Desarrollan una Inteligencia Artificial que piensa como los humanos

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Tomar decisiones sencillas como que vas a cenar esta noche, a qué supermercado o restaurante ir requiere de un razonamiento lógico, un componente del pensamiento superior del ser humano, sin embargo, no ha sido fácil que la inteligencia artificial domine esta forma de pensar. Científicos de DeepMind de Google han desarrollado un algoritmo sencillo para manejar tal razonamiento.

 

El razonamiento racional es una especie de pensamiento que utiliza la lógica para conectar y comparar lugares, secuencias y otras entidades. Los seres humanos son bastante buenos para esto.

 

Pero los dos tipos de inteligencia artificial que existen no logran manejarlo. La primera, llamada inteligencia artificial estadística o también aprendizaje de máquina reconoce patrones pero no es buena para usar la lógica. Y la segunda, la inteligencia simbólica es buena razonando pero no es capaz de aprender cosas nuevas.

La nueva forma de IA consiste en una red neuronal artificial para el razonamiento relacional. Se basa en la forma en que están conectadas la neuronas en el cerebro humano. En este caso la red neuronal utiliza y combina varios programas par resolver una tarea de razonamiento. Pueden ser especializadas para analizar imágenes, el lenguaje e inclusive aprender juegos. «Estamos forzando explícitamente a la red a descubrir las relaciones que existen entre los objetos», dice Timothy Lillicrap, uno de los informatico de DeepMind en Londres.

 

Una de las tareas que se le pidió realizar a la red neuronal se basó en el análisis de relaciones entre objetos. Los objetos eran cubos, cilindros y bolas. Se le hicieron preguntas como “el objeto que está al lado de la cosa azul ¿Tiene la misma forma que el pequeño que está al lado de la bola de metal gris?”. El resultado de la prueba fue de un 96% de preguntas acertadas. Mientras que los seres humanos a los que se le realizó la prueba obtuvieron un 92%.

 

Entre los usos que se le podría dar a esta red están un día ayudar a estudiar las redes sociales, analizar las imágenes de vigilancia, o guiar a los coches autónomos a través del tráfico.»Estoy bastante impresionado por los resultados», dice Justin Johnson, un informático de la Universidad de Stanford quien colaboró con la realización de las pruebas.

 

Sin embargo, “Para acercarse a la flexibilidad humana tendrá que aprender a responder a preguntas más desafiantes” dice Johnson. «DeepMind está modelando un tipo particular de razonamiento y realmente no va después de un razonamiento relacional más general. Pero sigue siendo un paso importante en la dirección correcta «añadió.

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