Investigadores crean algoritmo para que máquinas "aprendan" como humanos

En el futuro, una IA podría necesitar menos ejemplos para poder aprender una acción.

En un futuro no muy lejano, los robots (y las máquinas en general) podrían ser mejores aprendices gracias a un grupo de científicos de la New York University, la University of Toronto y el MIT que han desarrollado un algoritmo para que una Inteligencia Artificial pueda "aprender" similar a como lo hace un humano.

En estricto rigor, hoy en día algunos robots ya "aprenden" como un humano; toman una acción como ejemplo para luego repetirlo. Sin embargo, la diferencia está en que mientras una persona necesita unos pocos ejemplos, una IA necesitan hasta miles de ejemplos para familiarizarse con una tarea y luego poder repetirla.

Brendan Lake, líder del grupo en cuestión, indicó (vía Phys) que "haciendo ingeniería inversa de la forma en que la gente resuelve un problema, es posible crear mejores algoritmos". Sobre el paper, Lake agrega que la investigación podría ser un avance para en el futuro "disminuir la brecha en otras tareas de aprendizaje de máquinas".

Otro de los científicos en la investigación pone como ejemplo la forma en que un niño aprende y repite acciones solo viendo una vez como otra persona lo hace. "Estamos lejos de construir máquinas tan inteligentes como un niño, pero esta es la primera vez que una máquina es capaz de aprender una gran cantidad de conceptos y utilizarlos de forma casi indistinguible de un ser humano".

Los interesados pueden darle un vistazo al artículo original de Phys, bastante extenso y que además explica más detalles sobre el nuevo algoritmo y su implementación.

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