Así aprenden las máquinas gracias a la inteligencia artificial de Google

La inteligencia artificial o la ciencia utilizada para hacer inteligentes las cosas, empieza a demostrar su potencial, pero se trata de una tecnología todavía incipiente. Este jueves en Madrid, Google ha presentado una muestra de los proyectos de inteligencia artificial que ha puesto en marcha.

En un evento que ha bautizado como Magic in the machine, Google ha demostrado las aplicaciones de lo que se conoce como machine learning o aprendizaje automatizado, "una rama de la inteligencia artificial que se está convirtiendo en un nuevo paradigma del mundo de la tecnología", cuenta la compañía, que la describe como la fórmula de la que se sirve para realizar una búsqueda, traducir una frase u obtener recomendaciones de vídeos

El machine learning – el estudio de los algoritmos informáticos que mejoran con la experiencia – es una parte importante de la inteligencia artificial, y se basa en el entrenamiento de un programa mediante el ejemplo (como si le enseñamos a reconocer gatos mostrándole fotografías de animales etiquetados como “gato”), en vez de instruirlo utilizando líneas de código. (Google)

Se trata de un proceso que enseña a las máquinas a pensar por sí solas tareas sencillas "como reconocer el lenguaje natural cuando hacemos una búsqueda por voz" hasta aquellas más complejas "como identificar síntomas de retinopatía diabética".

Cuatro proyectos

AI Duet

Este experimento utiliza el aprendizaje automático para permitirle al usuario jugar con el ordenador. Cuando el usuario utiliza algunas notas, el ordenador se sirve de una red neuronal para responder a lo que el usuario juega.

Quick draw

Es un juego construido basado en la misma tecnología que ayuda a Google Translate a reconocer la letra de los usuarios. Una red neuronal trata de adivinar lo que se está dibujando. Cuanto más se utiliza, más aprende y mejores conjeturas hace.

Giorgio Cam

Es un experimento que permite hacer música con el ordenador simplemente tomando una foto.

X Degrees

Inspirado en la teoría de que hay un máximo de 6 grados de separación entre las personas, es un experimento destinado a responder a la pregunta: "¿Cuál es el camino más corto para llegar de la Obra A a la Obra B?". El ordenador aprende de los datos que le proporcionamos (piezas de arte) y utiliza el reconocimiento visual para identificar los patrones en estos datos y dar recomendaciones bien pensadas.