{"id":2482,"date":"2016-10-19T16:43:02","date_gmt":"2016-10-19T14:43:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.euroresidentes.com\/tecnologia\/noticias-google\/?p=2482"},"modified":"2017-03-02T12:33:57","modified_gmt":"2017-03-02T11:33:57","slug":"dnc-ia-de-google-que-aprende-sola","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.euroresidentes.com\/tecnologia\/noticias-google\/dnc-ia-de-google-que-aprende-sola\/","title":{"rendered":"DNC, el nuevo sistema de IA de Google que aprende por s\u00ed solo"},"content":{"rendered":"

Los investigadores de Deepmind, la divisi\u00f3n de inteligencia artificial de la compa\u00f1\u00eda matriz de Google, Alphabet, han desvelado el desarrollo de DNC, un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) que es capaz de aprender por s\u00ed solo de forma inteligente y sin ayuda humana<\/strong>, utilizando el aprendizaje profundo y una memoria externa.<\/p>\n

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\"DNC,<\/p>\n

Deepmind, es la misma divisi\u00f3n que creo el sistema Go, famoso por haber vencido al campe\u00f3n del mundo de Go.<\/p>\n

El nuevo sistema h\u00edbrido que han desarrollado con el nombre de Differential Neural Computer<\/em> (DNC)<\/strong>, combina el uso de una red neuronal con el almacenamiento de gran cantidad de datos de los ordenadores convencionales y es lo suficientemente inteligente como para navegar y aprender de este banco de datos externo. <\/p>\n

Por ejemplo, en una de las pruebas realizadas por los cient\u00edficos, DNC fue capaz de deducir la respuesta a una pregunta a partir de dos informaciones previas<\/strong>.<\/p>\n

Concretamente, se le proporcionaron dos premisas: \u201cJohn cogi\u00f3 el bal\u00f3n de f\u00fatbol\u201d y \u201cJohn est\u00e1 en el patio de recreo\u201d. A continuaci\u00f3n, se le pregunt\u00f3: \u00bfD\u00f3nde est\u00e1 el bal\u00f3n de f\u00fatbol? Y DNC respondi\u00f3: \u201cEl bal\u00f3n de f\u00fatbol est\u00e1 en el patio de recreo\u201d.<\/p>\n

A simple vista, puede parecer una deducci\u00f3n muy simple y, de hecho, para un cerebro humano lo es, pero hasta ahora los asistentes virtuales inteligentes como Siri o Google Now no eran capaces de hacerlo. DNC, en cambio, respondi\u00f3 de forma correcta a este tipo de preguntas en el 96% de las ocasiones<\/strong>. <\/p>\n

Esto deja entrever un futuro en el que la inteligencia artificial podr\u00e1 responder a las preguntas sobre nuevos temas deduciendo las respuestas a partir de experiencias anteriores y sin necesidad de haber aprendido cada respuesta posible de antemano. <\/p>\n

En otras pruebas, siguiendo un razonamiento b\u00e1sico<\/strong>, el nuevo sistema de inteligencia artificial DNC fue capaz de entender sistemas complejos como el funcionamiento del metro de Londres o el \u00e1rbol geneal\u00f3gico de una familia<\/strong> y responder correctamente a las preguntas planteadas sobre ellos<\/strong>, a pesar de ser preguntas que requer\u00edan deducciones complejas.<\/p>\n

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Seg\u00fan la informaci\u00f3n del estudio, publicado en la revista Nature<\/em><\/a>, el sistema DNC tambi\u00e9n demostr\u00f3 ser capaz de resolver un puzzle de bloques<\/strong> mediante aprendizaje por refuerzo. <\/p>\n

Seg\u00fan los investigadores de Deepmind este avance podr\u00eda dar un gran impulso al desarrollo de la IA<\/strong>, acerc\u00e1ndonos cada vez m\u00e1s a un ordenador que sea capaz de razonar por s\u00ed solo.<\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n: deepmind.com<\/a><\/p>\n

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