El campo de la inteligencia artificial es tan maravilloso como complicado. Pese a que sus redes neuronales están basadas en el cerebro humano, aún no responden de forma adecuada en ciertos contextos. Sencillamente porque carecen de sentido común. Sin embargo, Facebook ha abordado esta situación de distintas maneras y ha presentado una investigación sobre el aprendizaje automático con grandes avances en esta área.
La división de Inteligencia Artificial de Facebook ha estado trabajando en un proyecto de IA bajo «aprendizaje semisupervisado». Así como en algoritmos de visión por computadora con Transformers autosupervisados y entrenamientos más eficientes que se acercan a su IA al sentido común.
DINO: el método de entrenamiento desarrollado por Facebook
Al implementar aprendizaje autosupervisado en sus algoritmos, las máquinas podrían aprender de “de ejemplos aleatorios sin etiquetas”. En el mismo sentido, al implementar Transformers, permite que las IA se enfoquen en ciertas “partes de su entrada”. La combinación de ambos métodos puede ayudar a que los modelos de inteligencia artificial razonen de forma eficaz.
Esas funcionalidades se agrupan bajo un nuevo método llamado DINO (Destilación del conocimiento sin etiquetas). En efecto, “puede descubrir y segmentar objetos en una imagen o un video sin absolutamente ninguna supervisión y sin que se le asigne un objetivo de segmentación”. La compañía habla de un modelo que pueda interpretar y comprender fácilmente imágenes.
“… nuestro trabajo con DINO muestra que la segmentación altamente precisa puede resolverse con nada más que aprendizaje autosupervisado y una arquitectura adecuada. Al utilizar el aprendizaje auto-supervisado con Transformers, DINO abre la puerta a la construcción de máquinas que comprenden imágenes y videos mucho más profundamente”, explica Facebook.
Con esto, el gigante de las redes sociales se acerca un poco más a lo que buscan muchos investigadores en este campo: dotar de sentido común a modelos de inteligencia artificial.
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