BIBLIOTECA DE FOTOS DE KTSDESIGN / SCIENCEimágenes falsas
Un par de investigadores del MIT descubrieron una forma de construir una inteligencia artificial que tiene solo una décima parte del tamaño, sin perder ninguna capacidad computacional. El avance podría permitir a otros investigadores crear IA que sean más pequeñas, más rápidas y tan inteligentes como las que existen hoy en día.
Cuando las personas hablan de inteligencia artificial, se refieren principalmente a una clase de programas de computadora llamados redes neuronales artificiales. Estos programas están diseñados para imitar el funcionamiento de nuestros propios cerebros, lo que los hace muy inteligentes y creativos. Pueden identificar el contenido de las fotos, derrotar a los humanos en juegos abstractos de estrategia e incluso conducir vehículos por sí mismos.
En su núcleo, los programas están formados por colecciones de "neuronas", al igual que en nuestro propio cerebro. Estas neuronas están conectadas a un número aleatorio de otras neuronas. Cada neurona individual solo puede realizar un puñado de cálculos básicos, pero con una cantidad suficiente de todos conectados entre sí, la potencia de cálculo de la red es esencialmente ilimitada.
Lo más importante para una red neuronal sólida son las conexiones entre las neuronas. Las buenas conexiones hacen una buena red, pero las malas conexiones te dejan con nada más que basura. El proceso de hacer esas conexiones se denomina entrenamiento y es similar a lo que hacen nuestros propios cerebros cuando aprendemos algo nuevo.
¿La unica diferencia? Nuestros cerebros recortan regularmente las conexiones que ya no son útiles, en un proceso llamado "poda". Podremos las conexiones viejas o en desuso todo el tiempo, pero la mayoría de las redes neuronales artificiales solo se podan una vez, justo al final del entrenamiento.
Así que los investigadores del MIT decidieron probar algo nuevo: podar la red regularmente durante el entrenamiento. Descubrieron que este método producía redes neuronales que eran tan buenas como las redes entrenadas con el método estándar, pero estas redes eliminadas eran aproximadamente un 90 por ciento más pequeñas y mucho más eficientes. También necesitaban menos tiempo de entrenamiento y eran más precisos.
En el futuro cercano, los investigadores podrían usar este método de poda para diseñar redes neuronales aún mejores. Estas redes podrían ser potentes y ligeras, por lo que las personas podrían usarlas con dispositivos electrónicos más pequeños. Y con el tiempo, podríamos tener redes neuronales operando en casi todas partes.
Source link