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‘Simulador de cerebro’ de Google identifica gatos utilizando 16.000 ordenadores

Algunos aseguran que el cerebro humano podría considerarse como el ordenador más potente del mundo y, desde un punto de vista puramente técnico seguramente sea así. El potencial de cálculo de la mente es realmente increíble y parece que uno de los últimos experimentos que llegan de los laboratorios de Google parecen darnos una idea de hasta dónde llega el asunto.

Un especialista en computadoras de la Universidad de Stanford ha creado una ‘red neuronal’ artificial que funciona como algún tipo de simulador cerebral capaz de realizar una única función que podrá parecer algo sencillo pero que no lo es en la práctica: identificar la imagen de un gato.

En la imagen de arriba puedes ver al científico a cargo del proyecto posando junto a la imagen que el sistema ha sido capaz de reconocer como perteneciente a un gato. Lo curioso es que esta ‘red neuronal’ artificial necesitó de nada menos que 16.000 ordenadores para conseguir analizar la información necesaria.

El experimento en sí mismo no deja de ser curioso, al sistema se le suministró con una base de datos de 10 millones de imágenes en formato digital obtenidas de vídeos de Youtube al azar. El trabajo que tenía que realizar era analizar las imágenes y ser capaz de identificar la imagen donde apareciera un gato. Sorpresivamente lo consiguió de forma mucho más rápida de lo esperado en comparación con otros sistemas de identificación de imágenes similares.

La cuestión es si en la práctica éste tipo de investigaciones acabarán sirviendo para hacer el bien o el mal dependiendo de las manos en las que caiga … sobre todo teniendo en cuenta que sale del famoso ‘Laboratorio X’ de Google donde se llevan a cabo investigaciones tan curiosas como el coche que conduce solo.

Esta entrada tiene 2 comentarios

  1. Poliuk

    Que hagan falta 16.000 ordenadores para imitar una labor que en nuestro cerebro parece sencilla no significa que nuestro cerebro sea mas potente que dichos ordenadores. Incluso cuando el modelo instalado sobre esos ordenadores es una red neuronal no significa que nuestro cerebro y las máquinas se basen en los mismos fundamentos a la hora de trabajar.

    P.d. El último párrafo es una basura.

  2. MRG

    En la red Echelon se están riendo todavía de la noticia.

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