viernes, 25 de noviembre de 2016

Creatividad neuronal artificial

"A ninguno de nosotros le gusta el pensamiento de que lo que hacemos depende de procesos que no conocemos; preferimos atribuir nuestras elecciones a la voluntad, el libre albedrío, el autocontrol…Quizás sería más honesto decir: “Mi decisión fue determinada por fuerzas internas que desconozco“ 
(Marvin Minsky)

Hace apenas unas semanas, apareció la siguiente noticia en el blog de investigaciones de Google: https://research.googleblog.com/2016/11/zero-shot-translation-with-googles.html. En este artículo se habla en concreto sobre estos dos papers publicado por esta compañía recientemente: https://arxiv.org/abs/1609.08144 y https://arxiv.org/abs/1611.04558, y lo que se relata en ellos es realmente impresionante. Un nuevo hito en esta carrera a la que estamos asistiendo en la busca de una inteligencia artificial general.

Estos dos trabajos hablan detalladamente sobre el desarrollo que ha logrado Google en cuanto a la mejora de su sistema de traducción entre diferentes idiomas.  En concreto, el segundo paper se titula "Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation" y trata precisamente del descubrimiento teórico (aún en estudio) que los científicos de Google han detectado cuando "cacharreaban" con el modelo que lograron hace un par de meses y que describen en el primer paper que os he enlazado.

Este descubrimiento (el "Zero-Shot Translation") no es ni más ni menos que el hecho de que muy posiblemente la red neuronal que han usado para el aprendizaje automático (end-to-end) de idiomas, es capaz de generalizar por si mismo el modo en que funciona el lenguaje humano de manera general y abstracta; siendo por tanto capaz de traducir entre pares de idiomas para los que dicha red neuronal no fue entrenada.


Por ejemplo, los chicos de Google entrenaron("enseñaron") a la red neuronal con frases (original, traducción) entre algunos pares de idiomas, por ejemplo: Inglés->Español, Inglés->Italiano, Inglés->Alemán, e Inglés->Portugués. Pues bien, la red neuronal que han desarrollado fue capaz luego de inferir traducciones para pares de idiomas ¡para cuya traducción no había sido entrenado! Por ejemplo, sin haber visto nunca (como "input") ni una sola frase de traducciones entre Español->Portugués, el sistema fue capaz de "intuir" traducciones bastante decentes entre estos dos idiomas mediante una "creatividad" o abstracción que los chicos de Google han denominado por su cuenta "interlingua" (el nombre es arbitrario, pero viene a ser un modo de llamar a esta capacidad de abstracción que han descubierto).

Para que lo entendáis mejor:  es como si vosotros aprendéis con el español como lengua nativa inglés y también chino, ¡y luego os piden que traduzcáis de chino a inglés o de inglés a chino sin pasar por el español! Con mucho esfuerzo, es cierto que nuestra mente sería capaz de inferir y generalizar este proceso de traducción entre lenguas independientemente aprendidas, pero una red neuronal artificial nunca había sido capaz de mostrar semejante capacidad "humana" de abstracción (y muchos incluso defendían que no era posible tal cosa...estaban equivocados :P).

Por cierto que los chicos de Google dicen: "Visual interpretation of the results shows that these models learn a form of interlingua representation for the multilingual model between all involved language pairs.", y el ejemplo que nos muestran es la siguiente imagen donde se puede ver claramente una representación visual de la red neuronal artificial que yo no sé a vosotros, pero a mí me recuerda enormemente al modo en que se ve funcionar a nuestro cerebro cuando se escanea mediante diversas técnicas: todo parece un barullo incomprensible, pero al final se obtiene el resultado. Pues en este caso lo mismo pero con redes artificiales. La equivalencia salta a la vista (al menos esa es mi opinión).



Realmente es un hito importante en IA, y acaba de ocurrir hace apenas unas semanas ;). Además, supone una prueba añadida a la tesis que vengo defendiendo en este blog desde sus inicios: todas nuestras tan vanagloriadas habilidades "humanas" se reducen siempre en último término a procesamientos eléctricos por entre las redes neuronales de nuestro cerebro.

Un saludo.

3 comentarios:

  1. Bueno, parece que ya tenemos una primera aproximación al hecho de que las máquinas "piensan"; ahora sólo nos falta cuántificar el alcance y calidad de sus pensamientos e intuiciones.

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