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Un grupo de científicos del MIT está desarrollando un sistema de inteligencia artificial que puede reconocer lenguaje y objetos.

Un defecto que siempre se atribuye a la inteligencia artificial tiene que ver con eso Limitaciones de versatilidad. Las máquinas y los algoritmos son muy buenos en algo hasta ahora. Son fantásticos para reconocer imágenes, hablar o navegar por una superficie. Pero el mismo sistema de inteligencia artificial no puede hacer todas estas cosas.. De hecho, solo puedes hacer uno de ellos.

La capacidad de la inteligencia artificial para aprender. está limitado a su campo de conocimiento. Si se ha entrenado un algoritmo para reconocer gatitos en imágenes, esto es lo que hará. A lo sumo, podría entrenarse para que aprenda a reconocer a los perros. En ningún caso se podría usar un robot para mover o formar un bot de conversación.

La idea de que un solo sistema de IA puede realizar diferentes funciones que requieren diferentes habilidades y habilidades de aprendizaje se condensa en inteligencia artificial general. Este concepto Se acerca más a la imitación artificial del cerebro humano..

Por el momento, obviamente, estamos lejos de alcanzar la inteligencia artificial general. Sin embargo, con el desarrollo de un equipo de científicos del MIT, estamos un poco menos distantes. Su logro es que su algoritmo es capaz de reconocimiento de objetos y reconocimiento de voz. Pero no como componentes aislados, sino mezclados entre sí.

El software del MIT es capaz de identificar un objeto dentro de una imagen basado en una descripción hablada de la misma. Eso significa que solo tienes que decirle a la máquina: “Encuentra el jarrón rojo en estas fotos”. Y eso corresponderá.

Un algoritmo versátil

Fusionar estos dos conceptos es difícil. Sin embargo, el sistema MIT los combina de forma eficaz. Los científicos hicieron el entrenamiento La máquina aprende ambas tecnologías al mismo tiempo.

El algoritmo aprendió reconociendo los patrones en una imagen con una chica con cabello rubio, ojos azules, un vestido azul y un faro de techo rojo al fondo. Todos estos conceptos le fueron transmitidos en forma de palabras y la inteligencia artificial comenzó a asociar qué píxeles de la imagen correspondían al vestido azul, qué otros relacionaban con el cabello rubio, etc.

De esta forma, el modelo creado por MIT tiene un conocimiento suficiente del lenguaje para poder buscar imágenes u objetos en esas imágenes. Por ahora entiende solo unos pocos cientos de palabras y solo conoce algunos tipos de objetos. Pero lo realmente interesante es la forma en que se entrena el algoritmo. Sin duda, una innovación en el campo de la IA.

Imágenes: ronymichaud,

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