{"id":27685,"date":"2022-07-20T08:41:03","date_gmt":"2022-07-20T14:41:03","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=27685"},"modified":"2022-07-20T08:41:03","modified_gmt":"2022-07-20T14:41:03","slug":"deepmind-le-dio-una-intuicion-a-la-ia-al-entrenarla-como-un-bebe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/deepmind-le-dio-una-intuicion-a-la-ia-al-entrenarla-como-un-bebe\/","title":{"rendered":"DeepMind le dio una ‘intuici\u00f3n’ a la IA al entrenarla como un beb\u00e9"},"content":{"rendered":"

Los beb\u00e9s son bolas de alegr\u00eda burbujeantes, tiernas y risue\u00f1as.\u00a0Tambi\u00e9n son m\u00e1quinas de aprendizaje enormemente poderosas.\u00a0A los tres meses ya tienen intuici\u00f3n sobre c\u00f3mo se comportan las cosas a su alrededor, sin que nadie les ense\u00f1e expl\u00edcitamente las reglas del juego.<\/span><\/p>\n

Esta habilidad, denominada “f\u00edsica intuitiva”, parece extremadamente trivial en la superficie.\u00a0Si lleno un vaso con agua y lo coloco sobre la mesa, s\u00e9 que el vaso es un objeto, algo que puedo envolver con mis manos sin que se derrita en mis palmas.\u00a0No se hundir\u00e1 a trav\u00e9s de la mesa.\u00a0Y si empezaba a levitar, lo miraba fijamente e inmediatamente sal\u00eda corriendo por la puerta.<\/span><\/p>\n

Los beb\u00e9s desarrollan r\u00e1pidamente esta habilidad absorbiendo datos de su entorno externo, formando una especie de “sentido com\u00fan” sobre la din\u00e1mica del mundo f\u00edsico.\u00a0Cuando las cosas no se mueven como se esperaba, por ejemplo, en los trucos de magia donde los objetos desaparecen, mostrar\u00e1n sorpresa.<\/span><\/p>\n

Para la IA, es un asunto completamente diferente.\u00a0Si bien los modelos recientes de IA ya han derrotado a los humanos desde el juego hasta la resoluci\u00f3n de\u00a0acertijos cient\u00edficos<\/a>\u00a0de d\u00e9cadas de antig\u00fcedad , todav\u00eda luchan por desarrollar la intuici\u00f3n sobre el mundo f\u00edsico.<\/span><\/p>\n

Este mes, los investigadores de DeepMind, propiedad de Google, se inspiraron en la psicolog\u00eda del desarrollo y\u00a0crearon una IA<\/a>\u00a0que extrae naturalmente reglas simples sobre el mundo a trav\u00e9s de videos.\u00a0Netflix y Chill no funcionaron solos;\u00a0el modelo de IA\u00a0solo<\/i>\u00a0aprendi\u00f3 las reglas de nuestro mundo f\u00edsico cuando se le dio una idea b\u00e1sica de los objetos, como cu\u00e1les son sus l\u00edmites, d\u00f3nde est\u00e1n y c\u00f3mo se mueven.\u00a0Al igual que los beb\u00e9s, la IA expres\u00f3 “sorpresa” cuando se le mostraron situaciones m\u00e1gicas que no ten\u00edan sentido, como una pelota que sube por una rampa.<\/span><\/p>\n

Apodado PLATO (para el aprendizaje de f\u00edsica a trav\u00e9s de la codificaci\u00f3n autom\u00e1tica y el seguimiento de objetos), la IA fue sorprendentemente flexible.\u00a0Solo necesitaba un conjunto relativamente peque\u00f1o de ejemplos para desarrollar su “intuici\u00f3n”.\u00a0Una vez que aprendi\u00f3 eso, el software podr\u00eda generalizar sus predicciones sobre c\u00f3mo las cosas se mov\u00edan e interactuaban con otros objetos, as\u00ed como sobre escenarios nunca antes vistos.<\/span><\/p>\n

En cierto modo, PLATO llega al punto justo entre la naturaleza y la crianza.\u00a0Los psic\u00f3logos del desarrollo han discutido durante mucho tiempo sobre si se puede lograr el aprendizaje en los beb\u00e9s al encontrar patrones en los datos de las experiencias solamente.\u00a0PLATO sugiere que la respuesta es no, al menos no para esta tarea en particular.\u00a0Tanto el conocimiento incorporado como la experiencia son fundamentales para completar toda la historia de aprendizaje.<\/span><\/p>\n

Para ser claros, PLATO no es una r\u00e9plica digital de un beb\u00e9 de tres meses, y nunca fue dise\u00f1ado para serlo.\u00a0Sin embargo, proporciona una idea de c\u00f3mo se desarrollan potencialmente nuestras propias mentes.<\/span><\/p>\n

\u201cEl trabajo\u2026 est\u00e1 ampliando los l\u00edmites de lo que la experiencia cotidiana puede y no puede explicar en t\u00e9rminos de inteligencia\u201d,\u00a0coment\u00f3<\/a>\u00a0el Dr.\u00a0Susan Hespos y Apoorva Shivaram, de la Universidad de Northwestern y la Universidad de Western Sydney, respectivamente, que no participaron en el estudio.\u00a0Puede \u201cdecirnos c\u00f3mo construir mejores modelos inform\u00e1ticos que simulen la mente humana\u201d.<\/span><\/p>\n

El enigma del sentido com\u00fan<\/span><\/h3>\n

Con solo tres meses de edad, la mayor\u00eda de los beb\u00e9s no se inmutar\u00e1n si se les cae un juguete y cae al suelo;\u00a0ya han recogido el concepto de gravedad.<\/span><\/p>\n

C\u00f3mo sucede esto todav\u00eda es desconcertante, pero hay algunas ideas.\u00a0A esa edad, los beb\u00e9s todav\u00eda luchan por retorcerse, gatear o moverse de otra manera.\u00a0Su entrada del mundo exterior es principalmente a trav\u00e9s de la observaci\u00f3n.\u00a0Esa es una gran noticia para la IA: significa que en lugar de construir robots para explorar f\u00edsicamente su entorno, es posible imbuir un sentido de la f\u00edsica en la IA a trav\u00e9s de videos.<\/span><\/p>\n

Es una teor\u00eda respaldada por el Dr. Yann LeCun, un destacado experto en IA y cient\u00edfico jefe de IA en Meta.\u00a0En una charla de 2019<\/a>\u00a0, postul\u00f3 que los beb\u00e9s probablemente aprenden a trav\u00e9s de la observaci\u00f3n.\u00a0Sus cerebros se basan en estos datos para formar una idea conceptual de la realidad.\u00a0Por el contrario, incluso los modelos de aprendizaje profundo m\u00e1s sofisticados todav\u00eda luchan por construir un sentido de nuestro mundo f\u00edsico, lo que limita cu\u00e1nto pueden interactuar con el mundo, lo que los convierte casi literalmente en mentes en las nubes.<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfc\u00f3mo se mide la comprensi\u00f3n de un beb\u00e9 de la f\u00edsica cotidiana?\u00a0\u201cAfortunadamente para nosotros, los psic\u00f3logos del desarrollo han pasado d\u00e9cadas estudiando lo que los beb\u00e9s saben sobre el mundo f\u00edsico\u201d,\u00a0escribi\u00f3<\/a>\u00a0el cient\u00edfico principal, el Dr. Luis Piloto.\u00a0Una prueba particularmente poderosa es el paradigma de violaci\u00f3n de expectativas (VoE).\u00a0Mu\u00e9strele a un beb\u00e9 una pelota que sube una colina, desaparece al azar o de repente va en la direcci\u00f3n opuesta, y el beb\u00e9 mirar\u00e1 la anomal\u00eda por m\u00e1s tiempo del que observar\u00eda con sus expectativas normales.\u00a0Algo extra\u00f1o est\u00e1 pasando.<\/span><\/p>\n

Rareza espacial<\/span><\/h3>\n

En el nuevo estudio, el equipo adapt\u00f3 VoE para probar la IA.\u00a0Abordaron cinco conceptos f\u00edsicos diferentes para construir PLATO.\u00a0Entre ellos est\u00e1n la solidez, es decir, dos objetos no pueden atravesarse;\u00a0y continuidad: la idea de que las cosas existen y no parpadean incluso cuando est\u00e1n ocultas por otro objeto (la prueba de “peek-a-boo”).<\/span><\/p>\n

Para construir PLATO, el equipo primero comenz\u00f3 con un m\u00e9todo est\u00e1ndar en IA con un enfoque doble.\u00a0Un componente, el modelo de percepci\u00f3n, toma datos visuales para analizar objetos discretos en una imagen.\u00a0El siguiente es el predictor din\u00e1mico, que utiliza una red neuronal para considerar el historial de objetos anteriores y predecir el comportamiento del siguiente.\u00a0En otras palabras, el modelo construye una especie de “motor de f\u00edsica” que mapea objetos o escenarios y adivina c\u00f3mo se comportar\u00eda algo en la vida real.\u00a0Esta configuraci\u00f3n le dio a PLATO una idea inicial de las propiedades f\u00edsicas de los objetos, como su posici\u00f3n y qu\u00e9 tan r\u00e1pido se mueven.<\/span><\/p>\n

Luego vino el entrenamiento.\u00a0El equipo mostr\u00f3 a PLATO menos de 30 horas de videos sint\u00e9ticos de un\u00a0conjunto de datos de c\u00f3digo abierto<\/a>\u00a0.\u00a0Estos no son videos de eventos de la vida real.\u00a0M\u00e1s bien, imagine animaciones en bloques al estilo de Nintendo de la vieja escuela de una pelota rodando por una rampa, rebotando en otra pelota o desapareciendo repentinamente.\u00a0PLATO finalmente aprendi\u00f3 a predecir c\u00f3mo se mover\u00eda un solo objeto en el siguiente cuadro de video y tambi\u00e9n actualiz\u00f3 su memoria para ese objeto.\u00a0Con el entrenamiento, sus predicciones sobre la siguiente “escena” se volvieron m\u00e1s precisas.<\/span><\/p>\n

Luego, el equipo arroj\u00f3 una llave inglesa a los radios.\u00a0Le presentaron a PLATO tanto una escena normal como una imposible, como una pelota que desaparece repentinamente.\u00a0Al medir la diferencia entre el evento real y las predicciones de PLATO, el equipo pudo medir el nivel de “sorpresa” de la IA, que se dispar\u00f3 para los eventos m\u00e1gicos.<\/span><\/p>\n

El aprendizaje se generaliz\u00f3 a otros objetos en movimiento.\u00a0Desafiado con un conjunto de\u00a0datos completamente diferente<\/a>\u00a0desarrollado por el MIT, que incluye, entre otros elementos, conejos y bolos, PLATO discrimin\u00f3 de manera experta entre eventos imposibles y realistas.\u00a0PLATO nunca antes hab\u00eda “visto” un conejo, pero sin ning\u00fan tipo de reentrenamiento, mostr\u00f3 sorpresa cuando un conejo desafi\u00f3 las leyes de la f\u00edsica.\u00a0Al igual que los beb\u00e9s, PLATO pudo capturar su intuici\u00f3n f\u00edsica con tan solo 28 horas de entrenamiento en video.<\/span><\/p>\n

Para Hespos y Shivaram, “Estos hallazgos tambi\u00e9n son paralelos a las caracter\u00edsticas que vemos en los estudios de beb\u00e9s”.<\/span><\/p>\n

Intuici\u00f3n digital<\/span><\/h3>\n

PLATO no pretende ser un modelo de inteligencia artificial para el razonamiento infantil.\u00a0Pero muestra que aprovechar nuestros cerebros de beb\u00e9s en crecimiento puede inspirar a las computadoras con una sensaci\u00f3n de fisicalidad, incluso cuando el “cerebro” del software est\u00e1 literalmente atrapado dentro de una caja.\u00a0No se trata solo de construir robots humanoides.\u00a0Desde pr\u00f3tesis hasta autom\u00f3viles aut\u00f3nomos, una comprensi\u00f3n intuitiva del mundo f\u00edsico une el mundo digital amorfo de 0 y 1 con la realidad cotidiana y corriente.<\/span><\/p>\n

No es la primera vez que los cient\u00edficos de IA piensan en impulsar las mentes de las m\u00e1quinas con una pizca de ingenio infantil.\u00a0Una idea<\/a>\u00a0es darle a la IA un sentido de teor\u00eda de la mente: la capacidad de distinguirse de los dem\u00e1s y poder imaginarse en los zapatos de los dem\u00e1s.\u00a0Es una habilidad que surge de forma natural para los ni\u00f1os de alrededor de cuatro a\u00f1os y, si se integra en los modelos de IA, podr\u00eda ayudarlo de manera espectacular a comprender las interacciones sociales.<\/span><\/p>\n

El nuevo estudio se basa en nuestros primeros meses de vida como un rico recurso para desarrollar IA con sentido com\u00fan.\u00a0Por ahora, el campo est\u00e1 apenas en su infancia.\u00a0Los autores est\u00e1n lanzando su conjunto de datos para que otros desarrollen y exploren la capacidad de un modelo de IA para interactuar con conceptos f\u00edsicos m\u00e1s complejos, incluidos videos del mundo real.\u00a0Por ahora, “estos estudios podr\u00edan servir como una oportunidad sin\u00e9rgica entre la IA y la ciencia del desarrollo”, dijeron Hespos y Shivaram.<\/span><\/p>\n

Cr\u00e9dito de la imagen:\u00a0thedanw<\/a>\u00a0de\u00a0Pixabay<\/a><\/em><\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n

Fan, S. (2022i, julio 19). DeepMind Gave an AI \u00abIntuition\u00bb by Training It Like a Baby<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 20 de julio de 2022, de https:\/\/singularityhub.com\/2022\/07\/19\/deepmind-gave-an-ai-intuition-by-training-it-like-a-baby\/<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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