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inteligencia artificial

Learning Machine, el nuevo cerebro de Google súper-inteligente

Google lleva varios años apostando por la inteligencia artificial. Según Jeremiah Harmsen, jefe del departamento de investigación de Google en Europa, “desde mediados del siglo XX la ciencia ha estado investigando cómo hacer las cosas más inteligentes. Sin embargo, ahora se está llegando a la meta de lo que se espera conseguir mediante la inteligencia artificial´´.

Dentro de este campo, Google ha invertido en la llamada ‘machine learning’, que consiste en desarrollar algoritmos informáticos que van aprendiendo de las experiencias. Por ejemplo, si le enseñamos qué correos son SPAM y cuáles no, acabará identificando por si sólo cuáles de ellos son correos basura y los separará de los que no lo son. Así pues, ya no se necesita ningún programa con reglas explícitas para calificar de un correo como SPAM, gracias al aprendizaje automático, ahora mismo Gmail es capaz de bloquear el 99% del correo basura.

Otro gran avance del ‘machine learning’ son las redes neuronales artificiales. Consiste en una serie de algoritmos inspirados en la actividad del cerebro humano. Dichas redes hay que entrenarlas con muchos ejemplos etiquetados para que así aumente su precisión. Una vez haya sido entrenada, dicha red podrá encontrar por ejemplo cualquier imagen de un usuario que se le solicite, como playas, animales, personas, etcétera, sin necesidad de que éstas hayan sido etiquetadas anteriormente.

Harsem subraya que esta inteligencia artificial ya se ha puesto en práctica en múltiples procesos de aprendizaje automático: ‘’se utiliza en casi todos nuestros productos, el buscador, YouTube, Gmail, Maps o Android’’.

Otro buen ejemplo es el traductor de Google (Google Translate), que ha mejorado considerablemente desde que se le ha aplicado el ‘machine learning’ y las redes neuronales.

La compañía también ha abierto a las empresas su sistema de inteligencia artificial TensorFlow, que es un sistema de código abierto. Por ejemplo, la empresa Wolters Kluwer lo utiliza para procesar miles de sentencias de juicios para establecer indicadores que ayuden a los abogados a dirigir sus casos.

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