En Resumen
- Científicos de la Universidad Estatal de Ohio se acercan a crear una IA con aprendizaje continuo similar al humano.
- Las redes neuronales artificiales retienen mejor la información al entrenarse en tareas diversas.
- El desarrollo de IA con aprendizaje similar al humano permitirá adaptarlas más rápido a entornos cambiantes.
Los científicos dicen que están un paso más cerca de crear inteligencia artificial (IA) que pueda imitar el aprendizaje humano.
En una conferencia de aprendizaje automático celebrada en Honolulu esta semana, investigadores de la Universidad Estatal de Ohio dijeron que analizaron un proceso llamado "aprendizaje continuo", que permite a una computadora adquirir continuamente nuevas habilidades sin olvidar conocimientos previos, al igual que los humanos construyen sobre experiencias anteriores para aprender cosas nuevas.
El equipo dijo que las redes neuronales artificiales pueden sufrir de "olvido catastrófico", lo que significa que a medida que asumen nuevas tareas, pierden información del entrenamiento anterior. Esto plantea un problema a medida que la sociedad depende cada vez más de los sistemas de IA en áreas como los autos autónomos.
"A medida que las aplicaciones de conducción automatizada u otros sistemas robóticos aprenden cosas nuevas, es importante que no olviden las lecciones que ya han aprendido por nuestra seguridad y la suya", dijo Ness Shroff, un destacado académico de Ohio y profesor de ciencias de la computación e ingeniería que dirigió el estudio.
El estudio reveló que, al igual que las personas, las redes artificiales retienen mejor la información cuando se entrenan en tareas diversas y diferentes en lugar de aquellas que comparten características. Enseñar a un algoritmo tareas variadas desde el principio amplía su capacidad para absorber nueva información.
"Nuestro trabajo anuncia una nueva era de máquinas inteligentes que pueden aprender y adaptarse como sus contrapartes humanas", dijo Shroff.
La investigación acerca a los científicos al desarrollo de IA que exhibe un aprendizaje similar al humano a lo largo de la vida. Esto podría permitir que los algoritmos se escalen más rápido y se adapten a entornos en evolución.
La investigación de la Universidad Estatal de Ohio fue una de las docenas de presentaciones destacadas en la 40ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático.
La conferencia también presentó el trabajo de un equipo en el MIT que dijo haber desarrollado una técnica que podría interrumpir la creación de imágenes deepfake al inyectar pequeños fragmentos de código disruptivo en las imágenes de origen.
El gigante tecnológico Google dijo que su investigación en IA y aprendizaje automático se incluye en más de 80 artículos científicos del programa ICML, que incluyen demostraciones del modelador de proteínas en 3D AlphaFold, avances en la ciencia de la fusión y nuevos modelos como PaLM-E para robótica y Phenaki para generar video a partir de texto.
Shakir Mohamed, director de ciencia, tecnología y sociedad en Google DeepMind, pronunció un discurso principal sobre cómo guiar el aprendizaje automático con un propósito social. Google DeepMind es uno de los principales patrocinadores del evento.
"Desde la atención médica hasta el cambio climático, el aprendizaje automático tiene un gran potencial para abordar desafíos importantes y avanzar en la sociedad", dijo Mohamed en una publicación de blog. "Al reunir voces diversas, podemos desarrollar IA que beneficie a todas las personas".
Nota del editor: Esta historia fue redactada con Decrypt AI a partir de fuentes mencionadas en el texto y verificada por Ozawa.