En el post de hoy os quiero traer la importancia del reto ImageNet y el algoritmo AlexNet, extraído del libro "Nexus: Una breve historia de las redes de información desde la Edad de Piedra hasta la IA" by "Yuval Noah Harari:
"El reto ImageNet de reconocimiento visual a gran escala pone a prueba diferentes algoritmos con el fin de comprobar su capacidad para identificar las imágenes anotadas en la base de datos. ¿Son capaces de identificar correctamente un gato? Cuando se pide a un humano que lo haga, de un total de cien imágenes en las que aparecen gatos identificamos correctamente noventa y cinco de ellas. En 2010, el mejor algoritmo obtuvo una tasa de éxito de solo el 72 por ciento. En 2011, la tasa de éxito del algoritmo subió hasta el 75 por ciento. En 2012, el algoritmo AlexNet ganó el reto y sorprendió a la todavía minúscula comunidad de expertos en IA al conseguir una tasa de éxito del 85 por ciento. Aunque esta mejora pueda parecerle poca a un profano, demostró ante los expertos el potencial de la IA para alcanzar un progreso vertiginoso en determinados ámbitos. En 2015, tras alcanzar una precisión del 96 por ciento, un algoritmo diseñado por Microsoft superó la capacidad humana para identificar imágenes de gatos. En 2016, The Economist publicó un artículo titulado «From Not Working to Neural Networking» en el que se planteaba la siguiente pregunta: «¿Cómo ha conseguido la inteligencia artificial, hasta hace poco asociada a la arrogancia y la decepción desde sus primeros días, convertirse de repente en el campo más pujante de la tecnología?». También señalaba la victoria de AlexNet como el momento en que «la gente empezó a tomarse en serio la IA no solo dentro de la comunidad de la IA, sino en el conjunto de la industria tecnológica»."
from "Nexus: Una breve historia de las redes de información desde la Edad de Piedra hasta la IA" by Yuval Noah Harari, Joandomènec Ros i Aragonès
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