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Robótica

La IA busca su próximo gran avance en el cerebro de los niños

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La ciencia cognitiva y la neurociencia podrían inspirar las próximas grandes innovaciones en inteligencia artificial para conseguir que sea realmente inteligente y aprenda de verdad. Ese es el objetivo de un nuevo proyecto del MIT, que une el conocimiento de informáticos y psicólogos

  • por Will Knight | traducido por Ana Milutinovic
  • 18 Septiembre, 2018

Los próximos grandes descubrimientos en inteligencia artificial (IA) van a depender del estudio de la propia mente humana. Así lo asegura el director del laboratorio de Ciencia Cognitiva Computacional del MIT (EE. UU.), Josh Tenenbaum, quien liderará un nuevo proyecto de IA llamado MIT Quest for Intelligence (que se traduciría como 'La búsqueda de la inteligencia del MIT').

El proyecto va a reunir a informáticos e ingenieros con neurocientíficos y psicólogos cognitivos. La suma de sus distintos enfoques intentará identificar qué investigaciones son capaces de lograr un progreso fundamental en la inteligencia artificial. Tenenbaum explicó el proyecto y su visión para el avance de la IA en la conferencia EmTech celebrada la semana pasada en el MIT y organizada por MIT Technology Review .

Durante su ponencia, Tenenbaum dijo: "Imaginen que pudiéramos construir una máquina que empiece como un bebé y aprenda como un niño. Si lo logramos, tendríamos la base de una inteligencia artificial realmente inteligente, un aprendizaje automático inteligente capaz de aprender" (ver Un niño de dos años inspira una IA más humana).

En los últimos años, la inteligencia artificial ha logrado algunos hitos sorprendentes, pero todos se han basado en un puñado de avances clave en aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales grandes o profundas. El aprendizaje profundo, por ejemplo, ha dado a los ordenadores la capacidad de reconocer palabras habladas y caras dentro de imágenes con la misma precisión que los humanos. También ha demostrado un espectacular progreso en el campo de los juegos, como el caso de AlphaGo de DeepMind, y ha contribuido a avances en vehículos autónomos y robótica. Pero a todos les falta algo (ver "Estamos muy lejos de conseguir que la inteligencia artificial comprenda cómo es el mundo").

"Ninguno de estos sistemas es verdaderamente inteligente. Ninguno de ellos tiene la inteligencia general flexible y de sentido común de un niño de dos años, o incluso de un año. Entonces, ¿qué es lo que falta? ¿Cuál es la deficiencia?", se preguntó Tenenbaum sobre el escenario de EmTech (ver La inteligencia artificial está perdida si no se inspira en el cerebro, según su gran gurú).

La investigación de Tenenbaum explora la ciencia cognitiva para comprender la inteligencia humana. Su trabajo, por ejemplo, ha analizado cómo incluso los niños pequeños pueden visualizar aspectos del mundo mediante una especie de modelo 3D innato. Esto da a los humanos una mayor comprensión instintiva del mundo físico de la que no disponen los ordenadores ni los robots. "Los juegos de niños son un tema muy serio. Son experimentos. Y eso es lo que hace que los humanos sean los aprendices más inteligentes del universo conocido", añadió.

Tenenbaum también ha realizado un trabajo pionero desarrollando programas informáticos capaces de imitar algunos de los aspectos más misteriosos de la mente humana, a menudo mediante técnicas probabilísticas. Por ejemplo, en 2015, junto a otros dos investigadores, creó unos programas informáticos capaces de aprender a reconocer nuevos caracteres escritos a mano, así como ciertos objetos en imágenes, después de ver solo algunos ejemplos. Esto es importante porque los mejores programas de aprendizaje automático generalmente requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento. iSee, una compañía de coches autónomos cuyo trabajo se en inspira en esta investigación, salió del laboratorio de Tenenbaum el año pasado (ver Menos datos y más psicología para dar sentido común a los coches autónomos).

MIT Quest for Intelligence, anunciada en febrero de este año, también intenta explorar el impacto social de la inteligencia artificial. Esto significa tener en cuenta las limitaciones o deficiencias fundamentales de la tecnología, y también los problemas como los algoritmos sesgados y el problema de la caja negra

Tenenbaum señaló que, cuando nació hace más de 50 años, la idea original de la inteligencia artificial era la de inspirarse en la inteligencia humana, pero sin mucha base científica. "Los campos de la ciencia cognitiva y la neurociencia ahora están más maduros. Esto debería ayudar a que este proyecto se convierta en algo especial", concluyó.

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