El nuevo algoritmo de Facebook avanza en el autoaprendizaje para el reconocimiento de imágenes

Si lo piensas bien, nuestra percepción del tiempo es fascinantemente compleja. Al fin y al cabo, estar vivo en 2021 es haber presenciado un progreso tecnológico ridículamente rápido, como si fuera ayer de 1999 y los hermanos Wachowski lanzaran el primer Matrix…

Lo que quiero decir es que vivimos tiempos interesantes, donde la inteligencia artificial está en constante evolución, ya sea de Amazon o Facebook, y la idea de autoaprendizaje hace que las IA sean cada vez menos dependientes de la intervención humana. Un algoritmo de Facebook ya está comenzando a aprender a reconocer imágenes y los objetos presentados en ellas, sin necesidad de identificar marcas o nombres de antemano.

Vidente (AUTO-supervisado), como se le llama en el boletín, este algoritmo de Facebook analizó alrededor de mil millones de fotos de Instagram, tratando de etiquetar los objetos y seres en esas fotos por sí mismo. En el experimento, Seer seleccionó y organizó porciones de imágenes que contenían partes anatómicas de animales: orejas, pelaje, bigotes, cola.

Después de eso, a Seer se le presentó una serie de imágenes descritas, algunas de las cuales estaban etiquetadas con la noción de «gato». El algoritmo pudo identificar y clasificar las imágenes y su contenido, repitiendo el experimento hasta que Seer pudo manejar miles de ejemplos de este tipo por su cuenta.

Sorprendentemente, el cambio comienza con un algoritmo de Facebook

Los profesores de la Universidad de Princeton quedaron impresionados con los resultados y señalaron que este algoritmo de Facebook no funcionaba con imágenes especialmente elegidas, sino con imágenes aleatorias, para no influir en la capacidad de autoaprendizaje. Al mismo tiempo, su progreso influirá en gran medida en la forma en que funciona el proceso de reconocimiento visual.

Dentro del departamento de investigación de Facebook, Yan LeCunn, con más de diez años de experiencia en IA y aprendizaje profundopromueve la idea del autoaprendizaje, ya que el desarrollo de dicho algoritmo mediante el ingreso manual de un gran volumen de datos no es un método adecuado.

LeCunn ofrece varios ejemplos donde el futuro de la IA, comenzando con este pequeño algoritmo de Facebook, ayudará significativamente a la humanidad, y entre ellos se encuentra la radiología. La IA puede interpretar rayos X sin tener que procesar grandes cantidades de datos y nombres.

Todo esto tuvo y tendrá un pequeño pero esencial comienzo. Al fin y al cabo, estamos hablando de un concepto que se encuentra actualmente en la autogeneración de hashtags, la publicidad y la traducción de textos de un idioma a otro.

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