Creada una màquina que aprèn com una persona

Per molt intel·ligents que arribin a ser les futures intel·ligències artificials, sempre seran diferents a les intel·ligències humanes.

Però per primera vegada, segons els resultats que es presenten a la revista Science, l’algoritme d’aprenentatge ha permès a un ordinador reconèixer i reproduir caràcters d’alfabets de tot el món escrits a mà. Un cop reproduïts, els caràcters que ha creat l’ordinador eren indistingibles dels que havien escrit diferents persones.

Font:http://www.lavanguardia.com/ciencia/20151210/30719389284/inteligencia-artificial-robot-aprende-humano.html

JOSEP CORBELLA
10/12/2015 20:06 | Actualizado a 10/12/2015 21:04La inteligencia artificial ha alcanzado un nuevo hito con la creación de un modelo informático capaz de aprender de manera parecido a como lo hacemos las personas.

En lugar de necesitar cientos ejemplos para aprender a reconocer patrones, como los sistemas anteriores de inteligencia artificial, al nuevo modelo le basta un único ejemplo para identificar correctamente patrones similares, como hace el cerebro humano desde la infancia. Además, al igual que las personas, es capaz de generar nuevas ideas a partir del conocimiento adquirido.

El avance permitirá reducir el tiempo que los ordenadores necesitan para aprender tareas nuevas y abre la vía a que en el futuro realicen actividades más creativas, afirman los autores de la investigación. Aun así, advierten que su inteligencia está lejos de poder equipararse a la humana.

Según los resultados que se presentan en la revista Science, el algoritmo de aprendizaje ha permitido a un ordenador reconocer y reproducir caracteres de alfabetos de todo el mundo escritos a mano. Una vez reproducidos, los caracteres que ha creado el ordenador eran indistinguibles de los que habían escrito distintas personas. Además, el algoritmo ha permitido al ordenador generar letras de un alfabeto ficticio que también son indistinguibles de las que inventan las personas.

La misma técnica, destacan los investigadores, podría aplicarse en un futuro próximo a otros sistemas basados en símbolos como gestos, movimientos de danza, lenguaje de signos o palabras orales. A más largo plazo, podría extenderse a sistemas que se puedan descomponer en partes como vehículos, muebles e incluso razonamientos matemáticos, en los que la inteligencia artificial permitiría generar nuevas ideas.

“Antes de empezar a ir a la guardería, los niños aprenden a reconocer nuevos conceptos a partir de un único ejemplo”, declara en un comunicado Joshua Tenenbaum, especialista del Instituto de Tecnología de Massachusetts (EE.UU.) y director de la investigación. Por ejemplo, si se les muestra un dibujo de un tren o de un gato, son capaces de generalizar y reconocer otros trenes y otros gatos aunque no sean iguales”.

Según Tenenbaum, “aún estamos lejos de construir máquinas tan inteligentes como un niño humano, pero esta es la primera vez que tenemos una máquina capaz de leer y utilizar una clase amplia de conceptos del mundo real de un modo que es difícil de distinguir de lo que hace una persona”.

En inteligencia artificial, las técnicas de aprendizaje que los ordenadores utilizan para el reconocimiento de voz o de caras se han basado hasta ahora en la estrategia del embudo. Consisten en introducir una cantidad enorme de datos y en extraer de ellas una imagen o un sonido. Pero esta técnica, llamada deep learning (aprendizaje profundo), es muy diferente de la que aplican los niños. Y aunque ha conseguido resultados espectaculares para identificar personas, no es capaz de producir ideas o conceptos nuevos.

El cerebro humano parece actuar al revés, como un altavoz en lugar de un embudo. A partir de un único ejemplo, puede imaginar una cantidad enorme de elementos similares, sean caras, voces, trenes o gatos.

Los autores de la investigación han razonado que, si se pide a una persona que dibuje un tren, lo hace imaginando sus elementos por separado (como ruedas y vagones) y reconstruyéndolo. Lo mismo vale para gatos o caras. Se pueden reconocer e idear un sinfín de caras nuevas a partir ojos, orejas, pelos, bocas…

Para conseguir que un ordenador haga lo mismo, han desarrollado un método que han llamado programa de aprendizaje bayesiano. Tan extraño nombre se explica porque se basa en la probabilidad bayesiana, derivada del trabajo del matemático Thomas Bayes, que consiste en asignar probabilidades a hipótesis.

Si los niños aplican de manera intuitiva una probabilidad de este tipo, generando hipótesis sobre trenes y caras a partir de un único dibujo, un ordenador programado con probabilidad bayesiana tendría que poder aprender de manera similar a un niño, argumentan los investigadores. Y del mismo modo que el niño puede imaginar cómo está hecho el tren y cómo serán otros trenes, y reconocer que un coche o un avión no son lo mismo, un ordenador también debería ser capaz de conseguirlo.

Han puesto la idea a prueba con caracteres gráficos de distintos alfabetos escritos a mano. Según los resultados presentados en Science, el ordenador programado con probabilidad bayesiana supera a los programados con aprendizaje profundo en el reconocimiento de caracteres. Además, es capaz de escribir letras que, para un observador humano, son indistinguibles de las que escribe una persona.

De cara al futuro, los autores de la investigación sostienen que la probabilidad bayesiana y el aprendizaje profundo se complementarán en sistemas de inteligencia artificial cada vez más potentes.

El avance reaviva el debate de hasta qué punto la inteligencia artificial superará a la humana y el trabajo de las máquinas sustituirá al de las personas. “Los humanos somos muy buenos en creatividad, que es algo que para las máquinas resulta muy difícil”, afirmó el miércoles Brenden Lake, especialista de la Universidad de Nueva York y primer autor de la investigación, en una rueda de prensa telefónica.

Pero incluso la creatividad está al alcance de los ordenadores, como demuestra el hecho de que ya pueden pintar cuadros y componer música, advierte Ramon López de Mántaras, director del Institut d’Investigació en Intel·ligència Artificial. Lo cual no significa que su inteligencia vaya a ser como la humana, ya que “no adquieren conocimientos de sentido común, que se basan en la interacción de nuestro cuerpo con nuestro entorno”. Según López de Mántaras, “el cuerpo da forma a nuestra manera de pensar. Por muy inteligentes que lleguen a ser las futuras inteligencias artificiales, siempre serán distintas a las inteligencias humanas”.

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