El metaaprendizaje para composicionalidad es la técnica que utilizaron dos científicos para entrenar a máquinas capaces de relacionar experiencias
Científicos crean un nuevo método de entrenamiento de inteligencia artificial que permite a las máquinas relacionar conceptos como lo haría el cerebro humano.
Esta nueva práctica, que han bautizado como meta-learning for compositionality o metaaprendizaje para composicionalidad,en español, es capaz de actualizar constantemente la red neuronal de este tipo de tecnología y dirigirla a través de episodios para que sean capaces de relacionar experiencias.
Estos ejercicios fueron realizados con personas voluntarias y los resultados demostraron que las máquinas relacionaron conceptos y generalizaron tan bien o mejor que los humanos que fueron sometidos a estas pruebas.
“Durante 35 años, los investigadores de la ciencia cognitiva, la inteligencia artificial, la lingüística y la filosofía han debatido si las redes neuronales pueden lograr una generalización sistemática similar a la humana. Hemos probado por primera vez que sí”, destacó Brenden Lake, profesor adjunto del Centro de Ciencia de Datos y del Departamento de Psicología de la NYU y uno de los autores del trabajo.
El estudio de las pruebas a humanos y la inteligencia artificial fue publicado en la revista Nature el día de hoy con el nombre ‘Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network’ y en el mismo muestran las respuestas entre humanos y máquinas al experimento mediante cuadros comparativos.
Sin embargo, este proyecto no sólo fue útil para explorar las capacidades del machine learning y la inteligencia artificial, los autores también descubrieron una gran cantidad de información acerca de la toma de decisiones y el proceso de pensamiento de los seres humanos.
“En nuestros experimentos encontramos que las respuestas humanas más comunes son algebráicas y matemáticas, sin embargo, las personas también contaban con sesgos inductivos que a veces complementaba o desviaba la solución algebráica, porque ciertamente las personas no son solo máquinas algebráicas”, señalaron los autores del estudio dentro de la investigación
Además, dejaron claro que la técnica desarrollada a lo largo del estudio, más allá de ser una herramienta para la inteligencia artificial, les permitirá resolver incógnitas sobre el proceso de la inteligencia artificial a la hora de resolver problemas o responder preguntas lo que podría facilitar la forma de entrenar a la inteligencia artificial para ser más eficiente en el futuro.
