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21 de Julio de 2022
Inteligencia artificial
Actualidad


LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL APRENDE FÍSICA SENCILLA COMO UN BEBÉ

La red neuronal de DeepMind podría dar paso a programas con los que estudiar
cómo aprenden los bebés humanos.

all

 * Davide Castelvecchi

[Fuente: Inarik/iStockPhoto]

Inspirados por las investigaciones realizadas sobre cómo aprenden los bebés, un
grupo de informáticos ha creado un programa que aprende reglas simples de física
que tienen que ver con el comportamiento de los objetos y expresa sorpresa
cuando parece que estos violan esas reglas. Los resultados se publicaron el 11
de julio en Nature Human Behavior.

Los psicólogos especializados en desarrollo humano controlan la mirada de los
bebés para evaluar cómo siguen estos el movimiento de los objetos. Por ejemplo,
cuando les muestran un video de una pelota que desaparece de repente, los bebés
muestran sorpresa y los investigadores la cuantifican midiendo cuánto tiempo se
quedan mirando fijamente en una dirección concreta.

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Luis Piloto, informático de la compañía de Google DeepMind, en Londres, y sus
colaboradores, querían desarrollar un test parecido para la inteligencia
artificial (IA). El equipo entrenó una red neuronal (un tipo de sistema de
software que aprende detectando patrones en grandes cantidades de datos) con
videos animados de objetos sencillos como cubos o pelotas.

Introdujeron videos sin alterar y versiones que resaltaban cada objeto de la
escena en el programa informático que crearon, llamado Aprendizaje de Física
mediante la Autocodificación y el Seguimiento de Objetos (PLATO por sus siglas
en inglés). PLATO también fue diseñado para que creara una representación
interna de las propiedades físicas de los objetos, como sus posiciones y
velocidades.

Entrenaron al sistema con decenas de horas de videos en los que aparecían
objetos sencillos como una pelota rodando por una pendiente o dos bolas chocando
entre ellas, y el programa desarrolló la capacidad de predecir cómo se
comportarían en situaciones diferentes. En concreto, aprendió patrones como la
continuidad, en el que un objeto sigue una trayectoria ininterrumpida en lugar
de ser transportado mágicamente de un lugar a otro; la solidez, que impide que
un objeto penetre en el otro; y la persistencia de la forma.  «Con cada escena
del vídeo, el programa hace una predicción sobre lo que sucederá a
continuación», señala Piloto. «A medida que avanza el vídeo, la predicción es
cada vez más precisa.»

¡Sorpresa!

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Cuando mostraban al programa vídeos con sucesos «imposibles», como un objeto que
desaparecía repentinamente, PLATO podía medir la diferencia existente entre el
vídeo y su propia predicción, proporcionando de esa forma una medida de su
sorpresa.

Piloto recalca que PLATO no está diseñado para estudiar el comportamiento
infantil, pero podría ser un primer paso hacia la creación de una IA que valide
hipótesis sobre el aprendizaje de los bebés humanos. «Esperamos que, al final,
los científicos cognitivos puedan utilizar nuestro programa para elaborar un
modelo del comportamiento de los bebés.»

La comparación de la IA con el aprendizaje de los bebés «nos da pistas sobre la
dirección que ha de seguir la investigación», señala Jeff Clune, informático de
la Universidad de la Columbia Británica en Vancouver. «Dicho esto, el artículo
se basa en gran parte en el conocimiento previo de estos modelos de IA.»

Clune y otros investigadores están intentando que el programa desarrolle sus
propios algoritmos para entender el mundo físico.

Davide Castelvecchi/Nature News

Artículo traducido y adaptado por Investigación y Ciencia con el permiso de
Nature Research Group.

Referencia: «Intuitive physics learning in a deep-learning model inspired by
developmental psychology»; Luis S. Piloto et al. en Nature Human Behaviour, 11
de julio de 2022.

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