Los científicos están creando una IA que puede pensar como un bebé humano

Inspirándose en la investigación sobre cómo aprenden los bebés, los investigadores han desarrollado una IA que puede aprender reglas físicas simples sobre cómo se comportan los objetos y expresar sorpresa cuando parecen romper esas reglas. Los resultados fueron publicados en Nature Human Behavior.

El campo de la inteligencia artificial (IA) ha logrado un progreso asombroso en los últimos años, dominando una gama cada vez mayor de tareas que ahora incluyen juegos de mesa como el ajedrez y el go, problemas científicos como el plegamiento de proteínas y el modelado del lenguaje. Sin embargo, todavía falta algo fundamental. Los sistemas de IA de última generación están luchando particularmente por capturar los conocimientos de “sentido común” que guían la predicción, la inferencia y la acción en los escenarios humanos cotidianos.

En un trabajo reciente, un equipo se ha centrado en un área particular del conocimiento del sentido común: física intuitiva. Es la red de conceptos que subyace al razonamiento sobre las propiedades e interacciones de los objetos macroscópicos. A pesar de los esfuerzos considerables, los avances recientes en IA aún no han dado como resultado un sistema que muestre una comprensión clara de la física intuitiva, incluso comparable a la de los niños muy pequeños.

Conceptos físicos básicos

Hay tres conceptos clave que todos entendemos desde una edad temprana. el primero el permanencia : Los objetos no desaparecen de repente. Cuando a los bebés se les muestra un video de una pelota que desaparece repentinamente, por ejemplo, los niños expresan sorpresa, que los investigadores miden por cuánto tiempo miran en una dirección particular. Los otros dos conceptos clave son el solidez (los objetos sólidos no pueden atravesarse entre sí) y el continuidad (los objetos se mueven coherentemente en el espacio y el tiempo).

Estas reglas de continuidad nos parecen bastante simples, pero como se dijo anteriormente, no son tan intuitivas para la IA. Luis Piloto y su equipo de la empresa londinense DeepMind, propiedad de Google, quisieron poner remedio a esto.

Resultados prometedores

Su IA, que se llama PLATÓN (Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects), es una red neuronal. En pocas palabras, es un tipo de sistema de software que aprende detectando patrones en grandes cantidades de datos. El programa se formó a través de una serie de videos animados de objetos simples como cubos y pelotas diseñados para representar los mismos conocimientos básicos que tienen los bebés durante sus primeros meses de vida.

El conjunto de datos creado por los investigadores cubrió los tres conceptos mencionados anteriormente y dos más: inmutabilidad (las propiedades del objeto, como la forma, no cambian) y inercia direccional (los objetos se mueven de manera consistente con los principios de inercia). Después de entrenar a PLATO con estos videos, el siguiente paso fue probarlo.

Resultado: cuando vio videos de escenarios imposibles, la IA expresó “sorpresa”. En otras palabras, el programa estaba lo suficientemente avanzado como para reconocer que alguna acción extraña que acababa de ocurrir había desafiado la física que había aprendido.

Los investigadores también realizaron pruebas esta vez con objetos diferentes a los de los datos de entrenamiento. Nuevamente, PLATÓN habría mostrado una sólida comprensión de lo que debería y no debería suceder.

Los autores enfatizan que PLATO no pretende ser un modelo de comportamiento infantil. Sin embargo, podría ser un primer paso hacia una IA capaz de probar hipótesis sobre cómo aprenden los bebés humanos. ” Esperamos que los científicos cognitivos puedan usar esto eventualmente para modelar seriamente el comportamiento infantil “. explica Luis Piloto.