DeepMind es una compañía inglesa que fue adquirida por Google en 2014. Es una de las empresas líderes en desarrollo de Inteligencia Artificial y su objetivo es crear programas y algoritmos que puedan aprender y resolver cualquier problema complejo sin necesidad de que un humano le enseñe cómo hacerlo previamente.

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Uno de los algoritmos en los que está trabajando actualmente, permite que su Inteligencia Artificial sea capaz de utilizar el conocimiento que posee para aprender a jugar a videojuegos sin necesidad de volver a programarla, o de insertar una nueva porción de código. Aprende por sí misma, basándose en conocimientos previos.

Aprende de sus errores

Esta inteligencia artificial ha logrado dominar al campeón mundial de Go (un juego de estrategia para dos jugadores originado en China), ha conseguido manipular objetos físicos, ha jugado al videojuego llamado StarCraft II e incluso, colaborar con otra IA (Inteligencia Artificial).

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Previamente a este algoritmo, los desarrolladores tenían que programar una red neuronal distinta para cada videojuego al que Deepmind jugaba, la antigua red neuronal no servía para que ésta lograse jugar a distintos videojuegos, sino que necesitaba una red neuronal en concreto para cada uno.

En cambio, ahora mismo, Deepmind es capaz de aprender de sus errores. Esto se ve en los vídeos que la propia compañía ha publicado en su web, donde podemos ver cómo trata de saltar obstáculos y al principio, se atasca y tropieza, pero según va practicando, logra superar los obstáculos sin problema alguno.

Este algoritmo ha sido desarrollado por un grupo de investigadores del Imperial College London en colaboración con los responsables de DeepMind. Le han puesto el nombre de EWC (Consolidación de peso elástico). Permite que DeepMind aprenda, retenga la información y pueda volver a usarla en tareas distintas a las que han sido asignadas.

Tras probar este nuevo algoritmo, los desarrolladores se han dado cuenta de que no es perfecto. Obviamente, la eficacia de una red neuronal desarrollada específicamente para una tarea no es comparable con una que, en cambio, trata más de una tarea y tiene que descubrir cómo tratarla por primera vez.