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Google presenta el modelo de IA multitarea Pathways

Google presenta el modelo de inteligencia artificial multitarea Pathways

Google ha presentado un nuevo modelo de inteligencia artificial capaz de completar una gama de tareas mucho más amplia que los diseños singularmente enfocados en uso.

El modelo Pathways AI prevé unir los sistemas especializados que se utilizan actualmente en un generalista multimodal.

La flexibilidad podría permitir que la IA funcione como un cerebro humano, con los beneficios y los inconvenientes de una red neuronal que eso implica.

Google neuronal

El modelo de IA estándar está entrenado de una manera para realizar una tarea. La combinación de una cantidad suficiente de estos algoritmos produce motores de inteligencia artificial para asistentes de voz y otro software que parece monolítico para los usuarios que no ven el complejo tejido interno.

Google afirma que Pathways puede condensar todos esos algoritmos decididos en una red neuronal versátil que puede realizar múltiples tareas y cómo aprende. Esa es una gran diferencia de comenzar desde el punto de partida para cada nueva característica que se le enseña a una IA, como si hubiera olvidado todo y requiriera mucho tiempo y datos adicionales de los ingenieros.

“Así es más o menos cómo entrenamos la mayoría de los modelos de aprendizaje automático en la actualidad. En lugar de extender los modelos existentes para aprender nuevas tareas, entrenamos cada nuevo modelo de la nada para hacer una cosa y solo una cosa (o, a veces, especializamos un modelo general para una tarea específica). El resultado es que terminamos desarrollando miles de modelos para miles de tareas individuales”, explicó el vicepresidente senior de Google Research, Jeff Dean, en una publicación de blog sobre Pathways. «En cambio, 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».

Una IA construida sobre el modelo Pathways mantendría el entrenamiento previo en su red neuronal, aprovechándolo para su uso en el futuro. La IA podría aplicar su conocimiento de las habilidades existentes para aprender nuevas habilidades, tejiendo los puntos donde conceptos dispares comparten similitudes.

Dean comparó el recuerdo contextual con cómo funcionan los cerebros de los mamíferos. Sugirió que Pathways AI podría usar fotos aéreas para estimar la elevación y extender ese conocimiento para predecir cómo una inundación podría viajar a través de un valle de montaña sin tener que entrenar específicamente un nuevo algoritmo como sería el método estándar en la actualidad.

IA sensible

Para aprovechar las respuestas flexibles de los modelos que utilizan Pathway AIreport, Google está aplicando un principio similar para hacer que Pathways sea multimodal en la vida real al recopilar datos.

Hoy en día, una red neuronal típica puede procesar texto, audio o video, pero no los tres. Google considera que Pathways ha evolucionado lo suficiente como para recopilar los tres tipos de datos y comprender cómo interactúan. Los tres impulsan la toma de decisiones dentro de la red neuronal Pathways. La recopilación de datos se puede traducir de un formato a otro, por lo que Pathways podría usarse por sí solo o para aumentar los sistemas existentes que luchan con una recopilación de datos suficiente sin abrirse a nuevos modos de comunicación.

“La gente confía en múltiples sentidos para percibir el mundo. Eso es muy diferente de cómo los sistemas de IA contemporáneos digieren la información. La mayoría de los modelos actuales procesan solo una modalidad de información a la vez. Pueden tomar texto, imágenes o voz, pero por lo general no los tres a la vez ”, dijo Dean. “Por eso estamos construyendo Pathways”, dijo Dean. “Pathways permitirá que un único sistema de IA se generalice en miles o millones de tareas, comprenda diferentes tipos de datos y lo haga con una eficiencia notable, avanzando desde la era de los modelos de propósito único que simplemente reconocen patrones a uno en el que Los sistemas inteligentes más de uso general reflejan una comprensión más profunda de nuestro mundo y pueden adaptarse a nuevas necesidades».

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