La ciencia cognitiva y la neurociencia podrían inspirar las próximas grandes innovaciones en inteligencia artificial, dice el director de un nuevo y ambicioso proyecto de investigación liderado por MIT.
Los próximos grandes avances en inteligencia artificial pueden depender de explorar nuestras propias mentes.
Así lo dice Josh Tenenbaum, quien dirige el laboratorio de Ciencia Cognitiva Computacional en el MIT y es el jefe de un nuevo proyecto de inteligencia artificial llamado MIT Quest for Intelligence.
El proyecto reúne científicos informáticos e ingenieros junto con neurocientíficos y psicólogos cognitivos para explorar investigaciones que puedan conducir a un progreso fundamental en la inteligencia artificial. Tenenbaum delineó el proyecto y su visión para el avance de la IA, en EmTech, una conferencia celebrada en el MIT esta semana por MIT Technology Review.
"Imagina que pudiéramos construir una máquina que empiece como un bebé y aprenda como un niño", dijo. "Si pudiéramos hacer esto, sería la base de la inteligencia artificial que en realidad es inteligente, el aprendizaje automático que realmente podría aprender".
En los últimos años se han logrado algunos avances sorprendentes en la IA, pero estos se han construido en gran medida a partir de un puñado de avances clave en el aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales grandes o profundas. El aprendizaje profundo, por ejemplo, le ha dado a las computadoras la capacidad de reconocer palabras en el habla y las caras en las imágenes con tanta precisión como una persona puede. El aprendizaje profundo también apuntala el progreso espectacular en los programas de juegos, incluido el AlphaGo de DeepMind, y ha contribuido a las mejoras en los vehículos y la robótica de conducción autónoma. Pero a todos les falta algo.
"Ninguno de estos sistemas es verdaderamente inteligente", dijo. "Ninguno de ellos tiene la inteligencia general flexible y de sentido común de un niño de dos años, o incluso de un año. Entonces, ¿qué es lo que falta? ¿Cuál es la brecha?"
La investigación de Tenenbaum se centra en explorar la ciencia cognitiva para comprender la inteligencia humana. Su trabajo, por ejemplo, ha explorado cómo incluso los niños pequeños pueden visualizar aspectos del mundo utilizando una especie de modelo 3-D innato. Esto le da a los humanos una mayor comprensión instintiva del mundo físico que la que tienen una computadora o un robot. "El juego de los niños es realmente un asunto serio", dijo. "Son experimentos. Y eso es lo que hace que los humanos sean los aprendices más inteligentes en el universo conocido".
Tenenbaum también ha realizado un trabajo pionero desarrollando programas informáticos capaces de imitar algunos de los aspectos más elusivos de la mente humana, a menudo utilizando técnicas probabilísticas. Por ejemplo, en 2015, él y otros dos investigadores crearon programas informáticos capaces de aprender a reconocer nuevos caracteres escritos a mano, así como ciertos objetos en imágenes, después de ver solo algunos ejemplos. Esto es importante porque los mejores programas de aprendizaje automático generalmente requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento. iSee, una compañía de autos sin conductor que se inspira en esta investigación, fue sacada del laboratorio de Tenenbaum el año pasado.
La búsqueda de inteligencia, anunciada en febrero, también busca explorar el impacto social de la inteligencia artificial. Esto significa tener en cuenta las limitaciones o deficiencias fundamentales de la tecnología, así como problemas tales como el sesgo algorítmico y la capacidad de explicación.
Tenenbaum señala que la visión original de la inteligencia artificial, una visión que ahora tiene más de 50 años, buscaba inspirarse en la inteligencia humana, pero sin mucha base científica. "Los campos de la ciencia cognitiva y la neurociencia ahora son más maduros", dice. "Esto debería hacer que este proyecto sea especial".
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