Los avances han provocado entusiasmo generalizado entre los investigadores que diseñan software para realizar las actividades humanas como ver, escuchar y pensar. Ofrecen la promesa de máquinas que dialogan con los seres humanos y realizan tareas como conducir automóviles y trabajando en fábricas, aumentando el espectro de robots automatizados que podrían sustituir a los trabajadores humanos.
La tecnología, llamada aprendizaje profundo, ya ha sido objeto de un uso en servicios como Siri asistente de Apple virtual personal, que se basa en el servicio de reconocimiento de voz de Nuance Communications, y en Street View de Google, que utiliza visión artificial para identificar direcciones específicas.
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Pero, ¿qué hay de nuevo en los últimos meses es la velocidad de crecimiento y la precisión de los programas de aprendizaje profundas, a menudo llamado redes neuronales artificiales o simplemente “redes neuronales” por su parecido con las conexiones neuronales en el cerebro.
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“Ha habido una serie de nuevos resultados impresionantes con métodos de aprendizaje profundas”, dijo Yann LeCun, un científico de la computación en la Universidad de Nueva York que hizo una investigación pionera en el reconocimiento de escritura en los Laboratorios Bell. “El tipo de salto que estamos viendo en la exactitud de estos sistemas es muy raro.”
En la década de 1960, algunos científicos informáticos cree que un sistema de inteligencia artificial viable era tan sólo 10 años de distancia. En la década de 1980, una ola de nuevas empresas comerciales se derrumbó, dando lugar a lo que algunos llaman el “AI invierno.”
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A partir de un conjunto de datos que describe la estructura química de miles de moléculas diferentes, que utilizan software profundas de aprendizaje para determinar qué molécula era más probable que sea un agente eficaz de drogas.
El logro fue particularmente impresionante porque el equipo decidió participar en el concurso en el último minuto y diseñó su software sin conocimientos específicos sobre cómo las moléculas se unen a sus objetivos. Los estudiantes también estaban trabajando con un conjunto relativamente pequeño de los datos; redes neuronales típicamente funcionan bien solamente con muy grandes.
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