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Actualmente, las computadoras pueden proporcionar tanto los resultados y su razonamiento detrás de ellos.

Resulta que, el funcionamiento interno de las redes neuronales no son realmente más fácil de entender que las del cerebro humano. Pero gracias a la investigación que sale del MIT de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de laboratorio (CSAIL), eso podría cambiar pronto.Han ideado un medio de hacer estas mentes digitales no sólo proporcionar la respuesta correcta, la clasificación o predicción, sino también explicar la razón de su elección. Y con esta capacidad, los investigadores esperan para traer una nueva arma para tener en la lucha contra el cáncer de mama.

La comunidad científica ha hecho enormes progresos en el desarrollo de redes neuronales, sistemas informáticos que se construyen para funcionar como el cerebro humano. Los investigadores han conseguido que estos sistemas para vencer a los mejores jugadores de Go del mundo, identificar las imágenes y reducir sus tamaños de archivo . Las redes neuronales ahora el poder de aplicaciones de teclado y editores de fotografía . Heck, incluso hemos les enseñó a escribir como Philip K. Dick . Más increíble, Google enseñó recientemente dos redes para diseñar su propio algoritmo de cifrado .

El problema, sin embargo, es que incluso los investigadores que diseñaron estos sistemas no son particularmente seguro de cómo funcionan realmente. No es tan malo con redes de reconocimiento de imágenes, porque los investigadores pueden suss el razonamiento basado en las imágenes, pero es mucho más difícil de hacer con los sistemas basados ​​en texto.

Por lo tanto, para iluminar el proceso de toma de decisiones del equipo, el equipo CSAIL dividido su red en un par de módulos más pequeños - uno para la extracción de segmentos de texto y anotando en función de su longitud y coherencia. segmentos cortos extraídos de longitudes de palabras consecutivas puntuación más alta. El segundo módulo predice el tema del segmento y los intentos para clasificar en consecuencia.

Para su prueba, el equipo utilizado comentarios en línea de un sitio web calificación de cerveza y tenía su intento de red para clasificar cervezas en una escala de 5 estrellas basado en de la cerveza aroma, el paladar y la apariencia, el uso de opiniones escritas de dicho lugar. Después de la formación del sistema, el equipo CSAIL encontró que su red neural cervezas a base de aroma y apariencia de la misma manera que los seres humanos hicieron 95 y 96 por ciento de las veces, respectivamente clasificación. En el ámbito subjetivo de la "boca" de la red de acuerdo con la gente del 80 por ciento de las veces.

Después de un poco más de desarrollo y puesta a punto, los investigadores del MIT esperan desatar finalmente su sistema de aprendizaje automático en la lucha contra el cáncer de mama como un medio para extraer y analizar las explicaciones patólogos dan por sus diagnósticos.

Fuente: https://www.engadget.com/2016/11/01/mit-makes-neural-nets-show-their-work/

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