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Meet AutoML: Algoritmo AI de Google que puede construir su propia inteligencia artificial

Es posible que estemos muy lejos de la singularidad, pero el aprendizaje automático está progresando a un ritmo tan rápido que se cree que el sistema AutoML de Google produjo recientemente códigos con mejor eficiencia que los creados por los investigadores que crearon el sistema para empezar.

 Irónicamente, la tecnología se desarrolló originalmente para contrarrestar la escasez de desarrolladores de alta calidad que se especializaban en el campo de la IA. Se suponía que debía crear un código de autoaprendizaje y ejecutar simulaciones para determinar qué áreas específicas se pueden mejorar. Es difícil saber qué esperaban exactamente los investigadores cuando comenzaron el proyecto, pero resulta que ahora las máquinas producen mejores códigos a un ritmo más rápido que los mejores programadores humanos del planeta.

Si eso no fuera suficiente forraje para que los detractores vuelvan a hacer sonar las alarmas acerca de la IA, el sistema aparentemente también ha mejorado en la codificación de los sistemas de IA de autoaprendizaje, en comparación con los investigadores que lo hicieron. Según los informes, la tecnología ya está mostrando mejores niveles de precisión que los humanos en diversas tareas basadas en la inteligencia artificial. 

Según los informes, el software codificado por el sistema AutoML alcanzó un 42% de precisión en algunas de las tareas más complejas en comparación con el 39% del software codificado por humanos. Esta tarea en particular aparentemente involucraba cosas que son parte integral de los robots autónomos y la realidad aumentada: marcar la ubicación de múltiples objetos en una imagen.
Queda por ver si los escépticos de AI como los arrebatos de Elon Musk contra el aprendizaje automático resultan ser rumores alarmistas de un hombre paranoico muy alejado de las realidades tecnológicas o avisos puntuales de un visionario sobre una tecnología peligrosa que no fue cortada de raíz cuando aún había tiempo para hacer algo al respecto. Pero antes de que alguien empiece a buscar el sombrero de hojalata, sería importante ver cómo estas demostraciones de prueba de concepto se traducen en aplicaciones prácticas. Esa sería la gran prueba para AutoML y si tiene éxito, la tecnología puede tener un impacto mucho más allá de los límites de la industria tecnológica.

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