La Inteligencia Artificial ya vive dentro de un computador

Científicos del Massachusetts Institute of Technology, en EEUU, diseñaron un computador que tiene la capacidad de aprender igual que lo hace un humano.0000317428

Como si de la Chappie se tratase, un grupo de científicos ha dado el máximo paso en relación a la inteligencia artificial. Puesto que han desarrollado un nuevo modelo de computador que imita la capacidad de los humanos para aprender nuevos conceptos.

“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”, explicó Joshua Tenenbaum, uno de los responsables de la investigación, del Departamento de Ciencias Cognitivas del Massachusetts Institute of Technology (MIT) de EEUU. 

Para realizar este adelanto, los investigadores se centraron en el aprendizaje de caracteres escritos a mano de diversos alfabetos y desarrollaron un algoritmo que permitiese realizar generalizaciones a partir de unos pocos ejemplos. Pero la idea no fue fácil de implementar, ya que el computador no cuenta con un programa que aplicada para cada situación, sino que consta de un sistema complejo de múltiples programas de aprendizaje que se adaptan a cada circunstancia.

Al comparar la capacidad de estos ordenadores a la hora de enfrentar tareas de aprendizaje, entre ellas la generación a partir de ejemplos de caracteres vistos solo en unas pocas ocasiones, con otros computadores y seres humanos, comprobaron cómo superaban a sus pares e igualaban a los humanos.

En muchos casos, los resultados de los humanos y de este nuevo modelo cognitivo, denominado “Bayesian Program Learning,” eran “prácticamente indistinguibles”.

“En inteligencia artificial no hay grandes hallazgos. Existe un conjunto de buenas ideas que funcionan. Esta es otra más, es un pequeño paso”, agregó Lake.

Para el investigador, lo que demuestra “nuestro trabajo es que los principios de la composición, causalidad y aprender a comprender serán críticos para avanzar en las capacidades de las máquinas”.