bebe aprendiendo

El DeepMind y el aprendizaje de la IA como un bebé

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema en tendencia y pudiera decirse que también controversial. Con niveles récord de inversiones por parte de las empresas, encontrarás muchas promesas sobre cómo esta revoluciona nuestras vidas. Por cierto, en las últimas noticias, un tema ha sido viralizado: DeepMind desarrolla una IA capaz de aprender como un bebé. ¿De qué se trata? ¿qué puedes aprender al respecto?

Antes de entrar en detalle, se puede decir que no existe una definición única de IA. Pero el término se emplea con frecuencia para referirse a los sistemas tecnológicos que ejecutan funciones que generalmente simulan las capacidades humanas. Puede hacer preguntas, descubrir y probar hipótesis, tomar decisiones automáticamente en función de análisis avanzados que operan en extensos conjuntos de datos. Ahora bien, ¿cómo DeepMind se ha favorecido con la IA?

Deepmind: una revolución en IA

Es de las estrellas más brillantes que se destacan en todo lo concerniente a IA. Fue en el 2010 cuando Demis Hassabis fundó dicha startup, la adquirió Google por $500 millones de dólares, con la misión de resolver «inteligencia, avanzar en la ciencia y beneficiar a la humanidad». Uno de sus principales enfoques apunta a la IA, el cual combina el aprendizaje automático y la neurociencia, entre otras disciplinas.

El área de desarrollo más sobresaliente de DeepMind es el aprendizaje de refuerzo profundo. Esta es una rama del aprendizaje automático que es muy útil en la investigación científica. Entre otros desarrollos ejecutados por esta startup se señalan:

  • Elementos para el dominio de juegos complicados.
  • Entrenar manos robóticas.
  • Predecir estructuras de proteínas.
  • Simular la conducción autónoma.
  • Predecir las precipitaciones mediante la técnica nowcasting.

Lo último de DeepMind: IA aprende como un bebé

En julio de 2022, se anunció que DeepMindy sus informáticos desarrollaron un programa de Inteligencia Artificial. Este envuelve las reglas físicas simples sobre los objetos, similar a la comprensión de un bebé.

DeepMind quería ejecutar una prueba análoga a las realizadas en niños, la cual evaluaba la comprensión de los movimientos y la mirada de los objetos. Esto es similar a mostrarle una pelota a un bebé quien, de forma natural, se muestra sorprendido. A partir de este suceso, se cuantifica el tiempo transcurrido entre la exposición del objeto y la sorpresa del sujeto al mirarlo.

DeepMind
Imagen de Brand Factory.

La base del desarrollo IA

Este tipo de IA, llamada Tecnología PLATO (Aprendizaje de física a través de codificación automática y seguimiento de objetos) recibió imágenes y videos de objetos. Estos fueron construidos para desarrollar una comprensión sobre la fisicalidad de dichos objetos, como su velocidad y posición. La IA se entrenó durante decenas de horas para demostrar la física de dichos objetos (como una pelota que rueda por una pendiente o dos pelotas que rebotan entre sí).

De acuerdo con un artículo de la Revista Nature Human Behaviour, mediante su investigación, abordaron la brecha entre humanos y máquinas mediante el campo de la psicología del desarrollo. Entre los alcances de su estudio, se encontró:

  1. Presentaron y abrieron un conjunto de datos de aprendizaje automático diseñado para valorar la comprensión conceptual de la física intuitiva.
  2. Adoptaron el paradigma de violación de expectativas (VoE) de la psicología del desarrollo. Esta rama estudia la forma en que los individuos experimentan sus transformaciones a lo largo de su vida.
  3. Construyeron un sistema de aprendizaje profundo (Deep learning) que aprende física intuitiva directamente de datos visuales, inspirado en estudios de cognición visual en niños.
  4. Demostraron que su modelo puede aprender un conjunto diverso de conceptos físicos, que depende críticamente de las representaciones a nivel de objeto.
  5. Consideraron las implicaciones de estos resultados tanto para la IA como para la investigación sobre la cognición humana.

Finalmente, señalaron que esperan que los científicos cognitivos puedan emplear este fundamento en la modelación del comportamiento de los bebés.

Conclusiones relevantes

El líder de la investigación indica que PLATO no está diseñado como un modelo de comportamiento infantil, pero podría ser un primer paso hacia la IA que puede probar hipótesis sobre cómo aprenden los bebés humanos. Este avance ciertamente es un buen augurio para el futuro de la IA, obviamente, todavía hay un camino por recorrer, pero la inteligencia del bebé no es un mal comienzo.

Imagen de Brand Factory.

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