La división de inteligencia artificial de Alphabet, Google DeepMind, pone a disposición de investigadores y público en general su plataforma.
La empresa cada vez más adopta iniciativas de código abierto para su ambiente de entrenamiento llamado DeepMind Lab en el depósito de Open Source GitHub, según se comentó este lunes.
Con esto, DeepMind muestra más apertura en torno a la investigación. De hecho, ahora cualquiera será capaz de descargar el código y personalizarlo para ayudar a entrenar sus propios sistemas de inteligencia artificial. También se podrán crear nuevos niveles de juego para DeepMind y sustituirlos por GitHub.
El hecho de poner su código en GitHub permitirá a otros investigadores saber si los avances propios de su desarrollador pueden ser replicados y permitirá a estos científicos medir el desempeño de sus propios agentes de inteligencia artificial en las mismas pruebas que DeepMind utiliza. ‘Ellos pueden tratar de superar nuestros resultados, si así lo desean’, comentó en una entrevista Shane Leeg, cofundador de la compañía.
Google DeepMind es una red neuronal capaz de aprender de manera similar a los seres humanos, así como acceder a una memoria externa como una máquina convencional de Neural Turing, con lo que resulta ser una computadora que imita la memoria a corto plazo del cerebro humano.
DeepMind es bien conocida porque creó un agente de inteligencia artificial que venció al mejor jugador humano del mundo en 2016 en el juego de estrategia Go. Este logro es considerado un gran avance en la informática porque Go tiene tantos movimientos posibles que no puede ser dominado a través del cálculo de la fuerza bruta. Un sistema de inteligencia artificial tiene algo parecido a la intuición humana para tener éxito en este juego.
Shane Leeg comentó que el agente de DeepMind que dominaba a Go no estaba entrenado en su plataforma de laboratorio, la compañía utilizó su entorno de laboratorio para varios de sus esfuerzos de vanguardia en los que un sistema debe dominar la percepción, la memoria, la planificación y la navegación.
Esto incluye un experimento reciente en el cual los investigadores de la compañía redujeron notablemente el tiempo que toma entrenar a un agente de inteligencia artificial para navegar a través del ambiente del juego y anotar puntos.
El agente de inteligencia artificial controla una esfera flotante a través de un punto de vista de ‘primera persona’. Este agente puede mirar y moverse en cualquier dirección, lo que no es el caso en otros entornos de entrenamiento de inteligencia artificial.
Con información de Bloomberg
