21 de Julio de 2022
Inteligencia artificial

La inteligencia artificial aprende física sencilla como un bebé

La red neuronal de DeepMind podría dar paso a programas con los que estudiar cómo aprenden los bebés humanos.

[Fuente: Inarik/iStockPhoto]

Inspirados por las investigaciones realizadas sobre cómo aprenden los bebés, un grupo de informáticos ha creado un programa que aprende reglas simples de física que tienen que ver con el comportamiento de los objetos y expresa sorpresa cuando parece que estos violan esas reglas. Los resultados se publicaron el 11 de julio en Nature Human Behavior.

Los psicólogos especializados en desarrollo humano controlan la mirada de los bebés para evaluar cómo siguen estos el movimiento de los objetos. Por ejemplo, cuando les muestran un video de una pelota que desaparece de repente, los bebés muestran sorpresa y los investigadores la cuantifican midiendo cuánto tiempo se quedan mirando fijamente en una dirección concreta.

Luis Piloto, informático de la compañía de Google DeepMind, en Londres, y sus colaboradores, querían desarrollar un test parecido para la inteligencia artificial (IA). El equipo entrenó una red neuronal (un tipo de sistema de software que aprende detectando patrones en grandes cantidades de datos) con videos animados de objetos sencillos como cubos o pelotas.

Introdujeron videos sin alterar y versiones que resaltaban cada objeto de la escena en el programa informático que crearon, llamado Aprendizaje de Física mediante la Autocodificación y el Seguimiento de Objetos (PLATO por sus siglas en inglés). PLATO también fue diseñado para que creara una representación interna de las propiedades físicas de los objetos, como sus posiciones y velocidades.

Entrenaron al sistema con decenas de horas de videos en los que aparecían objetos sencillos como una pelota rodando por una pendiente o dos bolas chocando entre ellas, y el programa desarrolló la capacidad de predecir cómo se comportarían en situaciones diferentes. En concreto, aprendió patrones como la continuidad, en el que un objeto sigue una trayectoria ininterrumpida en lugar de ser transportado mágicamente de un lugar a otro; la solidez, que impide que un objeto penetre en el otro; y la persistencia de la forma.  «Con cada escena del vídeo, el programa hace una predicción sobre lo que sucederá a continuación», señala Piloto. «A medida que avanza el vídeo, la predicción es cada vez más precisa.»

¡Sorpresa!

Cuando mostraban al programa vídeos con sucesos «imposibles», como un objeto que desaparecía repentinamente, PLATO podía medir la diferencia existente entre el vídeo y su propia predicción, proporcionando de esa forma una medida de su sorpresa.

Piloto recalca que PLATO no está diseñado para estudiar el comportamiento infantil, pero podría ser un primer paso hacia la creación de una IA que valide hipótesis sobre el aprendizaje de los bebés humanos. «Esperamos que, al final, los científicos cognitivos puedan utilizar nuestro programa para elaborar un modelo del comportamiento de los bebés.»

La comparación de la IA con el aprendizaje de los bebés «nos da pistas sobre la dirección que ha de seguir la investigación», señala Jeff Clune, informático de la Universidad de la Columbia Británica en Vancouver. «Dicho esto, el artículo se basa en gran parte en el conocimiento previo de estos modelos de IA.»

Clune y otros investigadores están intentando que el programa desarrolle sus propios algoritmos para entender el mundo físico.

Davide Castelvecchi/Nature News

Artículo traducido y adaptado por Investigación y Ciencia con el permiso de Nature Research Group.

Referencia: «Intuitive physics learning in a deep-learning model inspired by developmental psychology»; Luis S. Piloto et al. en Nature Human Behaviour, 11 de julio de 2022.

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