Los investigadores de DeepMind, la división de Inteligencia Artificial (IA) de Google, se encuentran trabajando en diversos enfoques y áreas de investigación con la finalidad de hacer que las máquinas sean tan inteligentes como nosotros. Una de sus últimas proezas es haber conseguido que una computadora pueda desplazarse adecuadamente por ambientes desconocidos y complejos.
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Todo esto fue posible gracias a un nuevo algoritmo denominado Consolidación de Peso Elástico (EWC), que le brinda a la inteligencia artificial la capacidad de aprender diversas cosas, retener la información en los aspectos clave de su programación y transferirlos a una nueva tarea sin anular sus conocimientos previos. El resultado: una compleja red que es capaz de aprender por sí sola.
Para probar su efectividad se diseñaron tres modelos digitales en un entorno artificial: uno con solo dos extremidades, uno con cuatro y otro que imita la figura del cuerpo humano; los equiparon con sensores y se les asignó la tarea de recorrer un tramo lleno de obstáculos, esto sin la información previa de cómo caminar. El resultado ha sido espectacular, ya que cada representación tridimensional no solo es capaz de caminar, sino también de sortear todo tipo de obstáculos, huecos y saltar.
A pesar de las bondades que ha demostrado este nuevo algoritmo, tuvieron que hacerse demasiadas pruebas para que los resultados fueran exitosos, evidenciando que a pesar de que las máquinas son capaces de aprender experiencias y retener información, no se comparan por el momento con los resultados que ofrecen aquellas que están destinadas a realizar específicamente una sola tarea.
Al respecto, los responsables de DeepMind señalaron sentirse sorprendidos con los resultados obtenidos y mencionaron que continuarán con las investigaciones necesarias para conseguir más avances en el campo de la Inteligencia Artificial.
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