El grupo de experimentos incluye Quick, Draw!, un juego en el que un algoritmo intenta averiguar lo que dibuja el usuario, A.I. Duet, que permite al usuario componer obras musicales con un ordenador creativo, y otros para visualizar cómo representan la información las redes neuronales, cómo ven el mundo.
Los proyectos presumen de algunas de las nuevas prestaciones de IA que Google ha incorporado en su rediseñada plataforma de computación en la nube. Pero también ayudan a lograr que la IA resulte menos misteriosa y sugieren diferentes formas en que la tecnología podría volverse más accesible para todos.
Consideremos Quick, Draw!, por ejemplo. El juego ejecuta un sistema de aprendizaje que Google emplea para el reconocimiento de caracteres. El sistema analiza no sólo la forma, sino también las pinceladas realizadas para dibujarla. Es una bonita manera de entender un enfoque de aprendizaje de máquinas que es utilizado por millones de personas en sus teléfonos inteligentes. También resulta bastante adictivo, incluso si siempre parece confundir los patos que dibujo con patatas.
Foto: La IA detrás de la 'app' Quick, Draw! no siempre ve las cosas de la misma manera que los usuarios. Crédito: Google.
En A.I. Duets, el usuario puede componer música con la ayuda de un algoritmo. A través de una iniciativa llamada Proyecto Magenta, unos investigadores de Google están explorando el uso de redes neuronales para imitar la creatividad humana. Los resultados son fascinantes, especialmente porque en gran parte sigue siendo un misterio cómo funciona la música. Parte de la motivación del proyecto de Google, de hecho, consiste en explorar la inteligencia humana al copiar su musicalidad.
Entre los proyectos dirigidos a dilucidar el funcionamiento inte o de las redes neuronales, hay uno llamado Visualizing High Dimensional Space (visualizando el espacio dimensional infinito). Creado por varios expertos de visualización de datos, el experimento demuestra cómo una gran red neuronal almacena y traza conexiones entre diferentes datos.
Los resultados a menudo son hermosos, pero también señalan una forma para entender potentes sistemas de aprendizaje de máquinas que normalmente resultarían inescrutables.
Esto podría resultar bastante importante para todos. Imagínese, por ejemplo, un algoritmo que señale las probabilidades de que un paciente aparentemente sano desarrolle una enfermedad determinada. La capacidad de inspeccionar las conexiones inte as podrían hacer que la decisión resulte menos difícil de comprender y el tratamiento más fácil de justificar.
Así que si uno quiere entender la revolución de las máquinas inteligentes que están transformando prácticamente todas las industrias, el laboratorio de IA en línea de Google bien merece una visita.
(Para saber más: A.I. Experiments, Silicon Angle, Google logra la creatividad artificial con una máquina que compone música, Las máquinas son cada día más inteligentes, pero aún no pueden con la música, AI's Language Problem)