino que los contenidos se adapten a nosotros. Sin embargo, necesitamos herramientas para filtrar en base a nuestros gustos personales, ya que a transmisión emite para todo el planeta —literalmente—.

Una solución a la falta de período del espectador

El primordial problema de alguna oferta expansionista en transmisión es el período que elimina al espectador el sencillo hecho de encontrar contenido que le gustan. Tanto a él como a sus amigos, familiares u compañeros de trabajo. Estas personas cercanas siguen siendo las que mas nos influyen a la hora de elegir la siguiente movie u serie, y serán con las que mas hablemos de ellas u inclusive con quienes las veamos.

Es aquí donde entra en viaje la inteligencia artificial para alguna aplicación práctica. En el caso de la selección de los contenidos de la televisión, de la mano de Buaala.

inteligencia artificial

Esta app, aunque fundamentado en software(programa) (SaaS) propone al telespectador entendimiento como servicio (WaaS). El entendimiento sobre sí idéntico (muchas veces esquivo) y adaptado a la oferta audiovisual mediante un motor fundamentado en la colaboración con muchas otras personas como nosotros. Es un motor de inteligencia artificial que se sustenta sobre 1 de inteligencia colectiva.

Los criaturas humanos no podemos concebir el ocio sin compañeros con quienes compartirlo, aunque en alguna web 2.0 estos compañeros se encuentren a miles de kilómetros de distancia. Buaala, teniendo en cuenta las interacciones tanto tuyas como de las personas con las que mantienes contacto —y aquellos perfiles que se comportan de un modo semejante al tuyo— es apto de recomendarte series u películas en las que ni aunque habías pensado.

Como corresponderia hacer todo servicio que accede a contenido personal (podríamos decir confidencial u privado) íntegro un motor de ética bioinspirado. En otras palabras, un sistema de inteligencia artificial fundamentado en emular en real medida vuestra modo de pensar. Por lo que no son necesarios ni botones rojos ni desconexión de emergencia: el personal sistema está autorregulado para aportar la seguridad que demanda el consumidor.

Que las inteligencias artificiales ganen a los expertos de diferentes games de mesa es alguna atención interesante. Que puedes coger el mando y esquivar hacer zapping mientras alguna hora es alguna ventaja valioso para usted día a día. Como decíamos al principio, la IA solo es valioso si resuelve problemas humanos.

Imágenes | iStock/Rasulovs, Lou Levit, Google DeepMind, iStock/dcdp, iStock/ktsimage

[[DISCLAIMER: Ofrecido por Buaala]]

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