Patricia Cardoso
Un estudio reciente de neurocientíficos del Trinity College afirma que los bebés pueden ayudar a desbloquear la proxima generación de inteligencia artificial (IA). Los investigadores han examinado la neurociencia y la psicología del aprendizaje infantil y creen que este camino ayudará a superar las limitaciones más apremiantes de la IA.
La investigación, publicada hace unos días en la revista Nature Machine Intelligence, examina la neurociencia y la psicología del aprendizaje infantil y establece unas bases para guiar a la próxima generación de IA, que ayudará a superar las limitaciones más apremiantes del aprendizaje automático.
Aprendizaje
Los bebés aprenden al experimentar el mundo que les rodea, a veces incluso al ver algo solo una vez
La Dra. Lorijn Zaadnoordijk, becaria de investigación Marie Skłodowska-Curie en el Trinity College, explicó que «la inteligencia artificial (IA) ha hecho un gran progreso en la última década, brindándonos altavoces inteligentes, pilotos automáticos en automóviles, aplicaciones cada vez más inteligentes y diagnósticos médicos mejorados. Estos emocionantes desarrollos en IA se han logrado gracias al aprendizaje automático que utiliza enormes conjuntos de datos. para entrenar modelos de redes neuronales artificiales.
Sin embargo, el progreso se está estancando en muchas áreas porque los conjuntos de datos de los que aprenden las máquinas deben ser cuidadosamente seleccionados por humanos. ¡Pero sabemos que el aprendizaje se puede hacer de manera mucho más eficiente, porque los bebés no aprenden de esta manera! Aprenden al experimentar el mundo que les rodea, a veces incluso al ver algo solo una vez».
En su artículo «Lecciones del aprendizaje infantil para el aprendizaje automático no supervisado», la Dra. Lorijn Zaadnoordijk y el profesor Rhodri Cusack, del Trinity College Institute of Neuroscience, y el Dr. Tarek R. Besold de TU Eindhoven, Países Bajos, argumentan que se necesitan mejores formas de aprender datos no estructurados. Y esta es la primera vez que hacen propuestas concretas sobre qué ideas particulares del aprendizaje infantil se pueden aplicar de manera fructífera en el aprendizaje automático y cómo aplicar exactamente estos aprendizajes.
Las máquinas, dicen, necesitarán aprender de conjuntos de datos más abundantes que logren captar cómo se ve, cómo suena, cómo huele, cómo se saborea y, en definitiva, cómo se siente el mundo. Y, como los bebés, necesitarán establecer una trayectoria de desarrollo, donde las experiencias y las redes se vayan modificando a medida que «crecen».
El Dr. Tarek R. Besold, investigador del grupo de Filosofía y Ética de TU Eindhoven, explico que «como investigadores de IA, a menudo establecemos paralelismos metafóricos entre nuestros sistemas y el desarrollo mental de bebés y niños humanos. Ya es hora de tomar estas analogías más en serio y observar el rico conocimiento del desarrollo infantil de la psicología y la neurociencia, que puede ayudarnos. superar las limitaciones más apremiantes del aprendizaje automático».
El Profesor Rhodri Cusack, Profesor Thomas Mitchell de Neurociencia Cognitiva, Director del Instituto de Neurociencia del Trinity College, agregó que «las redes neuronales artificiales se inspiraron en parte en el cerebro. Al igual que los bebés, se basan en el aprendizaje, pero las implementaciones actuales son muy diferentes del aprendizaje humano (y animal). A través de la investigación interdisciplinaria, los bebés pueden ayudar a desbloquear la próxima generación de IA».
Fuente: https://www.lavanguardia.com/
