EL CHIP QUE IMITA LAS FUNCIONES DEL CEREBRO HUMANO
Por Lydia Natour
La inteligencia artificial sigue avanzando a pequeños casos y facilitando tareas, aunque todavía no llega a niveles de desarrollo muy altos como los fanáticos de la ciencia ficción les gustaría ver, sí hay casos de ejemplo muy útiles como en el campo de la medicina. Por lo que cada vez que aparece un sistema mejorado es una buena noticia, está vez de la mano de la compañía Intel.
La tecnológica ha anunciado el lanzamiento del primer chip de autoaprendizaje neuromórfico de su categoría. Hasta la fecha, se ha hablado mucho del «machine learning» y el entrenamiento de una máquina para interpretar muchos datos que los seres humanos no seríamos capaces de hacer con esa velocidad, pero no de la palabra «neuromórfico» en un microprocesador. La empresa promete que este chip imita el cerebro humano.
«Loihi» -el nombre de este chip- aprende a través de la interpretación de los diferentes tipos de respuesta ante los estímulos de un entorno. Como otros sistemas, utiliza los datos para aprender, pero con la diferencia de que no necesita ser entrenado como normalmente se hace, gracias a una novedad en su desarrollo informático.
«Creemos que la IA se encuentra en su fase inicial y que más arquitecturas y métodos –como el chip ‘Loihi’– van a seguir surgiendo para elevar el nivel de la AI. La informática neuromórfica se inspira en el conocimiento actual de la arquitectura cerebral y de sus cómputos asociados», ha señalado Michael Mayberry, vicepresidente corporativo y director general de Intel Labs.
La formación autodidacta que se explica con otra de sus grandes novedades, mientras las máquinas siguen pautas como «1+1=2» y no saben funcionar ante algo para lo que no se les ha programado, el sistema se le meten cambios o errores para que por sí solo aprenda a discernirlo, muy similar a las redes neuronales del cerebro humano. De manera técnica, se le llama a este proceso como potenciales de acción de actividad eléctrica (spikes) asincrónicos.
«Las redes neuronales del cerebro obtienen información mediante impulsos eléctricos o potenciales de acción de actividad eléctrica, y modulan las fuerzas sinápticas o el peso de las interconexiones basándose en la duración de estos potenciales de acción, guardando estos cambios de forma local en las interconexiones. Las conductas inteligentes surgen de las interacciones cooperativas y competitivas entre múltiples zonas dentro de las redes neuronales del cerebro y de su entorno», ha indicado Mayberry.
El microprocesador tiene una red neuromórfica de 130.000 neuronas, tiene varios núcleos que cada uno cuenta con un motor de aprendizaje y está pensado para ser más eficiente. Los modelos de aprendizaje, como el «deep learning», que no tienen desde un primer momento en cuenta circunstancias o elementos anodinos, no saben generar una respuesta porque no saben funcionar en entornos desordenados. Por lo que sistemas que saben distingue patrones anormales pueden tener diferentes implicaciones como en la medicina para notar latinos atípicos en el corazón.
