Hace unas semanas, el MIT Technology Review publicaba una noticia sobre una nueva técnica utilizada en la Inteligencia Artificial (AI) que puede revolucionar el campo de AI y la machine learning: lo que han denominado como el “less than one-shot” o “LO-shot” (menos de una toma). La noticia fue publicada en la newsletter semanal del MIT Technology Review The Algorithm, en la que escribe semanalmente la reportera Karen Hao.

Tal y como explica Hao en la noticia, el LO-shot es una técnica radical que puede solucionar muchos problemas a la AI. Hasta ahora, para que un modelo de AI aprendiera a reconocer ciertos objetos había que enseñarle miles de fotos del objeto. Esta técnica de machine learning, muy diferente al proceso de aprendizaje de reconocimiento de objetos y animales de las personas, resulta cara. Además, no siempre se dispone de los datos requeridos para entrenar un modelo de AI, por ejemplo, para modelos creados para personas con discapacidad. Para superar estas limitaciones, dos estudios recientes han demostrado que se puede entrenar un modelo de AI con tan solo 10 e incluso con 5 imágenes. Bajo el nombre de LO-shot, esta técnica pretende que un modelo de AI aprenda a identificar más objetos que el número de ejemplos a los que ha sido expuesto.

Esta nueva técnica abre numerosas posibilidades y, por lo que apuntan en la investigación, no habría límites en el número de categorías que se pueden enseñar a un sistema de AI con pocos datos. De esta manera, la AI podría ser más accesible, además de mejorar la privacidad de datos. Con estos nuevos avances se van abriendo nuevos caminos a explorar para seguir mejorando vidas.

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