NOTI-AMERICA.COM | VENEZUELA \u2013 Durante los \u00faltimos 35 a\u00f1os se ha consolidado la argumentaci\u00f3n de que las redes neuronales artificiales no ser\u00edan capaces de competir con la mente humana, pero un equipo de investigadores ha demostrado ahora que el m\u00e9todo de inteligencia artificial que han desarrollado s\u00ed muestra una capacidad de generalizaci\u00f3n similar, y a veces mejor, a la humana.<\/p>\n
Dos investigadores, Brenden Lake (Universidad de Nueva York) y Marco Baroni (Universidad Pompeu Fabra) han liderado un trabajo en el que han puesto de relieve que la red neuronal que han desarrollado tiene habilidades similares a las humanas en la generalizaci\u00f3n sistem\u00e1tica, lo que significa que tiene capacidad para aprender nuevos conceptos y de combinarlos con otros ya existentes.<\/p>\n
Los humanos s\u00ed son capaces de aprender un concepto nuevo y de utilizarlo despu\u00e9s para comprender otros usos relacionados; por ejemplo, un ni\u00f1o aprende a saltar, pero inmediatamente aprende a dar saltos alrededor de una habitaci\u00f3n, saltar con los brazos en alto, o saltar hacia adelante y hacia atr\u00e1s.<\/p>\n
Pero \u00bfpueden las m\u00e1quinas emular ese comportamiento? Estos investigadores han desarrollado una t\u00e9cnica -que han bautizado como Metaaprendizaje para la composicionalidad (MLC)- capaz de mejorar algunas herramientas basadas en la Inteligencia Artificial (como el ChatGPT) para hacer esas generalizaciones y han comprobado no s\u00f3lo que est\u00e1 a la par del rendimiento humano, sino que en algunos casos es mejor.<\/p>\n
Su t\u00e9cnica se basa en el entrenamiento de las redes neuronales artificiales (sofisticados sistemas computacionales interconectados entre s\u00ed para favorecer el aprendizaje y el procesamiento autom\u00e1tico) y otras tecnolog\u00edas relacionadas con el reconocimiento del habla y el procesamiento del lenguaje natural.<\/p>\n
Los investigadores han observado que hasta ahora los creadores de sistemas de inteligencia artificial, incluidos los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, han esperado que esa \u201cgeneralizaci\u00f3n composicional\u201d surgiera de m\u00e9todos de entrenamiento est\u00e1ndar, pero mantienen que la t\u00e9cnica que han desarrollado muestra c\u00f3mo la pr\u00e1ctica expl\u00edcita de estas habilidades permite a esos sistemas desbloquear nuevas facultades.<\/p>\n
\u201cHemos demostrado, por primera vez, que una red neuronal gen\u00e9rica puede imitar o superar la generalizaci\u00f3n sistem\u00e1tica humana en una comparaci\u00f3n cara a cara\u201d, afirm\u00f3 Brenden Lake, profesor adjunto del Centro de Ciencia de Datos y del Departamento de Psicolog\u00eda de la Universidad de Nueva York.<\/p>\n
Los investigadores crearon un novedoso sistema de aprendizaje en el que una red neuronal se actualiza de forma constante para mejorar sus habilidades. El mismo ejemplo: le ense\u00f1an la palabra \u201csaltar\u201d y luego crea combinaciones de palabras (saltar dos veces; saltar a la izquierda; a la derecha, etc). Luego en otro episodio aprende otras palabras y el sistema acaba mejorando las habilidades de la propia red.<\/p>\n
Y adem\u00e1s compararon el rendimiento de su \u201cm\u00e1quina\u201d con el de varias personas y comprobaron que en algunos casos el comportamiento de su sistema era mejor que el de los humanos, y que los dos (el MLC y las personas) superaron al ChatGPT, y que \u00e9ste, a pesar de sus \u201csorprendentes capacidades\u201d mostr\u00f3 dificultades en esa tarea de aprendizaje.<\/p>\n
Marco Baroni, profesor del Departamento de Traducci\u00f3n y Ciencias del Lenguaje de la espa\u00f1ola Universidad Pompeu Fabra, observ\u00f3 que los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos como el ChatGPT \u201csiguen teniendo dificultades con la generalizaci\u00f3n composicional, aunque han mejorado en los \u00faltimos a\u00f1os\u201d, y se mostr\u00f3 convencido de que este nuevo sistema puede contribuir a mejorar las habilidades compositivas de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos.<\/p>\n
La red neuronal de la que este mi\u00e9rcoles se hace eco la revista Nature presenta por lo tanto habilidades similares a las humanas en esa generalizaci\u00f3n sistem\u00e1tica -la capacidad de aprender nuevos conceptos y de combinarlos con otros ya existentes-, y los cient\u00edficos que han participado en este trabajo mantienen que este m\u00e9todo puede ser prometedor para desarrollar sistemas de inteligencia artificial que se asemejen m\u00e1s al comportamiento humano.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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