'El peque se va de marcha': científicos crean una IA capaz de pensar como un bebé humano de 3 meses

La inteligencia artificial protagoniza muchas noticias sorprendentes en las últimas semanas: desde un algoritmo que ha escrito un artículo académico en tan solo 2 horas a un software capaz de predecir crímenes con una semana de antelación y un 90% de precisión, pasando por el espeluznante lector de mentes que presuntamente puede medir la lealtad al Partido Comunista Chino.

Aunque la IA está adquiriendo diferentes dotes humanas, o adelanta a las personas en terrenos como su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, en otros aspectos está muy por detrás del increíble cerebro humano y sus superpoderes. 

Para conseguir que los algoritmos sean más intuitivos con respecto a diferentes leyes físicas básicas, un grupo de científicos ha creado una IA llamada PLATO y que es capaz de pensar de un modo muy parecido a como aprenden los bebés en sus primeros meses de vida.

"Elemental, querido Watson": esta IA es capaz de predecir crímenes con una semana de antelación y un 90% de precisión

Descrita en un artículo publicado en Nature Human Behaviour, las siglas de la IA equivalen a Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Objects. El algoritmo está dotado para aprender, al igual que un recién nacido en su primer tiempo vital, que un objeto que pasa brevemente detrás de otro no debe desaparecer y reaparecer en otro lugar.

El programa fue entrenado a través de una serie de videos codificados diseñados para representar el mismo conocimiento básico que tienen los bebés en sus primeros meses de vida, una información valiosa que bebe de la investigación de décadas realizada por psicólogos del desarrollo. 

"Ampliando su trabajo, construimos y abrimos un conjunto de datos de conceptos físicos. Este conjunto de datos de video sintético se inspira en los experimentos de desarrollo originales para evaluar los conceptos físicos en nuestros modelos", apunta el neurocientífico Luis Piloto, del laboratorio de investigación de IA DeepMind en el Reino Unido.

Una IA para aprender los conceptos de permanencia, solidez y continuidad

Desde Science Alert explican que hay 3 conceptos clave que todos entendemos desde muy pequeños: permanencia (los objetos no desaparecen repentinamente); solidez (los objetos sólidos no pueden atravesarse entre sí); y continuidad (los objetos se mueven de manera consistente a través del espacio y el tiempo).

El conjunto de datos desarrollado por este grupo de cientíticos es capaz de tener comprensión de estos conceptos y otros 2 a mayores: inmutabilidad (las propiedades del objeto, como la forma, no cambian); e inercia direccional (los objetos se mueven de una manera consistente con los principios de la inercia).

Estos conceptos se transmitieron a través de clips de bolas que caían al suelo, rebotaban entre sí, desaparecían detrás de otros objetos y luego reaparecían, y así sucesivamente.

Tras entrenar a PLATO, la IA reaccionó igual que un bebé: al enseñársele vídeos de escenarios imposibles en contra de la física aprendida, el software expresó sorpresa, mostrando la suficiente inteligencia para comprender que había sucedido algo extraño. En algunos casos, solamente hicieron falta 28 horas de entrenamiento. 

De forma técnica, y al igual que se hace en los estudios con niños, los investigadores buscaban evidencia de señales de violación de las expectativas (VoE). Se pudo demostrar efectos sólidos en los 5 conceptos estudiados. Haciendo pruebas con objetos diferentes a los datos de entrenamiento, PLATO también reflejó una comprensión fuerte.

Sin embargo, PLATO aún no está al nivel de un bebé de 3 meses. Hubo menos sorpresa de la IA cuando se mostraron escenarios que no involucraban ningún objeto, o cuando los modelos de prueba y entrenamiento tenían parecido. Además, los vídeos aportaban datos adicionales para que la máquina comprendiese los objetos y el movimiento en 3D. 

¿Qué aplicaciones puede tener este trabajo? La investigación podría propiciar una mejor comprensión de la mente humana, además de aportar su grano de arena para construir una mejor representación de la IA. "Es también una prueba de concepto de que el conocimiento físico intuitivo surge en una fase temprana de la vida, pero puede verse afectado por la experiencia visual".