La inteligencia artificial es una disciplina que, históricamente, ha premiado a los grandes pensadores. James Marshall, profesor de informática en la Universidad de Sheffield, Reino Unido, piensa en pequeño.
Contenido
- Construyendo sistemas de navegación más inteligentes
- Causando un zumbido
Esto no pretende ser un desaire, sino más bien una descripción precisa de su trabajo. Su puesta en marcha, Tecnologías Opteranas, acaba de recibir 2,8 millones de dólares para continuar con ese trabajo. Mientras que otros se centran en construir A.I. con inteligencia a nivel humano, adentrándose aún más en los reinos de "Inteligencia general artificial", Marshall tiene la mira puesta en algo mucho más pequeño que el ser humano. cerebro. Quiere construir un cerebro de abeja artificial.
El cerebro de una abeja es mucho más pequeño y técnicamente más simplista que el cerebro humano. Hasta donde sabemos, un cerebro humano tiene alrededor de 86 mil millones de neuronas y un volumen de 1.274 centímetros cúbicos. El cerebro de una abeja tiene 1 millón de neuronas y es aproximadamente del tamaño de la cabeza de un alfiler.
Relacionado
- Lea la inquietantemente hermosa "escritura sintética" de una IA. que piensa que es dios
- IA con detección de emociones está aquí, y podría estar en tu próxima entrevista de trabajo
- Como un perro guía portátil, este respaldo ayuda a las personas ciegas a navegar
Reingeniería de un cerebro artificial de abeja en silicio debería ser mucho más sencillo que construir un cerebro humano artificial. De hecho, las redes neuronales más grandes tienen ahora muchas más neuronas artificiales que las reales de la abeja. Si bastaran neuronas artificiales para construir una inteligencia comparable a la de un animal real, debería tener una inteligencia artificial que sea significativamente más avanzada en inteligencia general que una rana. No hace falta decir que no lo hacemos.
Vídeos recomendados
Marshall dijo a Digital Trends que su interés en la investigación surgió originalmente al escuchar sobre proyectos a gran escala con el objetivo de construir una simulación informática completa del cerebro humano. "Mi respuesta inicial fue: 'si vas a empezar a construir un modelo de cualquier cerebro del planeta, ¿por qué empezarías con el más complicado?'", dijo.
Construyendo sistemas de navegación más inteligentes
Las abejas pueden parecer más simples (y, en un sentido muy real, lo son), pero la ingeniería inversa de un cerebro de abeja no se trata de resultados fáciles y sin aplicación práctica. Marshall dijo que las abejas son “navegadoras visuales consumadas, [expertas en] la navegación a larga distancia, con capacidades de aprendizaje muy sofisticadas. Son mucho más que el simple tipo de autómatas reactivos que la gente suele pensar que son los insectos. Individualmente, son muy inteligentes”.
Investigación previa ha sugerido que las abejas son capaces de resolver desafíos como el problema del vendedor ambulante (en su caso, encontrar el ruta más corta entre flores descubiertas en orden aleatorio) en una fracción del tiempo que le tomaría a la flor más importante del mundo. supercomputadoras. Por lo tanto, construir un cerebro de abeja en silicio podría ayudar a desarrollar sofisticadas herramientas de navegación que podrían ser livianas, de potencia ultrabaja y órdenes de magnitud más eficientes que las enfoques de aprendizaje profundo”, dijo David Rajan, director ejecutivo de Opteran. La tecnología de la empresa podría impulsar futuros drones, vehículos autónomos y varios robots.
“Tener un millón de neuronas y tantas sinapsis no es el final de la historia; así es como los conectas”.
Las metodologías actuales de aprendizaje profundo se inspiran en una abstracción de la corteza visual del cerebro, en referencia a su centro de reconocimiento visual. Mientras tanto, los algoritmos de Opteran inspirados en las abejas reflejan más plenamente la forma en que realmente funciona el cerebro. "Cuando observamos un cerebro completo, vemos que está muy estructurado", dijo Marshall. "Tienes diferentes regiones cerebrales que hacen cosas diferentes, que están estructuradas internamente de diferentes maneras, con conexiones bien definidas entre ellas".
Rajan, quien describió el enfoque de la compañía hacia algoritmos cerebrales más inspirados en la biomímesis como fundamentalmente diferente a los enfoques actuales, dijo que no la llama inteligencia artificial, sino más bien “inteligencia natural”. inteligencia."
“Tener un millón de neuronas y tantas sinapsis no es el final de la historia; es cómo los conectas”, dijo Marshall. "También se trata del tipo de procesamiento de información que se realiza a nivel neuronal, porque hay más de un tipo de neurona en el cerebro real, aunque a menudo sólo hay un tipo de neurona en un cerebro profundo. neto."
Causando un zumbido
El enfoque de Opteran sobre la tecnología cerebral tiene varios elementos extremadamente prometedores. Su algoritmo de alto rendimiento utilizará mucha menos energía que los pesados sistemas informáticos utilizados por las herramientas de aprendizaje profundo actuales. Fundamentalmente, sus creadores prometen que no se requerirá capacitación, lo que hará que sea mucho más fácil de implementar desde el primer momento, y será mejor para lidiar con eventos estilo cisne negro. casos extremos. Además, es predecible, con reglas transparentes que le dan una ventaja sobre los enfoques actuales opacos y no verificables utilizados por la IA. investigadores.
Opteran lanzará sus primeras herramientas comerciales en los próximos 18 meses, incluida tecnología para obstáculos navegación de evitación y reactiva, y toma de decisiones autónoma, así como Opteran See, un 360 grados cámara.
Hasta entonces, la idea de que este sea un enfoque más sólido para construir tecnologías de detección autónomas sigue abierta a cuestionamientos. Sin embargo, los primeros signos son prometedores. Una prueba reciente implicó el uso de la tecnología de Opteran para pilotar un pequeño dron de menos de 250 gramos, con Completa autonomía a bordo, utilizando menos de 10.000 píxeles tomados de una única panorámica de baja resolución. cámara. ¿Un dron que piensa como un abejorro? Sin duda, eso es algo a lo que hay que estar atento.
Pero, ¿cómo sabes si has creado el cerebro de un abejorro en silicio? Después de todo, como lo afirman los principales neurocientíficos deseoso de señalar, hay muchas cosas que todavía no sabemos sobre el cerebro y, por lo tanto, no podemos esperar realizar ingeniería inversa. ¿Existen los hitos necesarios en el biomimetismo de los abejorros para saber cuándo una IA se activa? modelado sobre un abejorro está haciendo lo que sus creadores afirman que es?
“Lo que realmente nos importa desde el punto de vista comercial es el comportamiento, la competencia del sistema”, dijo Marshall. “Como empresa, no estamos obsesionados con decir que estamos seguros de haber reproducido la forma en que funciona la abeja. [En cambio, queremos decir] que estamos seguros de que hemos reproducido un sistema que es conductualmente robusto y que nos parece comportarse como si fuera una abeja actuando como una abeja. Esto se remonta a la definición de Alan Turing de IA. prueba. ¿Cómo sabes cuándo creaste la IA? Realmente no se puede mirar hacia adentro y decir: "Sí, eso es IA". Tiene que ser una prueba de comportamiento. Eso es lo que Juego de imitación es; ¿Cuándo puedes engañar a un observador humano diciéndole que está hablando con otro humano en lugar de con una IA?
Entonces, ¿una prueba de Turing para abejas robot? Los próximos años suenan cada vez más interesantes. Cuando los robots del mañana funcionen con un algoritmo inspirado en los abejorros, recuerde dónde lo escuchó por primera vez. Y por qué, cuando se trata de IA, pensar en pequeño no es tan malo después de todo.
Recomendaciones de los editores
- Esto es lo que hace una IA que analiza tendencias. cree que será la próxima gran novedad en tecnología
- El futuro de la IA: 4 grandes cosas a tener en cuenta en los próximos años
- Supermodelo del lenguaje: cómo GPT-3 está marcando el comienzo silenciosamente de la inteligencia artificial revolución
- Nueva y extraña A.I. escanea tu cerebro y luego genera caras que te resultarán atractivas
- Reconocimiento de imágenes A.I. tiene una gran debilidad. Esta podría ser la solución
