Desde que Google adquirió DeepMind en 2014, hemos sido testigos de varios avances dentro de esta plataforma de inteligencia artificial: desde dominar al campeón mundial de Go, manipular objetos físicos, escribir poesía, jugar a StarCraft II, e incluso la han «enseñado» a colaborar y competir con otro sistema de IA.
La #InteligenciaArtificial de #Google ya puede 'recordar' y usar lo aprendido @DeepMindAI Share on X
Tiempo de Lectura: 1 minuto
Previamente a lograr este nuevo hito, los responsables de DeepMind lograron el año pasado que el sistema fuera capaz de derrotar juegos de Atari, incluso superando las puntuaciones de los seres humanos, pero el sistema de Google no recordaba cómo lo hizo.
Para cada juego se desarrollaba una red neuronal basada en la información de cómo jugar y cuál era el objetivo; es decir, una red neuronal entrenada para Space Invaders no era capaz de jugar Pac-Man.
Ahora, esta plataforma de inteligencia artificial es capaz de usar todo su conocimiento para aprender cómo jugar otro videojuego, sin la necesidad de tener nueva programación.
DeepMind está estrenando la capacidad de tener «memoria», recordar lo que hizo y aprender cómo usarlo para el futuro.
Un grupo de investigadores del Imperial College London han colaborado con los responsables de DeepMind para desarrollar un nuevo algoritmo llamado ‘consolidación de peso elástico’ (EWC).
EWC permite que las redes neuronales aprendan, retengan esta información, y la vuelvan a usar nuevamente en otras tareas.
Dicho algoritmo se basa en secuencias de ‘aprendizaje supervisado’ y pruebas de ‘aprendizaje de refuerzo’.
Las primeras pruebas, sin embargo, demuestran que este algoritmo no es perfecto; a pesar de que las redes neuronales aprenden de sus experiencias y retienen la información, no se comparan con los resultados que ofrece una red neuronal creada especialmente para una tarea. Al menos no hasta el momento.
