viernes, octubre 15, 2010
NELL, una máquina que aprende como los humanos, por CMU, DARPA y Google
ID: 8186
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El Santo Grial de la Inteligencia Artificial es un software que pueda, de manera totalmente independiente, aprender por sí solo. Hoy hemos dados un paso más hacia ese futuro...
Científicos de Carnegie Mellon University (CMU), con fondos de DARPA (los que inventaron el Internet, en el Agencia de Defensa de los EEUU) y Google, han creado una máquina a la que llaman NELL ("Never-Ending Language Learning" - "Aprendizaje de Idioma Sin Fin"), que desde hace unos 6 meses a la fecha ha estado escarbando toda la información que pueda "leer" en Internet, y formulando sus propias conclusiones semánticas sobre lo que significan los hechos que va aprendiendo.
A diferencia de varios otros sistemas actuales, a NELL simplemente le dieron entre 10 y 15 "hechos" de información sobre algunos temas, y armado con esa información básica, empezó inferir patrones, a hacer correlaciones, y a aprender reglas, por sí mismo.
El sistema aun no es perfecto (pues al menos una vez cometió su par de errores que tuvieron que ser corregidos por humanos), pero sin embargo ya aprendido unas 390,000 piezas de información, con un promedio de exactitud de lo que cree ha aprendido de un 87% (lo que diría yo es mayor que algunos humanos adultos).
NELL llega a conclusiones primero clasificando las cosas que lee, en categorías que van desde "ropa" hasta "vehículos", y desde "deportes" hasta "emociones", con una interminable lista de otras categorías intermedias, y el software está diseñado para que combine todas estas categorías unas con otras mientras lee, para deducir con la mayor exactitud posible el significa semántico (y no simplemente literal) de lo que aprende, muy similar a como aprendemos los humanos.
Como dice en el artículo fuente, con esta tecnologia nos acercamos más a un futuro en donde nuestros buscadores de información no nos devolverán simples enlaces a páginas, sino que serán capaces de respondernos directamente nuestras incógnitas.
Esto también hará posible los primeros y verdaderos Asistentes Personales de Inteligencia Artificial, quienes entenderán lo que decimos fijándose no solo en las palabras que les dictamos, sino que en el contexto en las cuales las utilizamos, e incluso tomando en consideración experiencias previas.
Es importante notar que algunas personas critican este tipo de avances diciendo que estas máquinas no aprenden como humanos, ya que deben ser ayudadas de vez en cuando si comenten errores, pero como dice uno de los investigadores de este proyecto, ¿no es esa precisamente la forma en que aprendemos nosotros los humanos?
Es decir, nadie nace con una base de datos de conocimientos en su cerebro, salvo ciertos patrones heredados en nuestro ADN, y es precisamente el hecho de que otros humanos y la sociedad en general nos guían, enseñan y corrigen, lo que nos hace aprender como lo hacemos. Por lo que desde ese punto de vista, estas máquinas ya no están distando demasiado de la manera en que nosotros aprendemos...
Y si les gustó esta noticia, no dejen de leer sobre la super-computadora Watson de IBM, que pronto se enfrentará a los más conocedores seres humanos del planeta en el popular juego de la TV estadounidense Jeopardy, respondiendo preguntas que incluso la mayor parte de la población de humanos no puede responder.
Página oficial de NELL (donde pueden ver una table de los nuevos datos que va aprendiendo NELL en tiempo real, junto con su nivel de confianza de que son precisos)
Aquí puedes navegar la Base de Datos de Conocimientos de NELL
Fuente de la noticia
Científicos de Carnegie Mellon University (CMU), con fondos de DARPA (los que inventaron el Internet, en el Agencia de Defensa de los EEUU) y Google, han creado una máquina a la que llaman NELL ("Never-Ending Language Learning" - "Aprendizaje de Idioma Sin Fin"), que desde hace unos 6 meses a la fecha ha estado escarbando toda la información que pueda "leer" en Internet, y formulando sus propias conclusiones semánticas sobre lo que significan los hechos que va aprendiendo.
A diferencia de varios otros sistemas actuales, a NELL simplemente le dieron entre 10 y 15 "hechos" de información sobre algunos temas, y armado con esa información básica, empezó inferir patrones, a hacer correlaciones, y a aprender reglas, por sí mismo.
El sistema aun no es perfecto (pues al menos una vez cometió su par de errores que tuvieron que ser corregidos por humanos), pero sin embargo ya aprendido unas 390,000 piezas de información, con un promedio de exactitud de lo que cree ha aprendido de un 87% (lo que diría yo es mayor que algunos humanos adultos).
NELL llega a conclusiones primero clasificando las cosas que lee, en categorías que van desde "ropa" hasta "vehículos", y desde "deportes" hasta "emociones", con una interminable lista de otras categorías intermedias, y el software está diseñado para que combine todas estas categorías unas con otras mientras lee, para deducir con la mayor exactitud posible el significa semántico (y no simplemente literal) de lo que aprende, muy similar a como aprendemos los humanos.
Como dice en el artículo fuente, con esta tecnologia nos acercamos más a un futuro en donde nuestros buscadores de información no nos devolverán simples enlaces a páginas, sino que serán capaces de respondernos directamente nuestras incógnitas.
Esto también hará posible los primeros y verdaderos Asistentes Personales de Inteligencia Artificial, quienes entenderán lo que decimos fijándose no solo en las palabras que les dictamos, sino que en el contexto en las cuales las utilizamos, e incluso tomando en consideración experiencias previas.
Es importante notar que algunas personas critican este tipo de avances diciendo que estas máquinas no aprenden como humanos, ya que deben ser ayudadas de vez en cuando si comenten errores, pero como dice uno de los investigadores de este proyecto, ¿no es esa precisamente la forma en que aprendemos nosotros los humanos?
Es decir, nadie nace con una base de datos de conocimientos en su cerebro, salvo ciertos patrones heredados en nuestro ADN, y es precisamente el hecho de que otros humanos y la sociedad en general nos guían, enseñan y corrigen, lo que nos hace aprender como lo hacemos. Por lo que desde ese punto de vista, estas máquinas ya no están distando demasiado de la manera en que nosotros aprendemos...
Y si les gustó esta noticia, no dejen de leer sobre la super-computadora Watson de IBM, que pronto se enfrentará a los más conocedores seres humanos del planeta en el popular juego de la TV estadounidense Jeopardy, respondiendo preguntas que incluso la mayor parte de la población de humanos no puede responder.
Página oficial de NELL (donde pueden ver una table de los nuevos datos que va aprendiendo NELL en tiempo real, junto con su nivel de confianza de que son precisos)
Aquí puedes navegar la Base de Datos de Conocimientos de NELL
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