Conocer el contexto es la clave de que aún seamos más listos que la IA


12 marzo 201800 TOP, 01 MundoTIC
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Cuando los humanos disponen de información relevante sobre el mundo, su proceso de aprendizaje es mucho más rápido que el de las máquinas. Pero sin esta información, las cosas cambian. El conocimiento básico que damos por sentado es el que nos da ventaja sobre el aprendizaje automático

xEn 2013, DeepMind Technologies, que en aquel entonces era una compañía poco conocida, publicó un innovador documento en el que demostraba que una red neuronal era capaz de aprender a jugar a videojuegos de la década de 1980 con el mismo mecanismo que empleamos los humanos: mirando la pantalla. Más tarde, estas redes llegaron a derrotar a los mejores jugadores humanos.

Unos meses más tarde, Google compró la compañía por unos 323 millones de euros. Desde entonces, DeepMind ha aplicado sus técnicas de aprendizaje profundo en una amplia gama de situaciones. La más famosa fue en 2016, cuando su algoritmo AlphaGo derrotó al 18 veces campeón de Go, Lee Sedol.

El trabajo de DeepMind es impresionante, no obstante, también revela una de las limitaciones más importantes del aprendizaje profundo. En comparación con los humanos, las máquinas que utilizan esta tecnología tardan más tiempo en aprender. ¿Qué características del aprendizaje humano son las que nos permite funcionar tan bien con relativamente poca experiencia?

El investigador de la Universidad de California (EE. UU.) Rachit Dubey y algunos de sus compañeros acaban de obtener una respuesta a esta pregunta. El equipo de investigación ha estudiado cómo los humanos interactúan con los videojuegos para descubrir el tipo de conocimiento previo necesario para aprender.

El equipo concluyó que los humanos utilizamos una gran cantidad de conocimientos previos cada vez que nos enfrentamos a un nuevo juego. Y esto hace que los juegos sean mucho más fáciles de jugar. Así que cuando un juego no depende de información previa, los humanos son bastante torpes, mientras que las máquinas aprenden al mismo ritmo.

Sigue leyendo el original en: MIT Technology Review

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