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  • Investigación y Ciencia
  • Mayo 2018Nº 500

Inteligencia artificial

Robots autodidactas

Las máquinas que aprenden del mismo modo que los niños están ayudando a entender cómo se coordinan el cuerpo y la mente para adquirir conocimientos y destrezas.

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En Chappie, una película de ciencia ficción de 2015, Deon es un ingeniero que quiere crear una máquina capaz de pensar y de sentir. Para ello escribe un programa de inteligencia artificial (IA) que puede aprender como un niño. La máquina parte de un estado de relativa tabula rasa y, solo a partir de la observación y la experimentación con el entorno, adquiere conocimientos generales, el lenguaje y otras habilidades complejas: algo inalcanzable para los sistemas de inteligencia artificial más avanzados de hoy.

Hay máquinas que ya superan las capacidades humanas en ciertas tareas específicas, como contestar las preguntas de un concurso de televisión o jugar al ajedrez y al juego de mesa chino go. En octubre de 2017, la empresa británica DeepMind dio a conocer AlphaGo Zero, la última versión de su sistema de IA para jugar al go. A diferencia de su predecesor, AlphaGo, que había llegado a dominar el juego analizando una inmensa cantidad de partidas jugadas por seres humanos, esta versión acumuló experiencia de forma autónoma, compitiendo contra sí misma. A pesar de tan notable logro, AlphaGo Zero se limita a aprender un juego con reglas claras, y tuvo que jugar millones de veces para obtener su destreza sobrehumana.

Por el contrario, desde la primera infancia en adelante nuestros hijos se desarrollan explorando su entorno y experimentando con el movimiento y el habla. Recopilan datos, se adaptan a nuevas situaciones y transfieren la pericia adquirida en una materia a otras.

Robotistas, neurocientíficos y psicólogos llevan desde los inicios del siglo XXI investigando vías para construir máquinas que imiten ese desarrollo tan espontáneo. Las colaboraciones entre ellos han cuajado en androides capaces de mover objetos, adquirir vocabulario básico y capacidades numéricas, y que incluso exhiben signos de conducta social. Al mismo tiempo, estos sistemas de IA están ayudando a los psicólogos a entender cómo aprenden los niños pequeños.


Máquina de predicciones
Nuestro cerebro trata constantemente de predecir el futuro. A tal fin, actualiza sus expectativas para ajustarse a la realidad. Imagínese que se encuentra con el gato de su vecino por primera vez. Como usted tiene un perro y conoce su naturaleza gregaria, infiere que el minino también disfrutará de sus caricias. Sin embargo, cuando alarga el brazo hacia la criatura esta le araña, de modo que usted revisa su teoría sobre los animales de aspecto adorable. Cuando le lleva golosinas, el animal permite que le acaricie. La próxima vez que se encuentre con un felino, le ofrecerá comida antes de tocarlo.

De esta forma, los centros de procesamiento superiores del cerebro refinan continuamente sus modelos internos conforme a las señales recibidas desde los órganos sensoriales. Considere nuestro sistema visual, de una gran complejidad. Las células nerviosas del ojo procesan los rasgos básicos de una imagen antes de transferir esa información a las regiones de nivel superior, que interpretan el significado global de una escena. Curiosamente, las conexiones neuronales también funcionan en sentido contrario: desde los centros de procesamiento de orden superior (como las áreas en las cortezas parietal o temporal) a los inferiores (como la corteza visual primaria y el núcleo geniculado lateral). Algunos neurocientíficos creen que estas conexiones «descendentes» transportan las predicciones del cerebro a los niveles inferiores, y que eso influye en lo que vemos.

 

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