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Brenden Lake (izquierda), Anselm Rothe yTodd Gureckis (derecha) disputando una partida de Battleship.

Robótica

Tocado y hundido: una IA gana a Hundir la Flota con una sola pregunta

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Hacer buenas preguntas no sólo es imprescindible para este juego, también para automatizar servicios de atención al cliente y cualquier otra tarea de un bot parlante. Esta realidad está ahora más cerca gracias a este programa que ha aprendido a hacer preguntas inteligentes para entender el mundo

  • por Will Knight | traducido por Teresa Woods
  • 22 Noviembre, 2017

Un sistema de inteligencia artificial (IA) con una gran curiosidad, desarrollado por un equipo de investigadores de la Universidad de Nueva York (EEUU), ha aprendido a jugar un juego similar a Hundir la Flota con una habilidad alucinante.

En el sencillo juego que crearon los investigadores, los participantes intentan encontrar los barcos de su oponente que se ocultan dentro de una pequeña cuadrícula. Para ello pueden hacer una serie de preguntas que sólo deben ser respondidas con un único número o palabra. El logro del programa consiste en aprender a hacer estas preguntas de la manera más eficiente posible.

Inspirado por la psicología cognitiva, y con un enfoque radicalmente distinto del de la mayoría de las inteligencias artificiales actuales, el sistema demuestra la capacidad de las máquinas de aprender a hacer preguntas útiles sobre el mundo. El programa trata las preguntas como programas en miniatura, lo que le permite aprender de unos pocos ejemplos y construir sus propias preguntas a partir de lo que ha aprendido.

El juego fue desarrollado por el profesor adjunto Brenden Lake, el profesor asociado Todd Gureckis y el alumno de posgrado Anselm Rothe de la institución. "A la hora de hacer preguntas útiles sobre el mundo, la brecha entre la capacidad humana y la de una máquina es enorme", señala Lake.

Los investigadores fueron anotando las preguntas de unos jugadores voluntarios. Después, las tradujeron a componentes conceptuales. Por ejemplo, las preguntas: "¿Cuán largo es el barco azul?" y "¿El barco azul abarca cuatro celdas?", se refieren a la longitud de un objetivo. La pregunta: "¿Se tocan los barcos azul y rojo?", se refiere a la posición. Luego, los investigadores codificaron estas preguntas mediante un lenguaje de programación simple y desarrollaron un modelo probabilístico para determinar qué preguntas deberían proporcionar la información más útil. Esta metodología permitió que el sistema construyera de manera eficiente preguntas novedosas que le ayudaron a ganar la partida.

La mayoría de los enfoques de inteligencia artificial se limitan a alimentar un ordenador con enormes cantidades de datos de ejemplo y hacer que genere sus propios ejemplos.  Aunque el método del equipo de la Universidad de Nueva York requiere más codificación manual, resulta mucho más eficiente y eficaz a la hora de descubrir preguntas inteligentes. El sistema hace preguntas inteligentes de una manera más metódica e incluso puede generar cuestiones que a los humanos no se les ocurriría plantear.

Los investigadores están explorando cómo utilizar su tecnología para que los bots de conversación y otros sistemas de diálogo resulten más efectivos y menos incómodos de usar. Con un poco de programación previa, dicho sistema podría ayudar a los clientes a resolver su problema más rápidamente al formular las preguntas correctas.

"Disponer de sistemas de diálogo capaces de generar preguntas novedosas para obtener mejores respuestas hará que las interacciones hombre-máquina resulten más fáciles y hará que estos sistemas resulten más útiles y divertidos de usar", explica Lake.

Sorprendentemente, el programa fue capaz de construir "la pregunta por excelencia". Se trataba de pedir a su oponente que pasara por una serie de pasos matemáticos, al sumar la longitud de un barco a 10 veces la longitud del siguiente, y así sucesivamente. Tal pregunta resultaría difícil de entender y contestar correctamente, pero en teoría el resultado podría usarse para calcular todo el tablero. "Fue muy interesante", afirma Lake.

El profesor adjunto de la Universidad de Harvard (EEUU) Sam Gershman, que desarrolla enfoques para la inteligencia artificial inspirados en la neurociencia cognitiva, dice que la investigación de la Universidad de Nueva York proporciona información sobre cómo los humanos elaboran buenas preguntas. El experto detalla: "En primer lugar, se necesita cierta forma de 'composicionalidad' para captar la desconcertante variedad de preguntas. Segundo, hace falta un conjunto de criterios que evalúen las fortalezas y debilidades relativas de una pregunta".

Gershman añade que los humanos parecen seguir una estrategia similar al enfoque del programa: hacer un cuidadoso examen de la complejidad de sus preguntas para gastar sus recursos cognitivos con moderación. Se trata de un avance importante, ya que las máquinas nunca llegarán a ser verdaderamente inteligentes a sentir curiosidad por el mundo que les rodea. Y eso comienza con preguntas inquisitivas.

Robótica

 

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