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Hawkins lanza el primer ordenador que imita el proceso de pensamiento

Funciona como el neocortex cerebral y permite a una máquina interpretar datos sensoriales


El afamado informático Jeff Hawkins acaba de lanzar una tecnología computacional llamada NuPIC que cuando se desarrolle adecuadamente permitirá a los ordenadores aprender, reconocer imágenes, comprender una lengua, moverse con facilidad en un entorno complejo e interpretar los datos adquiridos de la misma forma que lo hace el cerebro humano en el proceso de pensamiento. Este programa, combinado con procesadores digitales con una potencia computacional de una velocidad jamás alcanzada, será capaz de resolver de forma masiva problemas complejos tratándolos de la misma forma que el cerebro de un niño pequeño se enfrenta al mundo, es decir, interpretando el flujo de nuevos datos sensoriales. Por Vanessa Marsh.




Neruonas y pensamiento. Redwood Neuroscience Institute.
Neruonas y pensamiento. Redwood Neuroscience Institute.
La compañía californiana Numenta acaba de anunciar el lanzamiento de una sorprendente tecnología informática que cuando se desarrolle adecuadamente permitirá a los ordenadores aprender, reconocer imágenes, comprender una lengua, moverse con facilidad en un entorno complejo e interpretar los datos adquiridos de la misma forma que lo hace el cerebro humano en el proceso de pensamiento, según informa en un comunicado.

Esta tecnología, en realidad una herramienta para seguir trabajando, ha sido desarrollada imitando a la biología, concretamente el funcionamiento del neocortex cerebral, que es el nombre que reciben las áreas más evolucionadas de la corteza del cerebro humano, y que constituyen la capa neuronal que recubre los lóbulos prefrontales y frontales.

Bautizada como NuPIC (Numenta Platform for Intelligent Computing o plataforma Numenta para informática inteligente), esta tecnología proporciona una base para resolver muchos de los difíciles problemas de la informática, como el aprendizaje o la capacidad de reconocimiento por parte de los ordenadores.

Interés por el cerebro

Y está basada a su vez en otra tecnología denominada Hierarchical Temporal Memory (HTM, diseñada para permitir a cualquiera que esté interesado experimentar con ella y, en último término, crear y desarrollar potentes y novedosas aplicaciones informáticas.

Todos estos avances informáticos han surgido del trabajo de un hombre llamado Jeff Hawkins, un ingeniero informático inventor del Palm Pilot y del teléfono inteligente Treo, y fundador de las empresas Palm y Handspring.

Pero, a pesar de su éxito, Hawkins decidió no quedarse ahí, y su interés por la neurociencia le llevó en 2002 a fundar el Redwood Centre for Theorical Neuroscience y, en 2005, junto a Donna Dubinsky y Dileep George, la compañía Numenta, con el objetivo de desarrollar una memoria computacional basada en el funcionamiento del cerebro humano.

Acciones humanas

Actualmente, ningún ordenador del mundo es capaz de realizar ciertas acciones características del ser humano, como reconocer imágenes, comprender una lengua o moverse con facilidad en un entorno complejo.

La plataforma Numenta ofrece la posibilidad de resolver estos problemas, y de crear aplicaciones nuevas para tareas computacionales hasta ahora inconcebibles.

Según explica Hawkins en declaraciones a la revista Wired, este programa, combinado con procesadores digitales con una potencia computacional de una velocidad jamás alcanzada, será capaz de resolver de forma masiva problemas complejos tratándolos de la misma forma con la que el cerebro de un niño pequeño se enfrenta al mundo, es decir, interpretando el flujo de nuevos datos sensoriales.

Como hemos dicho, NuPIC está fundamentada en un nuevo tipo de arquitectura de memoria, la tecnología HTM, que apareció por vez primera en el libro de Jeff Hawkins titulado On Intelligence.

En ese libro, el autor explica que la HTM fabrica modelos del mundo utilizando una arquitectura de memoria espacio-temporal jerárquica, similar a la que aplica nuestro neocortex cerebral para aprender y almacenar la información.

Desarrollo de los algoritmos

Este modelo puede usarse para inferir y predecir, esto es, para resolver problemas hasta ahora intratables desde la “mente” del ordenador. La HTM aprende a través de la observación, y no se programa de la misma forma que un ordenador normal.

Esta tecnología está entrenada a través de la exposición a datos sensoriales, de los que dependen sus capacidades posteriores. Sus creadores trabajan ahora para avanzar con los algoritmos (conjuntos finitos de instrucciones o pasos que sirven para ejecutar una tarea o resolver un problema) de aprendizaje del sistema.

Pero en este avance los inventores no quieren estar solos, por lo que ofrecen NuPIC, sin carga de licencia, a desarrolladores, científicos e ingenieros, para que experimenten con el sistema y ayuden a su desarrollo.

NuPIC en red

La tecnología, disponible en la web de Numenta, consiste en una serie de herramientas, un procesador de tiempo de activación, documentación, y en ejemplos.

Está disponible para Linux y Mac OS. Por otro lado, la compañía también proporciona herramientas de apoyo a los desarrolladores, como un foro, wikis (sitios web de colaboración que pueden ser editados por varios usuarios) y un blog escrito por los miembros de Numenta.

La empresa anima a los interesados a convertirse en participantes activos, a compartir sus trabajos e informar de los errores que surjan. Asimismo, proporciona un programa de apoyo técnico y de consulta.


Vanessa Marsh
Sábado, 17 de Marzo 2007
Artículo leído 21333 veces



Nota

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1.Publicado por ferrufino arauz el 14/04/2008 15:54
ps este articulo me parese muy bn tienen razon en to ehhh felizitaciones

2.Publicado por JUAN DIAZ el 27/03/2009 12:05
BIEN. Estas investigaciones tecnologico-neurales, de simulación e interfase, de aplicaciones y procesamientos de alto nivel, parecen requerir un "tejido" neurológico formado por miles de microchips nanotecnológicos., microscópicos almacenes inteligentes de datos atómicos a ser modularmente integrados por estaciones y subestaciones de procesamiento y performance. Todo esto esta bien, pero, ¿podrian ser mas específicos y claros en los diseños de aprendizaje realmente aplicables en areas como educación, salud, y eficacia laboral? Muchas
gracias, un privilegio estudiar con uds.-


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