Cuando, en 2012, una computadora aprendió a reconocer gatos en videos de YouTube y, apenas el mes pasado, otra puso el pie de foto correcto a una imagen de «un grupo de jóvenes jugando al frisbi», los investigadores de inteligencia artificial celebraron nuevos triunfos del «aprendizaje profundo», el conjunto de algoritmos de enorme éxito, inspirado de manera general en cómo el cerebro se vuelve sensible a las características del mundo real simplemente mediante la exposición.
Con los protocolos más recientes de aprendizaje profundo, los modelos informáticos compuestos por redes de neuronas artificiales son cada vez más hábiles para reconocer imágenes, habla y patrones: tecnologías fundamentales para los asistentes personales robóticos, el análisis complejo de datos y los automóviles autónomos. Pero, pese a todos sus avances en el entrenamiento de computadoras para que distingan características destacadas de otros datos irrelevantes, los investigadores nunca han comprendido del todo por qué funcionan los algoritmos ni el aprendizaje biológico.
Ahora, dos físicos han demostrado que una forma de aprendizaje profundo funciona exactamente como una de las técnicas matemáticas más importantes y extendidas de la física: un procedimiento para calcular el comportamiento a gran escala de sistemas físicos como las partículas elementales, los fluidos y el cosmos.
El nuevo trabajo, realizado por Pankaj Mehta de la Universidad de Boston y David Schwab de la Universidad Northwestern, demuestra que una técnica estadística llamada «renormalización», que permite a los físicos describir con precisión sistemas sin conocer el estado exacto de todos sus componentes, también permite a las redes neuronales artificiales clasificar datos como, por ejemplo, «un gato», independientemente de su color, tamaño o postura en un video determinado.
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Este artículo fue publicado originalmente por Quanta. Su publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autora: Natalie Wolchover es redactora de Quanta Magazine y cubre las ciencias físicas.
Imagen: Un hombre escribe en el teclado de una computadora. REUTERS/Kacper Pempel/Files