LEVAN: Algoritmo que aprende todo sobre cualquier cosa

Los investigadores del Instituto Allen para la IA han construido un sistema informático capaz de enseñarse a sí mismo los muchos significados y usos de conceptos amplios. A través de la búsqueda y análisis de motores de búsquedas usando lenguaje natural y técnicas variadas de visión por ordenador, este algoritmo conocido como LEVAN puede aprender todo sobre cualquier cosa.

Los avances más recientes en la investigación de inteligencia artificial son bastante sorprendentes, y esto es en parte gracias a la abundancia de datos disponibles en la web, accesibles para la gran mayoría de las personas y con permisos especiales para aquellos que los requieren para estudios como el del instituto Allen. Desde Neoteo hemos cubierto muchos de los proyectos que están utilizando la inteligencia artificial y el big Data para crear nuevas herramientas o incluso algoritmos que pueden hacer que tareas que antes requerían del control de un humano, ahora se pueden dejar en “manos” de un ordenador. Uno de los proyectos más recientes e interesantes es un sistema llamado LEVAN, que la sigla en inglés para “Aprender todo sobre cualquier cosa”.

Creado por un grupo de investigadores del Instituto Allen para la Inteligencia Artificial y la Universidad de Washington, lo interesante de LEVAN es que no requiere de la supervisión humana, pero esto no quiere decir que no tenga supervisión alguna, como muchos proyectos más complejos. Según los científicos definen, LEVAN es “supervisado por internet”. Es decir, que en vez de utilizar mandos dados por humanos para aprender sobre X cosa o no utilizar ningún tipo de comando y aprender de lo que experimenta, el algoritmo sale en busca de la web, específicamente Google Books Ngrams. La idea es aprender frases comunes asociadas a un determinado concepto, luego buscar esas frases en un repositorio de imágenes como Google Images, Flickr y Bing. De esta manera, algoritmo aprende que “Balón fútbol”, “cancha fútbol” y “Messi fútbol” son términos asociados y parte de uno más grande, que es el “fútbol”. Además, aprende sobre cómo se relacionan y cómo luce cada uno de ellos haciendo referencia a las imágenes.

LEVAN, que si todo sale bien se utilizará con los servidores de Amazon Web Services, utiliza texto e imágenes para enseñarse a sí mismo los conceptos que necesita, haciendo un buen énfasis en el ahorro de energía al comprender cuándo dos frases o palabras diferentes significan lo mismo. Hasta el momento, LEVAN ha aprendido más de 150 diferentes conceptos y ha modelado sus árboles de sub conceptos que ya tienen más de 50.000. El proyecto también indica que se han anotado más de 10 millones de páginas con información sobre qué hacen, qué son, qué pasa y qué hay dentro de estos conceptos y subconceptos. El número se acrecienta a medida que pasa el tiempo y el algoritmo sigue trabajando, y lo puedes ver en acción en el sitio web del proyecto que está al pie de este artículo.