La inteligencia artificial puede copiar las habilidades de aprendizaje social humano en tiempo real, según descubre DeepMind.
DeepMind descubre que la inteligencia artificial puede imitar en tiempo real las habilidades de aprendizaje social humanas.
La inteligencia humana depende en gran medida de adquirir conocimientos de otros seres humanos, acumulados a lo largo del tiempo como parte de nuestra evolución cultural. Este tipo de aprendizaje social, conocido en la literatura como transmisión cultural, nos permite imitar acciones y comportamientos en tiempo real. Pero, ¿puede la inteligencia artificial (IA) también desarrollar habilidades de aprendizaje social de la misma manera?
El aprendizaje por imitación ha sido durante mucho tiempo un enfoque de entrenamiento para la inteligencia artificial, donde se instruye a los algoritmos a observar a los humanos completando una tarea y luego intentar imitarlos. Pero por lo general, las herramientas de IA necesitan múltiples ejemplos y exposición a grandes cantidades de datos para copiar con éxito a su entrenador.
Ahora, un estudio innovador realizado por investigadores de DeepMind afirma que los agentes de IA también pueden demostrar habilidades de aprendizaje social en tiempo real, imitando a un humano en contextos novedosos “sin utilizar ningún dato humano pre-recopilado”.
Específicamente, el equipo se centró en una forma particular de transmisión cultural, conocida como aprendizaje observacional o (imitación de pocos disparos), que se refiere a la copia de movimientos corporales.
DeepMind realizó su experimento en un entorno simulado llamado GoalCycle3D, un mundo virtual con terrenos irregulares, senderos y obstáculos que los agentes de IA tenían que navegar.
- Mujeres compran más autos, ¿entonces por qué los diseños son tan ma...
- Demis Hassabis de Google DeepMind dice que Gemini es una nueva gene...
- Ponte las manos en el Garmin Forerunner 745 mientras esté a su prec...
Para ayudar a la IA a aprender, los investigadores utilizaron el aprendizaje por refuerzo. Para aquellos que no están familiarizados con el trabajo de Pavlov en el campo, este método se basa en ofrecer recompensas por cada comportamiento que facilite el aprendizaje y el resultado deseado, en este caso, encontrar el camino correcto.
En la siguiente etapa, el equipo agregó agentes expertos (ya sea codificados o controlados por humanos) que ya sabían cómo navegar por la simulación. Los agentes de IA comprendieron rápidamente que la mejor manera de llegar a su destino era aprender de los expertos.
Las observaciones de los investigadores fueron dobles. En primer lugar, descubrieron que la IA no solo aprendió más rápido al imitar a los expertos, sino que también aplicó los conocimientos adquiridos a otros caminos virtuales. En segundo lugar, DeepMind descubrió que los agentes de IA aún podían utilizar sus nuevas habilidades incluso en ausencia de los expertos, lo que, según los autores del estudio, constituye un ejemplo de aprendizaje social.
Aunque los autores señalan que se necesita más investigación, creen que su método puede abrir el camino “para que la evolución cultural desempeñe un papel algorítmico en el desarrollo de la inteligencia artificial generalizada”. También esperan una mayor cooperación interdisciplinaria entre los campos de la IA y la psicología evolutiva cultural.
A pesar de estar en una etapa temprana, el avance de DeepMind podría tener implicaciones significativas para la industria de la inteligencia artificial. Un avance de este tipo tiene el potencial de reducir el entrenamiento tradicional intensivo en recursos de los algoritmos, al tiempo que aumenta sus capacidades de resolución de problemas. También plantea la pregunta de si la inteligencia artificial podría llegar a aprender los elementos sociales y culturales del pensamiento humano.
El estudio completo se publica en la revista Nature Communications.
