{"id":26087,"date":"2022-02-01T10:17:22","date_gmt":"2022-02-01T16:17:22","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26087"},"modified":"2022-02-01T10:17:22","modified_gmt":"2022-02-01T16:17:22","slug":"esta-ia-aprendio-el-diseno-de-un-millon-de-algoritmos-para-ayudar-a-construir-nuevas-ia-mas-rapido","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/esta-ia-aprendio-el-diseno-de-un-millon-de-algoritmos-para-ayudar-a-construir-nuevas-ia-mas-rapido\/","title":{"rendered":"Esta IA aprendi\u00f3 el dise\u00f1o de un mill\u00f3n de algoritmos para ayudar a construir nuevas IA m\u00e1s r\u00e1pido"},"content":{"rendered":"

La\u00a0escala vertiginosa de la IA<\/a>\u00a0ha sido dif\u00edcil de pasar por alto en los \u00faltimos a\u00f1os.\u00a0Los algoritmos m\u00e1s avanzados ahora tienen cientos de miles de millones de conexiones, y se necesitan millones de d\u00f3lares y una\u00a0supercomputadora para entrenarlos<\/a>\u00a0.\u00a0Pero a pesar de lo llamativa que es la gran IA, el progreso no se trata solo de escala: el trabajo en el extremo opuesto del espectro es igual de crucial para el futuro del campo.<\/span><\/p>\n

Algunos investigadores est\u00e1n tratando de hacer que la IA sea m\u00e1s r\u00e1pida, m\u00e1s eficiente y m\u00e1s accesible, y un \u00e1rea madura para mejorar es el proceso de aprendizaje en s\u00ed.\u00a0Debido a que los modelos de IA y los conjuntos de datos de los que se alimentan han crecido exponencialmente, los modelos avanzados pueden tardar d\u00edas o semanas en entrenarse, incluso en supercomputadoras.<\/span><\/p>\n

\u00bfPodr\u00eda haber una mejor manera?\u00a0Quiz\u00e1s.<\/span><\/p>\n

Un nuevo art\u00edculo publicado en el servidor de preimpresi\u00f3n arXiv<\/a>\u00a0describe c\u00f3mo un tipo de algoritmo llamado “hiperred” podr\u00eda hacer que el proceso de capacitaci\u00f3n sea mucho m\u00e1s eficiente.\u00a0La hiperred del estudio aprendi\u00f3 las conexiones internas (o par\u00e1metros) de un mill\u00f3n de algoritmos de ejemplo para poder preconfigurar los par\u00e1metros de nuevos algoritmos no entrenados.<\/span><\/p>\n

La IA, llamada GHN-2, puede predecir y establecer los par\u00e1metros de una red neuronal no entrenada en una fracci\u00f3n de segundo.\u00a0Y en la mayor\u00eda de los casos, los algoritmos que usaron los par\u00e1metros de GHN-2 funcionaron tan bien como los algoritmos que hab\u00edan pasado por miles de rondas de entrenamiento.<\/span><\/p>\n

Hay margen de mejora, y los algoritmos desarrollados con el m\u00e9todo a\u00fan necesitan capacitaci\u00f3n adicional para lograr resultados de vanguardia.\u00a0Pero el enfoque podr\u00eda\u00a0tener un impacto positivo en el campo<\/a>\u00a0si reduce la energ\u00eda, el poder de c\u00f3mputo y el efectivo necesarios para construir IA.<\/span><\/p>\n

Automatizaci\u00f3n de la IA\u00a0<\/strong><\/span><\/h3>\n

Aunque el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 parcialmente automatizado, es decir, nadie le dice a un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico exactamente c\u00f3mo realizar su tarea, en realidad construir los algoritmos es mucho m\u00e1s pr\u00e1ctico.\u00a0Se necesita mucha habilidad y experiencia para modificar y ajustar la configuraci\u00f3n interna de una red neuronal para que pueda aprender una tarea a un nivel lo suficientemente alto como para ser \u00fatil.<\/span><\/p>\n

\u201cEs casi como ser el entrenador en lugar del jugador\u201d, dijo Demis Hassabis, cofundador de DeepMind,\u00a0a\u00a0Wired<\/em>\u00a0en 2016<\/a>\u00a0.\u00a0\u201cEst\u00e1s persuadiendo a estas cosas, en lugar de decirles directamente qu\u00e9 hacer\u201d.<\/span><\/p>\n

Para reducir el aumento, los investigadores han estado desarrollando herramientas para automatizar pasos clave en este proceso, como, por ejemplo, encontrar la arquitectura ideal para un nuevo algoritmo.\u00a0La arquitectura de una red neuronal es el material de alto nivel, como la cantidad de capas de neuronas artificiales y c\u00f3mo esas capas se conectan entre s\u00ed.\u00a0Encontrar la mejor arquitectura requiere una buena cantidad de prueba y error, y automatizarla puede ahorrar tiempo a los ingenieros.<\/span><\/p>\n

Entonces, en 2018, un equipo de investigadores de Google Brain y la Universidad de Toronto\u00a0crearon un algoritmo llamado hiperred gr\u00e1fica<\/a>\u00a0para hacer el trabajo.\u00a0Por supuesto, en realidad no pod\u00edan entrenar un grupo de arquitecturas candidatas y enfrentarlas entre s\u00ed para ver cu\u00e1l saldr\u00eda ganando.\u00a0El conjunto de posibilidades es enorme, y entrenarlos uno por uno se les ir\u00eda de las manos r\u00e1pidamente.\u00a0En su lugar, utilizaron la hiperred para\u00a0predecir<\/em>\u00a0\u00a0los par\u00e1metros de las arquitecturas candidatas, ejecutarlas en una tarea y luego clasificarlas para ver cu\u00e1l funcionaba mejor.<\/span><\/p>\n

La nueva investigaci\u00f3n se basa en esta idea.\u00a0Pero en lugar de utilizar una hiperred para clasificar las arquitecturas, el equipo se centr\u00f3 en la predicci\u00f3n de par\u00e1metros.\u00a0Al construir una hiperred que sea experta en predecir los valores de los par\u00e1metros, pensaron, tal vez podr\u00edan aplicarla a\u00a0cualquier<\/em>\u00a0algoritmo nuevo.\u00a0Y en lugar de comenzar con un conjunto aleatorio de valores, que es como suele comenzar el entrenamiento, podr\u00edan dar a los algoritmos una gran ventaja en el entrenamiento.<\/span><\/p>\n

Para crear un selector de par\u00e1metros de IA \u00fatil, necesita un buen conjunto de datos de entrenamiento profundo.\u00a0Entonces, el equipo hizo una, una selecci\u00f3n de un mill\u00f3n de arquitecturas algor\u00edtmicas posibles, para entrenar GHN-2.\u00a0Debido a que el conjunto de datos es tan grande y diverso, el equipo descubri\u00f3 que GHN-2 puede generalizarse bien a arquitecturas que nunca antes hab\u00eda visto.\u00a0\u201cPueden, por ejemplo, dar cuenta de todas las arquitecturas t\u00edpicas de \u00faltima generaci\u00f3n que usa la gente\u201d,\u00a0dijo recientemente a\u00a0Quanta<\/em><\/a>\u00a0Thomas Kipf, cient\u00edfico investigador del Brain Team de Google Research en \u00c1msterdam .\u00a0\u201cEsa es una gran contribuci\u00f3n\u201d.<\/span><\/p>\n

Despu\u00e9s del entrenamiento, el equipo puso a prueba el GHN-2 y compar\u00f3 los algoritmos usando sus predicciones con los algoritmos entrenados tradicionalmente.<\/span><\/p>\n

Los resultados fueron impresionantes.<\/span><\/p>\n

Tradicionalmente, los algoritmos usan un proceso llamado descenso de gradiente estoc\u00e1stico (SGD) para ajustar gradualmente las conexiones de una red neuronal.\u00a0Cada vez que el algoritmo realiza una tarea, la salida real se compara con la salida deseada (\u00bfes esta la imagen de un gato o un perro?) y se ajustan los par\u00e1metros de la red.\u00a0A lo largo de miles o millones de iteraciones, el entrenamiento empuja un algoritmo hacia un estado \u00f3ptimo en el que se minimizan los errores.<\/span><\/p>\n

Los algoritmos que utilizan las predicciones de GHN-2, es decir, sin entrenamiento alguno, igualan la precisi\u00f3n de los algoritmos que fueron entrenados con SGD durante miles de iteraciones.\u00a0Sin embargo, de manera crucial, GHN-2 tard\u00f3 menos de un segundo en predecir los par\u00e1metros de un modelo, mientras que los algoritmos entrenados tradicionalmente tardaron unas 10.000 veces m\u00e1s en alcanzar el mismo nivel.<\/span><\/p>\n

Para ser claros, el desempe\u00f1o que logr\u00f3 el equipo a\u00fan no es lo m\u00e1s avanzado.\u00a0La mayor\u00eda de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se entrenan mucho m\u00e1s intensamente con est\u00e1ndares m\u00e1s altos.\u00a0Pero incluso si un algoritmo como GHN-2 no acierta en sus predicciones, un resultado probable, comenzar con un conjunto de par\u00e1metros que es, digamos, el 60 por ciento del camino es mucho mejor que comenzar con un conjunto de par\u00e1metros aleatorios. .\u00a0Los algoritmos necesitar\u00edan menos ciclos de aprendizaje para alcanzar su estado \u00f3ptimo.<\/span><\/p>\n

\u201cLos resultados son definitivamente s\u00faper impresionantes\u201d,\u00a0dijo a\u00a0Quanta<\/em><\/a>\u00a0Peter Veli\u010dkovi\u0107 de DeepMind .\u00a0\u201cB\u00e1sicamente redujeron significativamente los costos de energ\u00eda\u201d.<\/span><\/p>\n

A medida que los modelos de miles de millones de par\u00e1metros dan paso a modelos de billones de par\u00e1metros, es refrescante ver a los investigadores crear soluciones elegantes para complementar la fuerza bruta.\u00a0La eficiencia, al parecer, bien puede ser valorada tanto como la escala en los a\u00f1os venideros.<\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n

Dorrier, J. (2022b, febrero 1). This AI Learned the Design of a Million Algorithms to Help Build New AIs Faster<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 1 de febrero de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/01\/31\/this-ai-learned-the-design-of-a-million-algorithms-to-help-build-new-ais-faster\/<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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