Skynet un paso más cerca de la realidad, de mano de Google

El título de esta entrada tiene como función principal la ironía, ya que espero que no precisemos de los servicios de un John Connor al menos durante este siglo :), pero si es verdad que desde la base secreta (un secreto a voces, todo hay que decirlo), de la compañía de Mountain View, llamada Google X Labs, nos llegan confirmaciones de uno de los tres proyectos más ambiciosos que actualmente se están llevando a cabo, y que tiene toda la pinta de acercar el futuro un paso más.

Actualmente hay tres proyectos principales en marcha. El primero son las Proyect Glass, de las cuales ya os he hablado testimonialmente en esta entrada, y de la que hablaremos casi por seguro a partir de hoy, ya que será tema en la conferencia de Google I/O 2012. El segundo, el coche inteligente de Google, que está un poco más en el aire, aunque ya se ha estado probando por diferentes lugares del globo. Y el tercero, que ha motivado la creación de esta entrada.

En el laboratorio X de la compañía, sus ingenieros llevan varios años trabajando en un emulador artificial de red neuronal, formado por 16.000 terminales conectados a internet y con un elaborado software que les permite observar y aprender.

La noticia pasaría inadvertida para cualquier interesado en la neurología y el procesamiento neuronal de datos, sino fuera porque recientemente, el “cerebro de google”, ha empezado a catalogar diferentes imágenes según lo representado (gatos, humanos, coches,…).

Hay que entender que este logro es el primero desde la historia de los ordenadores, ya que si bien resultados parecidos ya han sido publicados con anterioridad, esas redes artificiales contaban con un software que les permitía de antemano conocer las cualidades de lo analizado, mientras que el de Google, únicamente le ha enseñado a ver, y queda por tanto a cargo de esta nueva red el haber aprendido a diferenciar imágenes a la vista de más de 10 millones de vídeos elegidos al azar de Youtube.

El cerebro de Google obtuvo el concepto de gato ideal empleando una jerarquía de posiciones de memoria de forma sucesiva, sacrificando características generales después de ser expuesto a millones de imágenes. Esto confirma la suposición de los científicos que barajaban la posibilidad de aprendizaje y activación de células neuronales ante un impacto reiterativo de imágenes semejantes (neurona de la abuela).

Las dimensiones de la red artificial de google es diminuta si la comparamos con una red neuronal humana, y los tiempos de procesamiento de información, aún muy lentos para compararse, pero sienta unas bases para lo que podrían ser los ordenadores del futuro, y demuestra que quizás dentro de unas décadas podamos crear de verdad un ordenador que aprenda por sí mismo, sin algoritmos de apoyo y análisis de casos.