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Deep Learning, visión de Yann Lecun, director de investigación de inteligencia artificial de facebook
Comunicado 476  

Respecto a los avances más recientes del tema del Deep Learning (algoritmos para aprendizaje de computadoras), el recién Doctor Honoris Causa por el Instituto Politécnico Nacional (IPN), el francés Yann LeCun, explicó que existen cosas muy interesantes sobre el tema, pero sólo algunas han logrado captar su atención y propiciado nuevos tópicos de investigación. El más destacado es el entrenamiento simultáneo de dos redes neuronales.

El primero de ellos se llama “discriminador”, el cual observa una imagen para calificarla según su contenido, si es natural o no, o si le da un valor numérico, o si es positiva o negativa. El segundo, denominado “generador”,tiene el propósito de crear imágenes y analizar su contorno o forma. Se ajustan diversos parámetros como valores bajos para fotografías, así se seleccionan. Todo al seguir un patrón de gradientes, comentó Yann LeCun durante su conferencia en el Centro de Investigación en Computación (CIC) del IPN.

Por ejemplo, se pueden generar fotografías de habitaciones y al utilizar aritmética en las caras de las personas se puede calibrar para sólo obtener una selección de hombres con o sin lentes o mujeres con o sin gafas. Esto se logra con un sistema de predicción de entrenamiento de redes neuronales, la cual predice cierta cantidad de distintos futuros.

Durante la charla con alumnos y profesores del CIC, dio algunos consejos sobre cómo estudiar por ellos mismos, en el campo de las máquinas. Existen toneladas de materiales, tutoriales y cursos en la web, así como la lectura obligada de los autores Goodfellow, Bengio and Courville.

El Politécnico de honor dijo que en los siguientes años se abrirán muchos espacios de oportunidad para estudiar y trabajar en el área del Deep Learning, ya que combinará el raciocinio y la planeación. Así como el incremento potencial en las redes neuronales con diferentes módulos de memoria, como las Memory Networks, Neural Turing Machine, entre otras.

De llegarse a concretar estas propuestas, en pocos años se observará la emergencia de nuevos agentes de inteligencia artificial para sistemas de diálogos (pregunta-respuesta), además del control robotizado de planeación.

Sin embargo, el gran reto es idear métodos de aprendizaje sin supervisión/predictivos que permitan a las redes de gran escala neuronal "aprender cómo funciona el mundo", a través de la observación de videos o leer libros de texto, sin requerir de los datos anotados por los humanos.

Al preguntarle cuál es el objetivo principal de la investigación de Facebook de Inteligencia Artificial, el investigador francés respondió que se enfoca en la solución y construcción de máquinas verdaderamente inteligentes. Por lo que trabajan en su aprendizaje para modelar su entorno, recordar, razonar y planificar.

Para ello, utilizan videojuegos (conectados con el motor de juego 3D Unreal tot del navegador Torch, el ambiente de aprendizaje de profundidad), y diversos entornos reales y virtuales. También trabajan sobre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial para entender la imagen, video, comprensión de texto, sistemas de diálogo, traducción de idiomas, reconocimiento de voz, y generación de textos.

Asimismo, destacó LeCun que muchos métodos de aprendizaje fundamentan sus ideas desde la biología, del funcionamiento natural del cerebro. Pero, no intentan copiarlo, sólo estudiarlo y adecuarlo a los robots, para que identifiquen obstáculos, elementos de la naturaleza y objetos. Esta acción se aplica también a los coches autónomos, cuyas cámaras identifican y esquivan plenamente carros, edificios o banquetas.

Al término de la conferencia, el anfitrión Humberto Sossa, investigador del CIC, destacó que la comunidad politécnica se sintió muy motivada por tener a Yann Lecun en las instalaciones del centro de investigación, y poder intercambiar ideas con el recién Doctor Honoris Causa del IPN.