Es un mal día para Microsoft. Primero la compañía es denunciada por el desempeño de sus Surface luego de un par de años de uso, y ahora IBM ha batido uno de los récords que guardaba la compañía con mayor orgullo, gracias a un nuevo modelo de inteligencia artificial, mucho más preciso.
De acuerdo con una publicación oficial en el sitio web de IBM, su nuevo software de distributed deep learning (DDL) ha logrado destrozar el récord previo de Microsoft, fijando una nueva marca en precisión y velocidad de reconocimiento de imágenes.
IBM señala que de un conjunto de 7,5 millones de imágenes de la base de datos ImageNet-22K, el modelo DDL de inteligencia artificial entrenada alcanzó el 33,8% de precisión reconociendo cada retrato, superando el récord anterior de 29,8%, fijado por Microsoft en octubre de 2014, y revalidado en 2015.
Lo que es más impresionante (o perturbador), el sistema de IBM logró esta nueva marca histórica en tan sólo siete horas, mientras que Microsoft requirió de diez días hace tres años para fijar su récord previo.
Tomando estos factores como referencia es posible darse cuenta del ritmo de crecimiento de estos sistemas de IA, de modo que sería sólo una cuestión de tiempo mínimo, relativamente, antes de superar el 50% de precisión.
Skynet está cada vez más cerca.
