El desarrollo de Inteligencia Artificial por parte de Google ha sumado un nuevo capítulo recientemente, ya que la compañía está entrenando algoritmos para que puedan encontrar los mejores vuelos en la web y reservarlos.
"Aunque los enfoques más recientes mejoran la tasa de éxito en entornos relativamente simples con la ayuda de demostraciones humanas para guiar la exploración, aún fallan en entornos donde el conjunto de posibles instrucciones puede llegar a millones".
"Hemos abordado los problemas mencionados desde una perspectiva diferente, proponiendo enfoques de aprendizaje reforzado guiado que pueden generar una cantidad ilimitada de experiencia para que una IA aprenda", explicaron sus responsables en un paper publicado hace pocos días.
En rigor, los investigadores capacitaron a una red neuronal para comprender la estructura de las páginas web, lo que le permite navegar por ellas y conocer las opciones que éstas le ofrecen. El objetivo fue desarrollar un modelo que permita a la red neuronal dar soluciones a un problema con numerosas variables:
"Como ejemplo, en el entorno de reserva de vuelos, el número de instrucciones / tareas posibles puede aumentar a más de 14 millones, con más de 1700 palabras de vocabulario y aproximadamente 100 elementos web en cada episodio", indicaron.
Desde lo técnico, se utilizan dos redes neuronales: una, 'INET', analiza la estructura del documento y propone los siguientes pasos que debe dar su compañera, 'Qweb', la responsable de ejecutar las pulsaciones y clics.
Además, los investigadores utilizaron el 'aprendizaje curricular' para fragmentar las tareas en otras más pequeñas y ayudar así a la red neuronal a superar los múltiples pasos de un formulario web.
Por otro lado, sumaron 'codificación superficial' para que mejorar la comprensión de los sitios por parte de los algoritmos: de esta manera, el campo del formulario con el listado de aeropuertos no es para el sistema una simple lista de nombres, sino que es capaz de percibir su sentido por el contexto en que se encuentra.