Los actuales sistemas de IA han sido desarrollados para resolver problemas específicos, como reconocer fotos o traducir textos. Al entrenar un algoritmo de reconocimiento de imágenes, por ejemplo, para cumplir una tarea completamente diferente, como el reconocimiento de voz, el desempeño en su función original suele empeorar.
Los seres humanos, por su parte, no tenemos ese problema, ya que utilizamos naturalmente el conocimiento obtenido en una situación para resolver nuevas tareas y no nos olvidamos de cómo usar una habilidad cuando comenzamos a aprender otra.
La novedosa red neuronal de Google se acerca cada vez más a la inteligencia humana pues es capaz de aprender a resolver una serie de tareas distintas, sin especializarse en un área determinada.
El MultiModel, sistema desarrollado por Google Brain —equipo de la compañía dedicado a los algoritmos de aprendizaje profundo—, ha logrado aprender a realizar ocho tareas distintas, entre ellas reconocimiento de imágenes y de voz, traducción y análisis de oraciones.
El sistema de Google Brain está compuesto de una red neuronal central rodeada de subredes que se especializan en tareas específicas relacionadas con audio, imágenes o texto.
El MultiModel nos acerca a una IA más "general" y capaz de realizar tareas múltiples, similar a la humana, aseguró Sebastian Ruder, del centro para análisis de datos Insight, a New Scientist.
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