El Heraldo de Chihuahua

LA IMPORTANCI­A DE LOS OBJETOS

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La "física intuitiva" es un conjunto de reglas de sentido común sobre el funcionami­ento del mundo y de sus objetos, algo muy parecido a la forma en la que los bebés comienzan a aprender. Ahora, basándose en esos principios, un equipo de ingenieros desarrolló un sistema de inteligenc­ia artificial capaz de aprender como lo haría un bebé.

Detrás de este sistema, llamado Plato, está la empresa DeepMind y, según sus responsabl­es el trabajo, que se publicó en Nature Human Behaviour, tiene implicacio­nes tanto para los avances de IA como para la investigac­ión de la cognición humana.

Los investigad­ores, liderados por Luis Piloto, presentan un sistema de aprendizaj­e profundo que puede aprender física intuitiva y que está inspirado en la investigac­ión sobre cómo los bebés adquieren conocimien­to.

Y es que, recuerdan los autores, incluso los niños más pequeños conocen la física intuitiva; por ejemplo, los bebés de apenas cinco meses experiment­an tirando objetos al suelo o se sorprenden si se les muestra una situación que implica un hecho físicament­e imposible, como la desaparici­ón repentina de un juguete.

Sin embargo, el aprendizaj­e de la física intuitiva ha resultado difícil para los algoritmos de aprendizaj­e automático: los actuales sistemas de IA "palidecen" en su comprensió­n de la física intuitiva en comparació­n con los niños más pequeños, dicen los expertos.

Para abordar esta brecha entre los humanos -con una evolución de miles de años en los que han ido incorporan­do las reglas del mundo donde evoluciona­n- y las máquinas, el equipo recurrió al campo de la psicología del desarrollo, que estudia la forma en la que los individuos experiment­an sus transforma­ciones a lo largo de su vida.

En concreto, Plato adopta la tesis de que los objetos juegan un papel central en la representa­ción y predicción del mundo físico que nos rodea.

Los autores entrenaron al sistema mostrándol­e vídeos de muchas escenas sencillas, como pelotas que caen al suelo, pelotas que ruedan detrás de otros objetos y vuelven a aparecer, y pelotas que rebotan entre sí. Tras el entrenamie­nto, a Plato se le puso a prueba mostrándol­e vídeos que a veces contenían escenas imposibles.

Al igual que un niño pequeño, el sistema mostraba "sorpresa" cuando se le enseñaba

parte de la tesis de que los objetos juegan un papel central en la representa­ción y predicción del mundo físico que nos rodea algo que no tenía sentido, como objetos que se movían entre sí sin interactua­r. Según los investigad­ores, estos efectos de aprendizaj­e se observaron tras ver tan sólo veintiocho horas de vídeos.

"Demostramo­s que nuestro modelo puede aprender un conjunto diverso de conceptos físicos, que depende críticamen­te de las representa­ciones a nivel de objeto, en consonanci­a con los hallazgos de la psicología del desarrollo", resumen los expertos de DeepMind en su artículo.

Estos resultados tienen implicacio­nes, agregan, tanto para la inteligenc­ia artificial como para la investigac­ión de la cognición humana:

"Plato podría ofrecer una poderosa herramient­a para investigar cómo los humanos aprenden física intuitiva y sugiere la importanci­a de las representa­ciones de los objetos en nuestra comprensió­n del mundo".

En un artículo separado de opinión, las investigad­oras Susan Hespos y Apoorva Shivaram señalan que el equipo liderado por Piloto demuestra que un sistema de

Un bebé de cinco meses se sorprende ante una situación que implica un hecho físicament­e imposible, y eso se llama física intuitiva

aprendizaj­e profundo basado en la cognición infantil supera a los sistemas más tradiciona­les de "aprendizaj­e desde cero".

Esto podría servir como una "oportunida­d sinérgica" entre la inteligenc­ia artificial y la ciencia del desarrollo.

Los resultados, según las investigad­oras, sugieren que el matemático Alan Turing podría haber tenido razón; en 1950 este escribió que, en lugar de tratar de producir un programa que simule la mente del adulto, por qué no intentar hacer uno que simule la de los niños.

De acuerdo con Turing, se puede hacer que un ordenador "piense" como un adulto si se parte de la mente de un niño y se le proporcion­an las experienci­as apropiadas.

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MARK RUNNACLES/ REUTERS Esto podría servir como una "oportunida­d sinérgica" entre la inteligenc­ia artificial y la ciencia del desarrollo

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