Industria y Utilities | Noticias | 25 MAY 2015

Un circuito similar al cerebro podría impulsar la inteligencia artificial

Los científicos están trabajando en un circuito que imita el cerebro humano, en un esfuerzo para impulsar la inteligencia artificial y el aprendizaje de las máquinas.
Cerebro, sanidad
Sharon Gaudin, Computerworld (US)

Investigadores de la Universidad de California en Santa Bárbara han creado un circuito que rueda unas 100 sinapsis artificiales, que puede ejecutar una clasificación de imágenes simple. “Los ordenadores clásicos tendrán siempre un límite insalvable en su arquitectura para una computación eficiente similar al cerebro humano”, ha comentado Mirko Prezioso, investigador asociado de la Universidad de California en Santa Bárbara. “Esta tecnología se basa en una forma completamente diferente, inspirada en un cerebro biológico para ejecutar los cálculos”.

 

La universidad espera que el circuito pueda ser expandido un día para acercarse a la escala del cerebro humano, que tiene hasta un cuatrillón de conexiones sinápticas.

 

Los investigadores se enfocan en construir un ordenador basado en el cerebro humano porque, a pesar de la capacidad de los humanos de olvidar cosas u otros errores mentales y de la creciente potencia de los ordenadores, el cerebro biológico sigue siendo el modelo de los ingenieros para la potencia y eficiencia computacional.

 

“Esto va a ayudarles a crear ordenadores que puedan aprender”, afirmó Zeus Kerravala, un analista de ZK Research. “Se quieren máquinas que puedan tomar datos y usarlos para mejorar la capacidad de ejecutar tareas, y para aprender como hacer esas tareas mejor. Creo que esos circuitos permitirán que los ordenadores hagan esto a una mayor escala… los ordenadores empezarán a actuar más como humanos”.

 

Dan Olds, analista de The Gabriel Consulting Group, destaca que el trabajo de la Universidad de California en Santa Bárbara podría ser la mejor forma de mejorar la visión computacional y la comprensión de la visión.

 

“El reconocimiento de objetos es quizá el aspecto más prometedor del aprendizaje de las máquinas”, dice Olds. “Cuando una máquina puede ver y reconocer objetos, está a un paso de que pueda tomar decisiones basado en lo que ve. Una máquina con visión avanzada y capacidades evaluativas podría hacer casi todo lo que un humano puede hacer, desde cocinar una comida de un restaurante a recoger basura en la carretera”.

 

Añadió que una compañía de basura podría ahorrar mucho dinero con un recolector robótico de basura que pudiera recoger basura reconociendo la diferencia entre una lata tirada y cualquier otra cosa que hubiera en la calle.

 

Aunque La Universidad de California en Santa Bárvara no es la única organización trabajando en circuitos y ordenadores “neuronales”, Olds afirma que el trabajo de la Universidad podría llevar a nuevos tipos de sistemas computacionales. “Creo que este paso de la Universidad de California en Santa Bárbara es muy prometedor y podría ser la mejor forma de obtener verdaderas máquinas visionarias”, añade. “Estoy intrigado con dónde nos va a llevar este tecnología”.

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