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Google anunció una nueva arquitectura de IA llamada Pathways que funciona de manera similar al cerebro humano y puede aprender mejor que los modelos existentes.
Google anunció un objetivo para una nueva arquitectura de IA que tiene como objetivo expandir poderosamente la capacidad informática de IA de Google de una manera profunda. La nueva arquitectura de IA en la que Google está trabajando para hacer realidad es un modelo único que se puede entrenar para hacer millones de cosas, que Google dice que está más cerca de un cerebro de mamífero.
Google Pathways IA
El anuncio de Google afirma que el estado actual de la IA es entrenar a una máquina para que haga una cosa muy bien, como reconocer imágenes o comprender el sonido de un animal.
Entonces, para comprender la vista y el sonido, se necesitarían dos modelos de IA diferentes para realizar las dos tareas.
La nueva arquitectura de IA en la que Google está trabajando toma un camino diferente al entrenarla para generalizar mediante el aprendizaje de habilidades que se pueden aplicar en diferentes tareas.
Google explica cómo funciona:
“…we’d like to train one model that can not only handle many separate tasks, but also draw upon and combine its existing skills to learn new tasks faster and more effectively.
That way what a model learns by training on one task – say, learning how aerial images can predict the elevation of a landscape – could help it learn another task — say, predicting how flood waters will flow through that terrain.
We want a model to have different capabilities that can be called upon as needed, and stitched together to perform new, more complex tasks – a bit closer to the way the mammalian brain generalizes across tasks.”
“… nos gustaría entrenar un modelo que no solo pueda manejar muchas tareas separadas, sino que también aproveche y combine sus habilidades existentes para aprender nuevas tareas de manera más rápida y efectiva.
De esa manera, lo que un modelo aprende al entrenarse en una tarea, por ejemplo, aprender cómo las imágenes aéreas pueden predecir la elevación de un paisaje, podría ayudarlo a aprender otra tarea, por ejemplo, predecir cómo fluirán las aguas de la inundación a través de ese terreno.
Queremos un modelo que tenga diferentes capacidades a las que se pueda recurrir según sea necesario y que se unan para realizar tareas nuevas y más complejas, un poco más cerca de la forma en que el cerebro de los mamíferos generaliza las tareas”.
Una IA que puede entrenar para múltiples sentidos
Los modelos actuales de IA entrenan para sentidos únicos, como la vista o el oído, pero no ambos Google afirma que dicho modelo podrá comprender un concepto en todos los sentidos relevantes juntos.
Con Pathways, Google puede comprender texto, imágenes y voz juntos en un único modelo de IA.
Pathways funciona como el cerebro humano
El cerebro humano solo usa una pequeña cantidad de su poder de procesamiento para completar tareas, usando las partes especializadas y no toda la red cerebral.
El nuevo Pathways AI de Google realizará tareas de manera similar, lo que hará que la energía sea más eficiente, podrá aprender más y hacerlo todo más rápido que los modelos anteriores.
“There are close to a hundred billion neurons in your brain, but you rely on a small fraction of them to interpret this sentence.
AI can work the same way.
We can build a single model that is “sparsely” activated, which means only small pathways through the network are called into action as needed.”
“Hay cerca de cien mil millones de neuronas en tu cerebro, pero dependes de una pequeña fracción de ellas para interpretar esta oración.
La IA puede funcionar de la misma manera.
Podemos construir un modelo único que se activa «escasamente», lo que significa que solo se activan pequeños caminos a través de la red según sea necesario».
Pathways AI resolverá múltiples problemas
El propósito de Pathways es más grande que la búsqueda Google dice que se puede adaptar para resolver muchos problemas, incluidos problemas que aún no hemos enfrentado.
“…we’re crafting the kind of next-generation AI system that can quickly adapt to new needs and solve new problems all around the world as they arise, helping humanity make the most of the future ahead of us.”
“…estamos creando el tipo de sistema de inteligencia artificial de próxima generación que puede adaptarse rápidamente a las nuevas necesidades y resolver nuevos problemas en todo el mundo a medida que surgen, ayudando a la humanidad a aprovechar al máximo el futuro que tenemos por delante”.
Arquitectura de inteligencia artificial de Google Pathways
La publicación del blog de Google no dice si Pathways se ha activado en algún sistema todavía El anuncio dice que Google ahora tiene la capacidad de crear estos sistemas y que los construirá.
Google también afirma que tiene equipos que están trabajando en el diseño de la arquitectura de IA de «próxima generación».
Google dice explícitamente que están «elaborando» esta nueva arquitectura de IA:
“That’s why we’re building Pathways. Pathways will enable a single AI system to generalize across thousands or millions of tasks, to understand different types of data, and to do so with remarkable efficiency…”
“Es por eso que estamos construyendo Pathways Pathways permitirá que un solo sistema de IA generalice miles o millones de tareas, comprenda diferentes tipos de datos y lo haga con una eficiencia notable…”
Google ha estado publicando trabajos de investigación sobre tecnologías de aprendizaje automático que pueden aprender a generalizar, uno de los cuales se llama FLAN.
FLAN puede entrenar a una máquina para que aprenda a completar una tarea y aplicar lo que aprendió a otras tareas, muy parecido a lo que se describe en el artículo sobre Pathways.
Esta nueva arquitectura Pathways AI puede estar muy cerca de realizarse si aún no está aquí de alguna forma.
Citación
Lea el anuncio de Google de una nueva arquitectura de IA
Presentamos Pathways: una arquitectura de IA de próxima generación Introducing Pathways: A next-generation AI architecture
Leer sobre el nuevo artículo de investigación de Google sobre FLAN
Google Research desarrolla un mejor aprendizaje automático
Leer el articulo original en Search Engine Journal.
