Replicación de las capacidades del cerebro humano en un ordenador no es fácil, y que va más allá de simplemente el cableado de una gran cantidad de CPUs juntos. Hay muchos procesos que necesitan ser mejor comprendido antes de que podamos construir un cerebro, por ejemplo la memoria. Inicio DeepMind de Google acaba de presentar un prototipo de ordenador que tiene su propia memoria a corto plazo.
Google adquirió DeepMind a principios de este año por la friolera de $ 400 millones. Eso es mucho para pagar por una empresa con casi ningún reconocimiento de su nombre. Sin embargo, eso no fue por falta de experiencia. DeepMind era (y sigue siendo) muy reservado. Lo hace de la red neuronal de alto nivel y la investigación en IA (inteligencia artificial). Es la ciencia básica que hay que hacer antes de un cerebro artificial puede hacer nada interesante para la gente normal.
En The new document se explica cómo DeepMind anduvo aprovechando la ciencia cognitiva para replicar algunos aspectos de una memoria de trabajo. Una red neuronal ordenador tradicional consiste procesadores interconectados (es decir, "neuronas") que pueden cambiar la fuerza de su conexión basada en alguna entrada externa. Esto modela la plasticidad y la capacidad de aprender de un cerebro real. DeepMind ha añadido un nuevo componente descrito por el científico informático pionero Alan Turing. En el modelo de cálculo de Turing, la memoria actúa como un teletipo que puede pasar a un lado a otro a través de un ordenador, las variables de clasificación para su posterior procesamiento. Se trata básicamente de memoria externa, que es lo que añadió DeepMind.
La adición de este nuevo componente permite la llamada "Neural Turing Machine" de DeepMind para entender los nuevos datos como trozos, el término engañosamente vaga utilizada por los científicos cognitivos para cuantificar las unidades de memoria. Psicólogo cognitivo estadounidense George Miller realizó experimentos en la década de 1950 que se ha encontrado la memoria a corto plazo de un cerebro humano puede almacenar alrededor de siete fragmentos de datos en un momento dado. Eso es todo lo que puedes hacer malabares sin confundirse.
En cuanto a lo que es un "pedazo" es, puede ser casi cualquier cosa - una persona, un concepto sencillo, un lugar, lo que sea. Una sola frase puede tener dos o tres trozos, o puede tener unas pocas docenas. Es por eso que las oraciones más complejas son más difíciles de analizar a cabo. El ordenador DeepMind utiliza el componente de memoria externa para mantener los trozos de activo a ella puede volver atrás y apoderarse de ellos en diferentes puntos de un cálculo.
Así que, ¿qué hace esto para una red neuronal? Permite a aprender nuevos comportamientos sin ser explícitamente programado para hacerlas. Por ejemplo, la máquina de Turing neuronal fue entrenado para copiar un conjunto de datos. A continuación, se instruyó a copiar la misma datos de forma secuencial un cierto número de veces. Nunca se le enseñó cómo hacer esto, pero el uso de su memoria a corto plazo recién adquirida, se puede aprender un algoritmo simple de los ejemplos que tiene. De esta manera, se supera a las redes neuronales en las pruebas tradicionales.
Este es el un gran paso hacia la fabricación de redes neuronales más como la cosa real, pero todavía hay mucho trabajo que hacer. El cerebro humano sólo puede ser capaz de manejar alrededor de siete fragmentos de datos a la vez en la memoria, pero tiene una forma de la fusión de fragmentos de datos en unidades individuales después de haber sido completamente procesados. Esta recodificación en la memoria a corto plazo podría ser la ruta de acceso a la inteligencia artificial - la clave para una máquina de comprender un concepto y usarlo para extrapolar los nuevos. Esto es lo que DeepMind apunta a, así que tal vez que el precio de compra $ 400 millones está empezando a hacer un poco más de sentido.
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