La inteligencia artificial (IA) es extremadamente valiosa para prácticamente todos los sectores de la sociedad, ya que permite tomar decisiones más eficientes, precisas y rápidas. Por ejemplo, este algoritmo de inteligencia artificial que evalúa y prioriza a los pacientes cuidados intensivos o una cama de hospital genérica, o este robot con inteligencia artificial que puede ordenar reciclable.
La inteligencia artificial funciona entrenando un programa de computadora con un gran conjunto de datos, lo que le permite aprender el significado de cada punto de datos. Por ejemplo, estos gafas de IA que permiten a los usuarios invidentes lo que están viendo se alimentan inicialmente con imágenes con una definición y un texto. Después de ingresar una cantidad suficiente de datos, el software pudo reconocer objetos cotidianos y señales de tránsito en varios idiomas.
Estos programas esencialmente actúan como un cerebro, recopilando información y aprendiendo de sus experiencias a medida que avanzan. Mientras buscamos inspiración en nuestro entorno, los científicos han modelado muchos programas del cerebro mismo, un tipo de estructura llamada “red neuronal. ” Aquí puede tener lugar un intercambio de información más complejo, se utiliza menos energía e incluso existe la posibilidad de una capacidad de autocuración.
Actualmente, los científicos están vertiendo grandes cantidades de datos en estos algoritmos de forma lineal, similar a una lista, para entrenarlos, sin embargo, un equipo internacional de investigadores cree que este es el enfoque equivocado. Argumentan que debido a que la IA funciona de manera similar a cómo lo hacen los cerebros, hay formas mucho mejores de aprender a partir de datos no estructurados que los humanos en los nuestros. infancia! Muchos investigadores ya establecen paralelismos entre los sistemas y el desarrollo mental de los humanos, por lo que tal vez sea hora de mirar a nuestra especie para superar algunas limitaciones del aprendizaje automático.
“Inteligencia artificial (AI) ha hecho un gran progreso en la última década, brindándonos altavoces inteligentes, pilotos automáticos en automóviles, aplicaciones cada vez más inteligentes y diagnósticos médicos avanzados. Estos emocionantes desarrollos en IA se han logrado a través del aprendizaje automático que utiliza grandes conjuntos de datos para entrenar modelos de redes neuronales artificiales ‘, explicó el Dr. Lorijn Zaadnoordijk, quien trabajó en el proyecto.
Continuaron: “Sin embargo, el progreso se ha estancado en muchas áreas porque los conjuntos de datos de los que aprenden las máquinas deben ser seleccionados cuidadosamente por humanos. ¡Pero sabemos que el aprendizaje se puede hacer de manera mucho más eficiente porque los niños no aprenden de esa manera! Aprenden experimentando el mundo que los rodea, a veces incluso viendo algo solo una vez.
“Las redes neuronales artificiales se inspiraron en parte en la cerebro. Al igual que los niños, se basan en el aprendizaje, pero las implementaciones actuales son muy diferentes del aprendizaje humano (y animal). A través de la investigación interdisciplinaria, los niños pueden ayudar a desbloquear la próxima generación de inteligencia artificial”, agregó el profesor Rhodri Cusack, autor del proyecto.
Estudio fuente: Inteligencia de la máquina de la naturaleza. – Lecciones desde el aprendizaje infantil hasta el aprendizaje automático no supervisado