¿Son los bebés la clave para la próxima generación de inteligencia artificial? Una nueva investigación propone una nueva dirección para superar las limitaciones del aprendizaje automático

¿Son los bebés la clave para la próxima generación de inteligencia artificial? Una nueva investigación propone una nueva dirección para superar las limitaciones del aprendizaje automático
¿Son los bebés la clave para la próxima generación de inteligencia artificial? Una nueva investigación propone una nueva dirección para superar las limitaciones del aprendizaje automático

Los bebés pueden ayudar a desbloquear la próxima generación de inteligencia artificial (IA), según los neurocientíficos y colegas del Trinity College que acaban de publicar nuevos principios rectores para mejorar la IA.

La investigación, publicada hoy en la revista Naturaleza Máquina Inteligenciaexamina la neurociencia y la psicología del aprendizaje infantil y extrae tres principios para guiar a la próxima generación de IA, que ayudará a superar las limitaciones más apremiantes del aprendizaje automático.

La Dra. Lorijn Zaadnoordijk, becaria de investigación Marie Skłodowska-Curie en el Trinity College, explicó:

“La inteligencia artificial (IA) ha hecho un gran progreso en la última década, brindándonos altavoces inteligentes, pilotos automáticos en automóviles, aplicaciones cada vez más inteligentes y diagnósticos médicos mejorados. Estos emocionantes desarrollos en IA se han logrado gracias al aprendizaje automático que utiliza enormes conjuntos de datos. para entrenar modelos de redes neuronales artificiales. Sin embargo, el progreso se está estancando en muchas áreas porque los conjuntos de datos de los que aprenden las máquinas deben ser cuidadosamente seleccionados por humanos. ¡Pero sabemos que el aprendizaje se puede hacer de manera mucho más eficiente, porque los bebés no aprenden de esta manera! Aprenden al experimentar el mundo que los rodea, a veces incluso al ver algo solo una vez”.

En su artículo “Lecciones del aprendizaje infantil para el aprendizaje automático no supervisado”, el Dr. Lorijn Zaadnoordijk y el profesor Rhodri Cusack, del Trinity College Institute of Neuroscience, y el Dr. Tarek R. Besold de TU Eindhoven, Países Bajos, argumentan que mejores formas de aprender de Se necesitan datos no estructurados. Por primera vez, hacen propuestas concretas sobre qué ideas particulares del aprendizaje infantil se pueden aplicar de manera fructífera en el aprendizaje automático y cómo aplicar exactamente estos aprendizajes.

Las máquinas, dicen, necesitarán preferencias integradas para dar forma a su aprendizaje desde el principio. Necesitarán aprender de conjuntos de datos más ricos que capturen cómo se ve, suena, huele, saborea y siente el mundo. Y, como los bebés, necesitarán tener una trayectoria de desarrollo, donde las experiencias y las redes cambien a medida que “crecen”.

El Dr. Tarek R. Besold, investigador del grupo de Filosofía y Ética de TU Eindhoven, dijo:

“Como investigadores de IA, a menudo establecemos paralelismos metafóricos entre nuestros sistemas y el desarrollo mental de bebés y niños humanos. Ya es hora de tomar estas analogías más en serio y observar el rico conocimiento del desarrollo infantil de la psicología y la neurociencia, que puede ayudarnos. superar las limitaciones más apremiantes del aprendizaje automático”.

El Profesor Rhodri Cusack, Profesor Thomas Mitchell de Neurociencia Cognitiva, Director del Instituto de Neurociencia del Trinity College, agregó:

“Las redes neuronales artificiales se inspiraron en parte en el cerebro. Al igual que los bebés, se basan en el aprendizaje, pero las implementaciones actuales son muy diferentes del aprendizaje humano (y animal). A través de la investigación interdisciplinaria, los bebés pueden ayudar a desbloquear la próxima generación de IA”.

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Trinity College Dublín. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.

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