Nola ikasten dute makinek?

27.08.2015

Robotikaren Nazioarteko Federazioaren datuen arabera, 2013an bakarrik horrelako ia 200.000 tresna erosi ziren helburu industrialerako. Oraingoz, gehienek langile bat behar dute beren lana gainbegiratzeko eta bideratzeko. MITeko ingeniariek, ordea, Baxter sortu dute, automata autodidakta bat. Eta dena 22.000 bat dolarreko prezioan.

Badira makinak, beren kabuz ikasteko gai direnak. Ikaskuntza automatikoa deiturikoa da; azterketa estatistikoetan eta datu-meatzaritzan oinarritutako tekniken sorta bat da. Horren aldeko apustua egin dute Facebookek eta Googlek, adibidez. «Aukeraketa jakin batzuk egiteko dugun moduan gero eta eragin handiagoa dute datu-azpiegitura ahaltsuak dituzten zenbait teknologia-enpresak», ohartarazten du Michael Nielsenek «Big Data: norena da?» entseguan. Ez dira inguru oso espezializatuetan erabiltzen. Aitzitik, milioika lagunek egunero erabiltzen dituzten zerbitzu asko hobetzen ari dira tresna horiek; esaterako, mugikorretako ahots-laguntzaileak.

Helbururik handiena, eta, ziurrenik, adimen artifizialera iristeko bidea, neurona-sareak dira, giza garunaren funtzionamendua imitatuko duten sorkuntzak. Sistema horiek errefortzu bidezko ikaskuntzarekin konbinatuta, DeepMindek —Googlek erositako Britainia Handiko startup batek— agente artifizial bat sortu zuen, gai zena Japoniako Atari faktoriaren 49 bideo-joko bere kabuz probatzeko, eta saioen % 50ean hezur-haragizko jokalariek baino puntuazio hobea lortu zuen.

Teknika horiek baliatuz, Mountain Viewkoek lortu dute erroreak % 23tik % 8ra murriztea ahots-komandoak prozesatzeko orduan. «Adimen artifiziala gizakiek kontrolatu eta zuzendu dezaketen tresna bat izango da», zioen berriki Mustafa Suleymanek, DeepMinden sortzaileetako batek. «Zentzugabea da munduko ezagutza osoa bereganatu eta gero bere erabaki propioak sortuko dituen makina superadimendun baten edozein espekulazio», zioen ingeniari horrek, lasaitasuna eskatuz teoria ausartenak geldiarazteko.