La compañía ha conectado 16.000 procesadores, creando una de las mayores redes neurales del mundo con más de 1.000 millones de conexiones.
Cuando Google lo puso a funcionar, el cerebro decidió buscar gatos.
El cerebro artificial pretende recrear el funcionamiento de la mente humana.
La compañía ha conectado 16.000 procesadores, creando una de las mayores redes neurales del mundo con más de 1.000 millones de conexiones.
Cuando Google lo puso a funcionar, el cerebro decidió buscar gatos.
Google, a través de su Laboratorio X —de donde han salido proyectos como los coches autónomos y Project Glass, las gafas de realidad aumentada de la compañía— lleva experimentando desde hace años con un cerebro artificial que pretende recrear el funcionamiento de la mente humana.
La compañía ha conectado 16.000 procesadores, creando una de las mayores redes neurales del mundo con más de 1.000 millones de conexiones. Después, los investigadores de Google pusieron a este "cerebro" a analizar contenidos, para que buscase y aprendiese por su cuenta.
Este cerebro decidió buscar fotos y vídeos de gatos entre 10.000 millones de imágenes extraídas YouTube. Al parecer, el principal motivo que le llevó a dedicar sus esfuerzos a la búsqueda de imágenes de gatos es la gran cantidad de este material y la gran interacción que produce en Internet.
Los investigadores reconocen estar sorprendidos por los resultados de la investigación, no tanto por la temática de las búsquedas, sino por la gran precisión que ha alcanzado la máquina, doblando su capacidad de acierto entre una lista de 20.000 categorías diferentes. Presentarán los resultados de la investigación esta semana en una conferencia en Edimburgo, en Escocia.
La investigación representa una nueva generación para la ciencia computacional que está explotando la caída de costes y la disponibilidad del gran número de ordenadores disponibles en centros de datos. Este proyecto saldrá ahora del Laboratorio X y se trasladarán los mecanismos de inteligencia artificial a productos como la búsqueda de imágenes, el reconocimiento de voz y la traducción.
"Esto es lo más importante en el campo de reconocimiento de discurso estos días", ha opinado Yann LeCun, científico especializado en el aprendizaje de las máquinas en la Universidad de Nueva York.
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Fuente: 20minutos.es/
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