La inteligencia artificial (IA) está avanzando a pasos agigantados y cada vez más se hace presente en nuestras vidas. Los investigadores que exploran sistemas de IA están haciendo noticias y familiarizando al público con términos como aprendizaje por refuerzo y aprendizaje automático. Sin embargo, los titulares recientes aún sorprenden a muchos. El software de IA está “aprendiendo” a replicarse a sí mismo y a construir su propio hijo de IA.

Google ha desarrollado un sistema de IA llamado ‘NASNet’ que utiliza el aprendizaje por refuerzo para crear su propio hijo de IA. Los investigadores de Google se refieren a este hijo de IA como una arquitectura novedosa. NASNet es capaz de realizar una tarea específica: el reconocimiento de imágenes. Fue entrenado para reconocer objetos en un video en tiempo real, como personas, automóviles, semáforos, bolsos, mochilas, entre otros.

El proyecto AutoML de Google Brain, presentado a principios de este año, actúa como una red neuronal controladora que desarrolla una red de IA hija para una tarea específica. AutoML evalúa el rendimiento de NASNet y utiliza esa información para mejorar su hijo de IA, repitiendo el proceso miles de veces. Este proceso de mejora constante se conoce como “ajuste infinito”.

Gran parte del metaaprendizaje consiste en imitar las redes neuronales humanas e intentar alimentar cada vez más datos a través de esas redes. Esto no es, como se dice comúnmente, “ciencia de cohetes”. Más bien, es un trabajo de prueba y error que las máquinas están capacitadas para hacer una vez que han sido entrenadas.

Los resultados obtenidos por NASNet son impresionantes. Cuando se probó en dos de los conjuntos de datos académicos de visión por computadora más respetados, NASNet superó a todos los demás sistemas con una precisión del 82.7% en la clasificación de imágenes. Esto demuestra el potencial de la IA para superar a los modelos de IA anteriores y mejorar continuamente.

El desarrollo de sistemas de IA capaces de crear su propio hijo de IA es un hito importante en el campo de la inteligencia artificial. A medida que la IA se vuelve más autónoma y capaz de mejorar por sí misma, los ingenieros humanos pueden dedicar más tiempo a la supervisión y el perfeccionamiento de estos sistemas.

En resumen, el aprendizaje automático de la inteligencia artificial está revolucionando la forma en que las máquinas aprenden y mejoran. El desarrollo de sistemas de IA capaces de crear su propio hijo de IA es un avance emocionante que demuestra el potencial de la IA para superar a los modelos anteriores y mejorar continuamente. A medida que la IA se vuelve más autónoma, los ingenieros humanos pueden centrarse en la supervisión y el perfeccionamiento de estos sistemas, lo que nos lleva a un futuro donde la IA juega un papel aún más importante en nuestras vidas.