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Los bebés podrían ser la clave de la próxima generación de inteligencia artificial

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Los bebés podrían aprovechar la próxima generación de inteligencia artificial, según investigadores del Trinity College en Irlanda. Los científicos creen que observar el proceso de aprendizaje de los recién nacidos podría ser la clave para romper los límites de la tecnología de aprendizaje automático.

El artículo, publicado en la revista científica Nature Machine Intelligence, describe los principios del proceso de absorción de información por parte de bebés humanos y cómo se pueden replicar para su aplicación en IA.

La limitación a la que se refieren los investigadores es que, para cualquier aplicación de aprendizaje automático, es necesario alimentar a la inteligencia artificial con un gran volumen de datos para que pueda identificar patrones y luego poder trabajar con la información de forma autónoma. Estos datos, sin embargo, necesitan una cuidadosa curación humana.

Por otro lado, los niños aprenden de una manera completamente diferente. Con solo experimentar el mundo que les rodea, pueden comprender nueva información aunque solo la hayan visto una vez en la vida, según explica Lorijn Zaadnoordijk, científica del Trinity College.

Comprender el proceso de aprendizaje de los niños puede llevar la inteligencia artificial a un nuevo nivel de autonomía en sus roles (Imagen: Gerd Altmann/Pixabay)

El artículo identifica tres factores cruciales para que una IA logre la calidad y la velocidad del aprendizaje de un bebé. La primera es que el procesamiento de la información de los niños es guiado y limitado; la segunda es que aprenden a través de entradas diversas y multimodales, y la última es que la entrada de los bebés está determinada por el desarrollo y el aprendizaje activo. La idea del estudio es explorar qué conceptos aún no se han utilizado adecuadamente en el desarrollo de IA y mejorarlos para dar lugar a un sistema capaz de aprender sin supervisión.

Para replicar el proceso de aprendizaje de los niños, las máquinas necesitarían, según el estudio, tener sus preferencias integradas desde el principio para dar forma a su aprendizaje. También es necesario proporcionarles datos más ricos que representen el mundo, y esto va más allá de las imágenes y las hojas de cálculo: necesitan comprender cómo es su entorno, cómo suenan, cómo huelen, cómo saben y cómo se sienten.

Finalmente, las máquinas también necesitan lo que los investigadores definen como una trayectoria de desarrollo. Como los niños tienen diferentes estímulos a lo largo del tiempo, es importante replicar este comportamiento brindando a las PCs diferentes experiencias y redes a medida que «crecen».

Fuente: Trinity College, Nature Machine Intelligence

Tommy Banks
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