{"id":45230,"date":"2021-02-18T10:29:00","date_gmt":"2021-02-18T10:29:00","guid":{"rendered":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/?p=45230"},"modified":"2021-07-26T14:34:25","modified_gmt":"2021-07-26T14:34:25","slug":"cerebros-de-insectos-nos-ensenaran-como-hacer-robots-inteligentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/cerebros-de-insectos-nos-ensenaran-como-hacer-robots-inteligentes\/","title":{"rendered":"Cerebros de insectos nos ense\u00f1ar\u00e1n c\u00f3mo hacer robots inteligentes"},"content":{"rendered":"\n

Necesitamos una revoluci\u00f3n en la inteligencia artificial y aprender de los cerebros de insectos nos ayudar\u00e1 a lograrlo, dice James Marshall<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

\u00bfD\u00d3NDE est\u00e1n todos los robots inteligentes? A pesar de los grandes avances recientes en inteligencia artificial, los robots aut\u00f3nomos que responden a todos nuestros pedidos y llamadas a\u00fan est\u00e1n muy lejos. Para dar ese salto, necesitaremos una revoluci\u00f3n en la inteligencia artificial, y creo que los insectos estar\u00e1n en el centro de ella.<\/p>\n\n\n\n

Las grandes ideas en IA parecen surgir en oleadas. La primera fue la noci\u00f3n de que crear una m\u00e1quina inteligente implica escribir suficientes reglas para que las siga. Mucha gente crey\u00f3 en este enfoque en las d\u00e9cadas de 1950 y 1960, pero sus limitaciones pronto se hicieron evidentes porque cualquier situaci\u00f3n que no pueda dividirse f\u00e1cilmente en reglas b\u00e1sicas est\u00e1 fuera de su alcance. Hacer una m\u00e1quina que pueda jugar al ajedrez funciona, por ejemplo, pero hacer que una reconozca lo que hay en una imagen no lo hace.<\/p>\n\n\n\n

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\"Cerebros
Cerebros de insectos nos ense\u00f1ar\u00e1n c\u00f3mo hacer robots inteligentes<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Experimentos en cerebros de insectos<\/h2>\n\n\n\n

La segunda ola lleg\u00f3 en la d\u00e9cada de 2000 cuando realmente despeg\u00f3 una t\u00e9cnica llamada aprendizaje profundo. En lugar de seguir reglas para completar tareas espec\u00edficas, estos sistemas siguen reglas para aprender a hacer las tareas por s\u00ed mismos. Este enfoque se remonta a la d\u00e9cada de 1980, pero fue solo cuando se dispuso de grandes cantidades de datos y potencia de c\u00e1lculo que realmente comenz\u00f3 a funcionar. Estos sistemas imitan la corteza visual de los primates, por lo que hacen un buen trabajo simulando la percepci\u00f3n humana, como reconocer im\u00e1genes. Esta ola ha hecho posibles los asistentes digitales, como Alexa de Amazon.<\/p>\n\n\n\n

Pero la inteligencia es m\u00e1s que una corteza visual. Los algoritmos de segunda ola pueden volverse buenos en una tarea, pero luego fallar completamente en otra diferente pero similar. Cualquier robot decente deber\u00eda poder usar y adaptar lo que ya sabe para abordar cosas con las que nunca se ha encontrado antes.<\/p>\n\n\n\n

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La tercera ola … bueno, eso a\u00fan no se ha resuelto, pero creo que ser\u00e1 aprendiendo de la naturaleza que obtendremos la \u00faltima pieza del rompecabezas.<\/p>\n\n\n\n

Toma abejas, digamos. Estas peque\u00f1as criaturas son extraordinariamente buenas para navegar por su entorno, pueden reaccionar a situaciones nuevas y novedosas y muestran una amplia gama de comportamientos diferentes. Sin embargo, logran todo esto con solo alrededor de 1 mill\u00f3n de neuronas en sus diminutos cerebros. En comparaci\u00f3n, las IA de aprendizaje profundo pueden requerir cientos de miles o incluso millones de “neuronas” para realizar una sola tarea.<\/p>\n\n\n\n

\"Cerebros
Cerebros de insectos nos ense\u00f1ar\u00e1n c\u00f3mo hacer robots inteligentes<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Todav\u00eda hay mucho que necesitamos aprender sobre el cerebro de los primates, pero con los insectos, estamos m\u00e1s cerca que nunca de poder recrear sus cerebros utilizando software. Mis colegas y yo hemos estado trabajando para replicar el cerebro de la abeja en silicio.<\/p>\n\n\n\n

Hasta ahora, hemos realizado ingenier\u00eda inversa en parte del sistema visual y los centros de navegaci\u00f3n y memoria. Esto nos ha permitido crear un dron completamente aut\u00f3nomo en el laboratorio con un chip integrado que lo dirige para evitar obst\u00e1culos mientras vuela. Los algoritmos que aplicamos ingenier\u00eda inversa son tremendamente eficientes, por lo que utilizan alrededor del 1 por ciento de la potencia inform\u00e1tica del aprendizaje profundo, mientras se ejecuta m\u00e1s de 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido. Tambi\u00e9n son mucho m\u00e1s robustos al lidiar con situaciones desconocidas, como lo son los cerebros reales. <\/p>\n\n\n\n

Los pr\u00f3ximos pasos para este enfoque son implementar m\u00e1s capacidades del cerebro de abeja en silicio y sacar los drones del laboratorio. De hecho, esto es precisamente lo que la spin-out universitaria Opteran Technologies, que cofund\u00e9, est\u00e1 liderando el camino ahora.<\/p>\n\n\n\n

Sistemas como este, donde sus circuitos cerebrales han sido dise\u00f1ados a partir de la naturaleza, deber\u00edan proporcionar algoritmos altamente eficientes y robustos para navegar por el mundo real. Y los robots que los utilicen se beneficiar\u00edan de cientos de millones de a\u00f1os de evoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

La pr\u00f3xima ola en el progreso de la IA puede estar a nuestro alcance.<\/p>\n\n\n\n

James Marshall est\u00e1 en la Universidad de Sheffield, Reino Unido, y es el CSO de Opteran Technologies<\/p>\n\n\n\n

V\u00eda | newscientist<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Cerebros de insectos nos ense\u00f1ar\u00e1n c\u00f3mo hacer robots inteligentes<\/span> Leer m\u00e1s »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":45233,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"default","ast-global-header-display":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","footnotes":""},"categories":[7],"tags":[775],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45230"}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=45230"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/45230\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/media\/45233"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=45230"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=45230"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistagenteqroo.com\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=45230"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}