Por qué la inteligencia artificial debería tomar como modelo a un niño

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Una nueva corriente de pensamiento cree que la capacidad de aprender de la inteligencia artificial debería tomar como ejemplo la de los niños.

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EL PAÍS.com

Escrito por , 15 de agosto de 2018 a las 08:30

El aprendizaje es la pieza clave en la inteligencia artificial. Y no solo en la artificial. Uno de los componentes esenciales del concepto de inteligencia, tal y como lo entendemos socialmente, es la capacidad de aprender. El psicólogo y educador Stephen S. Colvin definió ya a principios del siglo XX la inteligencia como “la capacidad de adaptarse al medio”. Stephen Hawking describía el hecho de ser inteligente en el mismo sentido: “la capacidad de adaptarse a los cambios”.

Son dos de las muchas definiciones de inteligencia, algunas de las cuales solo se diferencian por pequeños matices. En todas se intuye el ingrediente, más claro o soterrado, del aprendizaje. Ni que decir tiene que esto sirve para los seres humanos en general, pero también para los animales en un sentido más rudimentario y para las máquinas o los programas.

La inteligencia artificial tiene como principal objetivo aprender porque es así como puede progresar. Por eso no es extraño que ramas avanzadas de esta tecnología se hayan nombrado como ‘machine learning’ o ‘deep learning’. Los investigadores que han creado este tipo de algoritmos no se pueden sustraer a evidencia de que todo su trabajo tiene que ver con el aprendizaje.

Y qué mejor ejemplo hay de aprendizaje que el proceso que vive un niño , desde que nace hasta que se forma una idea del mundo en sus primeros años de vida. Algunos científicos expertos en IA creen que se debería tomar este modelo para enseñar a los algoritmos.

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Para imitar a los humanos hay que aprender como los niños

Los técnicos pretenden que la inteligencia artificial se parezca a la humana cada vez más , pero hay imperfecciones en los algoritmos. Son cuestiones que para el cerebro de una persona son básicas, pero no así para una inteligencia artificial. Como la incapacidad que tienen los algoritmos para aprender diferentes tareas. Si logran aprender una, para adquirir el conocimiento de una segunda tienen que olvidar lo anterior.

Otra cuestión básica tiene que ver con un razonamiento lógico que nos viene casi de serie a las personas. ¿Qué es más grande, un elefante o una mariposa? Cualquier bebé lo sabe. Pero una IA no es capaz de llegar a esa conclusión por sí sol a, a no ser que se le haya entrenado para distinguir tamaños.

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El cerebro humano construye modelos de la realidad, que emplea para responder a situaciones nuevas. Los niños los aprenden de forma natural. Gracias a los sentidos asimilan pronto conceptos como la gravedad, el espacio o el tiempo. A partir de ahí construyen modelos para dar respuesta a su medio.

La IA, en cambio, se basa esencialmente en el reconocimiento de patrones. Es a partir de esta identificación de una situación precisa cuando se aplica una respuesta. Sin embargo, algunos expertos en inteligencia artificial opinan que los programas deberían predecir el resultado de tareas que no hayan intentado antes. Solo así serían capaces de aplicar respuestas y aprender de ellas para otras situaciones. Para que las máquinas imiten al cerebro humano primero tienen que aprender como niños pequeños.

Imágenes: Pioneer Library SystemTaymaz Valley

Tomado de Blogthinkbig.com

 

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