{"id":20378,"date":"2022-02-01T04:58:52","date_gmt":"2022-02-01T10:58:52","guid":{"rendered":"http:\/\/losperiodistas.com.mx\/portal\/?p=20378"},"modified":"2022-02-01T04:58:54","modified_gmt":"2022-02-01T10:58:54","slug":"disenan-una-poderosa-inteligencia-artificial-capaz-de-disenar-otras-inteligencias-artificiales-la-razon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/losperiodistas.com.mx\/portal\/disenan-una-poderosa-inteligencia-artificial-capaz-de-disenar-otras-inteligencias-artificiales-la-razon\/","title":{"rendered":"Dise\u00f1an una poderosa inteligencia artificial capaz de dise\u00f1ar otras inteligencias artificiales | La Raz\u00f3n"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial, GNH-2 podr\u00eda ahorrar much\u00edsimo tiempo y reducir varios miles de veces el gasto energ\u00e9tico (y por lo tanto la contaminaci\u00f3n) que implica entrenar una IA.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Una imagen gen\u00e9rica para representar (art\u00edsticamente) la inteligencia artificial. En la actualidad hay pocas alternativas para ilustrar temas sobre IA sin caer, o bien en im\u00e1genes sensacionalistas (como esta), o bien en gr\u00e1ficos poco est\u00e9ticos extra\u00eddos de un art\u00edculo cient\u00edfico.<\/strong>\u00a0FOTO:\u00a0LA RAZ\u00d3N\u00a0<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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IGNACIO CRESPO \/ LA RAZ\u00d3N<\/p>\n\n\n\n

Los nombres de los periodos hist\u00f3ricos suelen ponerse a toro pasado, es lo que se denomina \u201cretr\u00f3nimos\u201d. Resulta dif\u00edcil saber c\u00f3mo llamar\u00e1n a nuestra \u00e9poca en un futuro, porque hablar de la era de la inform\u00e1tica es, tal vez, demasiado gen\u00e9rico. Sin embargo, es menos incierto c\u00f3mo llamar\u00e1n al futuro reciente. Muy posiblemente tenga que ver conlas <\/strong><\/a>inteligencias artificiales<\/strong><\/a>, esos c\u00f3digos inform\u00e1ticos capaces de adaptarse, de aprender y optimizar su funcionamiento hasta que se vuelven expertas en una tarea, emulando lo que, en un ser vivo, considerar\u00edamos un comportamiento inteligente<\/a>. Ya estamos viviendo sus logros y su impacto escapa de la investigaci\u00f3n, la industria y los gadgets para anclar sus ra\u00edces en el sustrato socioecon\u00f3mico. Igual que la est\u00e9tica y la pol\u00edtica sufrieron un <\/strong>viraje \u00e9tico<\/strong><\/a> durante el siglo pasado<\/strong> (viraje analizado por Jacques Rancier), algo parecido est\u00e1 sucediendo con la tecnolog\u00eda, que ya no podemos admirar sin analizar tambi\u00e9n sus implicaciones \u00e9ticas.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sabemos que la inteligencia artificial, mal empleada, puede interferir en algunos derechos individuales, en la privacidad, los deepfakes puede difuminar la frontera entre realidad y ficci\u00f3n e incluso atentar contra los derechos de imagen. Tenemos claro que, sin la debida regulaci\u00f3n, <\/strong>la inteligencia artificial puede sacudir los cimientos de numerosas profesiones<\/strong><\/a>, incluidas las m\u00e1s creativas y, por desgracia, controlar todo esto requerir\u00e1 buena voluntad y much\u00edsima legislaci\u00f3n. <\/strong>Sin embargo, hay otro aspecto igual de conflictivo que podr\u00eda abordarse de un modo completamente distinto<\/a>. Para resolverlo no solo no tendr\u00edamos que dejar de usar estas herramientas, sino todo lo contrario, tendr\u00edamos que seguir invirtiendo hasta hacerlas incluso m\u00e1s eficientes. <\/strong>Se trata del cambio clim\u00e1tico<\/a> y un equipo de investigadores acaban de arrojar un rayo de esperanza sobre este problema.<\/p>\n\n\n\n

El peligro de la IA<\/h3>\n\n\n\n

La relaci\u00f3n entre el cambio clim\u00e1tico y la inteligencia artificial es algo que, por desgracia, se trata menos de lo que deber\u00edamos. Hemos de aclarar que, por supuesto, el <\/strong>cambio clim\u00e1tico<\/strong><\/a> est\u00e1 altamente influido por la actividad humana y que, en \u00e9l, la inteligencia artificial es solo uno de los problemas, pero <\/strong>si sigue desarroll\u00e1ndose y creciendo como hasta ahora<\/strong><\/a>, podr\u00eda volverse much\u00edsimo m\u00e1s determinante en unos a\u00f1os. <\/strong>El problema es que, para crear estas redes neuronales hace falta entrenarlas, si queremos que aprendan a distinguir caras en una fotograf\u00eda tendremos que ense\u00f1arles antes millones de caras, para que \u201cencuentren\u201d tendencias, rasgos propios de aquello que deben hallar y los generalicen para reconocerlos desde cualquier perspectiva y sin importar cu\u00e1nto var\u00eden. Ahora bien, entrenar una red neuronal es <\/strong>energ\u00e9ticamente car\u00edsimo<\/strong><\/a>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Pero pong\u00e1moslo en n\u00fameros. Hay inteligencias artificiales cuya programaci\u00f3n consume energ\u00eda por un valor de 284 toneladas emitidas de di\u00f3xido de carbono, el principal <\/strong>gas de efecto invernadero<\/strong><\/a>.<\/strong> Dicho en t\u00e9rminos m\u00e1s mundanos y asimilables, estas emisiones equivalen a las de un vuelo cruzando Estados Unidos. Y si en lugar de una IA est\u00e1ndar hablamos de <\/strong>una m\u00e1s sofisticada<\/strong><\/a>, sus emisiones estar\u00edan al nivel de las de 5 coches durante toda su vida \u00fatil. <\/strong>Y ahora que entendemos el problema valoraremos mucho m\u00e1s la soluci\u00f3n propuesta por un equipo de Boris Knyazev, de la Universidad de Guelph (Ontario).<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Redes que entrenan redes<\/h3>\n\n\n\n

Ahora mismo, la mejor forma de optimizar una red neurona (concretamente una profunda), es mediante el descenso de gradiente estoc\u00e1stico<\/strong>, lo cual viene a significar (simplific\u00e1ndolo much\u00edsimo) algo as\u00ed como ir probando qu\u00e9 cambios minimizan los errores hasta que estos se vuelven tan peque\u00f1os como sea posible. Ya en 2018, Mengye Reny otro equipo hab\u00edan creado una alternativa llamada hipe red de grafo (GHN) capaz de predecir la mejor arquitectura para dise\u00f1ar una <\/strong>inteligencia artificial<\/strong><\/a> capaz de resolver una serie de problemas<\/strong>. Dicho de otro modo: no todas las inteligencias artificiales son iguales y hemos de afinar sus caracter\u00edsticas (sus conexiones, su estructura, etc.) para que puedan enfrentarse a una u otra situaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Ahora, tomando aquella idea, Boris Knyazev<\/strong> y otros investigadores han desarrollado GHN-2<\/strong>, que no ha mejorado los resultados de GHN, sino que puede predecir (por decirlo as\u00ed) en qu\u00e9 caracter\u00edsticas y cu\u00e1nto ha de fijarse la inteligencia artificial para que pueda reconocer los patrones que le hemos pedido (caras de personas, ruido de fondo, estructuras gramaticales\u2026) Su funcionamiento no es perfecto, por supuesto, pero los resultados son muy prometedores para algunos tipos de inteligencia artificial, tanto que su r\u00e9cord est\u00e1 en haber optimizado una <\/strong>inteligencia artificial<\/strong><\/a> en menos de 1 segundo cuando, por entrenamiento, habr\u00eda necesitado 10.000 veces m\u00e1s tiempo<\/strong> y, por lo tanto, much\u00edsimos m\u00e1s recursos.<\/p>\n\n\n\n

Con la velocidad a la que avanza esta disciplina,\u00a0pronto descubriremos si GHN-2 cumple sus promesas, si se queda corto y se reorienta a otros prop\u00f3sitos o si, por el contrario, se convierte en un callej\u00f3n sin salida m\u00e1s.\u00a0<\/strong>Porque a pesar de que hemos empezado exponiendo los problemas socioecon\u00f3micos de la\u00a0inteligencia artificial<\/a>, lo cierto es que tambi\u00e9n viene con una pl\u00e9tora de maravillas que podr\u00edan mejorar desde nuestro sistema sanitario hasta nuestra gesti\u00f3n econ\u00f3mica y,\u00a0por suerte, ha llegado para quedarse.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fuente: https:\/\/www.larazon.es\/ciencia\/20220131\/couoyzr4ovedlgqgizvefabcba.html<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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