Agencias
Durante los últimos 35 años se ha consolidado la argumentación de que las redes neuronales artificiales no serían capaces de competir con la mente humana, pero un equipo de investigadores ha demostrado ahora que el método de inteligencia artificial que han desarrollado sí muestra una capacidad de generalización similar, y a veces mejor, a la humana.
Dos investigadores, Brenden Lake (Universidad de Nueva York) y Marco Baroni (Universidad Pompeu Fabra) han liderado un trabajo en el que han puesto de relieve que la red neuronal que han desarrollado tiene habilidades similares a las humanas en la generalización sistemática, lo que significa que tiene capacidad para aprender nuevos conceptos y de combinarlos con otros ya existentes.
Los humanos sí son capaces de aprender un concepto nuevo y de utilizarlo después para comprender otros usos relacionados; por ejemplo, un niño aprende a saltar, pero inmediatamente aprende a dar saltos alrededor de una habitación, saltar con los brazos en alto, o saltar hacia adelante y hacia atrás.
Pero ¿pueden las máquinas emular ese comportamiento? Estos investigadores han desarrollado una técnica -que han bautizado como Meta-learning for Compositionality (MLC)- capaz de mejorar algunas herramientas basadas en la Inteligencia Artificial (como el ChatGPT) para hacer esas generalizaciones y han comprobado no sólo que está a la par del rendimiento humano, sino que en algunos casos es mejor.
