La compañía Alphabet Inc. adquirió la IA de propósito general (AGI) con sede en Gran Bretaña, Google DeepMind AI, la cual está a punto de tener un gran impacto en el mundo real. DeepMind es un sistema de inteligencia artificial utilizado para resolver una amplia gama de problemas. Los sistemas de IA han resuelto hasta ahora el complejo juego Go y explican el plegamiento tridimensional de las proteínas. La IA de Google DeepMind ha mejorado también la eficiencia del ahorro energético y la identificación de ciertas enfermedades. Se espera que se fabriquen más productos con este sistema de IA, así que veamos cómo funciona y sus aplicaciones.
En este artículo
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Parte 1. Presentación de Google DeepMind: Definición e historia
Al presentar DeepMind, el objetivo principal consistía en "resolver cuestiones de inteligencia" e "impulsar la ciencia". Al contrario que otros sistemas de IA programados para tareas específicas, DeepMind aprende de su propia experiencia. Esta innovación atrajo la atención de Google. Desde su adquisición, la empresa DeepMind ha obtenido algunas victorias notables.
La IA DeepMind de Google ha sido utilizada para fines de investigación y desarrollo durante un tiempo. Sin embargo, a medida que la IA se hace más sólida, cada vez son más evidentes sus resultados. DeepMind ha puesto en marcha recientemente una unidad llamada DeepMind Ethics and Society (Ética y Sociedad de DeepMind), cuyo objetivo es abordar los asuntos éticos que plantea la IA. Otras de sus contribuciones recientes son:
- Deep Mind Sparrow: Un chatbot diseñado para responder correctamente a las preguntas formuladas y disminuir el riesgo de respuestas inadecuadas e inseguras.
- Deep Mind Gato: Red neuronal para tareas complejas. Exhibe una modalidad múltiple en diálogos, al controlar un brazo robótico, jugar videojuegos, apilar bloques y mucho más.
- LphaGo: El primer programa informático que ha vencido a un jugador humano profesional de Go.
- AlphaStar: Juego de estrategia en tiempo real (RTS) StarCraft II, masterizado por la IA.
- AlphaFold: Sistema que predice la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos.
- AlphaCode: Sistema de IA capaz de escribir programas informáticos al mismo nivel que los programadores de la competencia.
- AlphaZero: Sistema para jugar ajedrez, Go y shogi a un nivel sobrehumano.
- WaveNet: Avanzada tecnología que convierte texto a voz y crea un sonido natural a partir de una señal de audio sin procesar.
DeepMind tiene el potencial de revolucionar muchos aspectos de la sociedad. AlphaFold puede utilizarse para desarrollar nuevos fármacos y terapias. Por otra parte, AlphaZero tiene la capacidad de mejorar el rendimiento de los sistemas logísticos. Gracias al creciente cuerpo de investigación de DeepMind, la empresa podrá adentrarse en más áreas. Esto convierte al laboratorio de IA en una potencia que revolucionará las industrias, redefiniendo los límites de la inteligencia artificial.
Antecedentes e historia de DeepMind AI
Google DeepMind es un laboratorio de investigación basado en la IA con sede en Gran Bretaña. La empresa fue fundada originalmente en 2010 por tres científicos bajo el nombre de DeepMind Technologies. Más tarde fue adquirida por Google en 2014 por 400 millones de libras. Con la adquisición, la empresa tuvo acceso a los principales expertos en IA, mientras que Alpahet Inc. se convirtió en propietaria de este revolucionario producto. En la actualidad, cuenta con más de 700 empleados y múltiples oficinas en todo el mundo.
El equipo está formado por grandes expertos en IA de diversos campos. Enfocados a la informática, la neurociencia, las matemáticas y la física. Además, el acceso a la inmensa red de los centros de datos que posee Google ha permitido a DeepMind hacer frente a más áreas. Una de ellas es colaborando con Google Health y Google Cloud en el despliegue de soluciones generadas por la IA.
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Parte 2. Cómo funciona la IA de DeepMind: Estructura y tecnología
La IA de DeepMind utiliza un lenguaje de aprendizaje profundo en forma de red neuronal convolucional. Esta red utiliza una técnica de refuerzo sin modelos denominada aprendizaje Q. De este modo, DeepMind puede ser más precisa en la predicción de resultados. Este enfoque desafía a la tecnología DeepMind a aprender juegos por sí misma.
La tecnología emula la organización de la corteza visual humana. Gracias a ella, DeepMind puede analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones poco prácticos. Las redes neuronales artificiales constan de una red de nodos interconectados. Estos modos funcionan de la misma forma que el cerebro humano para resolver problemas. Son capaces de aprender patrones complejos ajustando los pesos de las conexiones. Al encargarle que superara la biblioteca de juegos de Atari, la IA DeepMind de Google utilizó este enfoque para comprender los juegos. Después de un rato, la IA podía jugar mejor y con más eficacia que los humanos.
Comprende la estructura de aprendizaje de los modelos de DeepMind
Los sistemas de IA de DeepMind se centran en el aprendizaje por refuerzo para resolver problemas complejos. En AlphaGo, la IA aprende los patrones del juego para predecir los siguientes movimientos más acertados. Las redes neuronales aprenden de los datos y hacen predicciones. En AlphaFold, la IA utiliza una red neuronal para aprender los patrones de plegamiento de las proteínas. Luego predice la estructura tridimensional de las proteínas basándose en su secuencia de aminoácidos.
Por otra parte, DeepMind aprende constantemente de su propia experiencia. Observa cómo se comporta en entornos específicos. En el proceso de entrenamiento, se recompensa a la IA por las acciones que producen los resultados deseados. A continuación, se penaliza por los resultados no deseados. Por ejemplo, AlphaGo se entrenó con un conjunto de datos de millones de partidas de Go. Aprendió a jugar al Go contra sí misma millones de veces, en las que era recompensada por ganar y penalizada por perder. Esto ayudó a la IA a aprender los movimientos que tenían más probabilidades de conducir a la victoria.
Del mismo modo, AlphaFold se entrenó con un conjunto de datos de millones de estructuras proteicas. El programa predice la estructura tridimensional de las proteínas jugando contra sí mismo millones de veces. Fue recompensado por hacer predicciones exactas y penalizado por las inexactas. Con el tiempo, AlphaFold se hizo más preciso en la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas.
Parte 3. Capacidad de la IA de DeepMind: Principales contribuciones y éxitos
DeepMind ha realizado importantes contribuciones a la sociedad en general. Entre ellos se incluyen sistemas con un rendimiento sobrehumano en juegos de mesa complejos. Existe también la robótica que puede caminar y correr así como los predictores de estructuras tridimensionales. Desde su creación en 2020, la empresa ha desarrollado varias tecnologías de IA que ayudan a identificar enfermedades oculares y a optimizar el rendimiento de determinados dispositivos. En pocas palabras, la IA DeepMind de Google pretende utilizar las capacidades de los algoritmos de IA para resolver problemas que beneficien plenamente a la humanidad. Analicemos algunos de los principales éxitos de estos sistemas de IA.
1. Juegos
AlphaGo ha alcanzado un rendimiento sobrehumano en el juego del Go. En 2016, logró un notable éxito al derrotar a Lee Sedol, un profesional del Go. Esto supuso un hito importante que demostró que la IA puede dominar juegos complejos que anteriormente eran exclusivos del dominio humano. La victoria de la IA sobre el campeón surcoreano fue un momento decisivo, ya que DeepMind se convirtió en la única máquina en vencer a un humano durante la prueba.
2. Salud
AlphaFold predice la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Los investigadores utilizan ahora este sistema de IA para estudiar las proteínas y desarrollar nuevos fármacos. En particular, AlphaFold fue utilizado para desarrollar fármacos contra la COVID-19 y la enfermedad de Alzheimer. El avance de la proteómica puede revolucionar la investigación científica y desarrollar medicamentos que salven vidas.
3. Robótica
Robocat es un robot con capacidad de autosuperación que maneja diferentes brazos robóticos. Además, resuelve tareas a partir de unas pocas demostraciones. La robótica utiliza datos autogenerados para mejorar su eficacia. Es de esperar que este enfoque ayude a mejorar procesos de construcción similares. Gracias a los continuos avances en la tecnología de DeepMind, sus capacidades se están ampliando. Esto abre puertas a la tecnología, remodelando los límites entre el hombre y la máquina.
4. Eficiencia energética
DeepMind ha desarrollado un sistema de IA para mejorar la eficiencia energética en los centros de datos de Google. Utilizando el aprendizaje por refuerzo, la IA ha optimizado el consumo de energía, reduciendo la factura de refrigeración en un 40%. También se ha utilizado DeepMind para mejorar la precisión de las predicciones de tráfico lento en Google Maps. Esta tecnología ha sido vital en las funciones de brillo adaptativo y batería de Android.
Conclusión
DeepMind es una organización líder en investigación impulsada por la IA. Ha desarrollado sistemas avanzados de IA para resolver problemas complejos de la sociedad. Los trabajos que se están llevando a cabo bajo el amparo de la IA de DeepMind influirán probablemente en muchos más aspectos de la sociedad. A medida que el sistema de IA siga evolucionando y creciendo, se espera que sus aplicaciones sean más diversas. Si te interesa editar videos, te recomendamos que pruebes Wondershare Filmora. Este versátil programa para editar videos ofrece una gran variedad de funciones de AI, como un generador y editor de imágenes.
