Un equipo de investigadores del Reino Unido han desarrollado una manera de aplicar las redes neuronales de aprendizaje profundo a la conducción de un automóvil. En un artículo reciente de su blog los representantes de estos académicos, bosquejaron cómo trabaja su tecnología, y además, ofrecieron una demostración real usando un automóvil físico en un camino del mundo real.
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Los investigadores indican que la mayoría de los autos que se conducen a sí mismos usan una serie de cámaras y sensores, además de herramientas de mapas y mucha programación. Pero este enfoque, indican, probablemente no les deja ver las dificultades que se tienen. Los coches autónomos pueden ser programados por compañías grandes, como Google, en donde el resultado es un auto que sí, conduce solo y es bueno en esta labor, pero no lo suficientemente bueno como para ser usado comúnmente. El problema, indican, es que estos automóviles no son lo suficientemente inteligentes para lidiar con la miriada de condiciones que se presentan en el camino comúnmente. Lo que se necesita es una computadora más inteligente y no más sensores o programación.

El equipo cree que un enfoque inteligente es usar algoritmos de reforzamiento del aprendizaje como el que se usa en DeepMind, para enseñarle a la computadora a hacer algo de la misma forma que lo hacen los seres humanos, es decir, practicándolo. Los algoritmos de reforzamiento del aprendizaje son el corazón de las redes neuronales de aprendizaje profundo, …