Avances en inteligencia artificial:
Científicos enseñan a un computador a aprender como un humano

A través de un algoritmo, la máquina es capaz de reconocer y dibujar conceptos visuales muy sencillos, como letras y otros caracteres.  

C. González 

¿Es posible que una máquina pueda aprender, pensar o sentir como una persona? Varios pasos se han dado en el campo de la inteligencia artificial y el más reciente pertenece a un grupo de científicos que ha desarrollado un nuevo algoritmo para computador que imita la capacidad de los humanos de aprender nuevos conceptos.

Si bien ya era posible que una máquina aprendiera conceptos y tareas, para ello era necesario darle cientos o miles de ejemplos, a diferencia de un humano. Y es que, cuando a una persona se le muestra un concepto nuevo, ya sea un utensilio de cocina, un paso de baile o una nueva letra de un alfabeto que no conoce, habitualmente necesita pocos ejemplos para entenderlo y hacer inferencias.

Así, los investigadores lograron que este programa informático sea capaz de aprender a reconocer y escribir, a partir de unos pocos ejemplos, caracteres de 50 alfabetos (reales e inventados), como sánscrito, tibetano, el gujarati (de un estado de India) y otros de fantasía, como los de la serie "Futurama".

"Lo que buscamos es tratar de reducir la diferencia entre la capacidad de aprendizaje de los humanos y las máquinas (...). Y descubrir por qué los seres humanos son tan buenos a la hora de generalizar conceptos", explica Joshua Tenenbaum, del Departamento de Ciencias Cognitivas del Massachusetts Institute of Technology (MIT), de EE.UU., y uno de los autores de la investigación, que ocupa la portada de la última revista Science.

Para poner a prueba la habilidad del algoritmo para aprender conceptos, solicitaron a personas que escribieran una serie de caracteres que también habían sido trazados por la máquina. Luego, pidieron a otro grupo de personas que identificaran cuáles creían que habían sido realizados por humanos y cuáles por un computador.

Los resultados mostraron que la mayoría de los caracteres escritos por el programa informático, denominado "Bayesian Program Learning", no eran distinguibles de aquellos hechos por humanos, consiguiendo "engañar" a la mayor parte de los encuestados.

"A los computadores les cuesta mucho generalizar a partir de datos particulares. En inteligencia artificial no hay grandes hallazgos. Existe un conjunto de buenas ideas que funcionan. Esta es otra más, es un pequeño paso", explica Brenden Lake, de la Universidad de Nueva York y autor principal del trabajo.

A pesar de que el modelo solo es capaz de aprender caracteres escritos a mano de diferentes alfabetos, Lake estima que este enfoque ayudará a desarrollar nuevos métodos que permitan que las máquinas aprendan a realizar otras tareas. "Nuestro trabajo demuestra que los principios de la composición, causalidad y aprender a comprender serán críticos para avanzar en las capacidades de las máquinas".

 


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Foto:DANQING WANG

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