Los investigadores han superado uno de los principales obstáculos en la inteligencia artificial con un programa que puede aprender una tarea tras otra mediante las habilidades que adquiere en el camino.
Desarrollado por la compañía de IA de Google, DeepMind, el programa ha asumido una serie de tareas diferentes y se ha desempeñado casi tan bien como un ser humano. Crucialmente, y de manera única, la IA no se olvida de cómo resolvió los problemas del pasado, y utiliza el conocimiento para abordar otros nuevos.
La inteligencia artificial no es capaz de la inteligencia general en la cual los humanos se basan cuando se enfrentan a nuevos desafíos; Su uso de lecciones pasadas es más limitado. Pero el trabajo muestra un camino alrededor de un problema que tenía que ser resuelto si los investigadores están construyendo las llamadas máquinas de inteligencia general artificial (IGA) que coinciden con la inteligencia humana.
“Si vamos a tener programas de computadora que sean más inteligentes y más útiles, entonces tendrán que tener esta habilidad de aprender secuencialmente”, dijo James Kirkpatrick en DeepMind.
La capacidad de recordar viejas habilidades y aplicarlas a nuevas tareas viene naturalmente a los seres humanos. Un rollerblader regular podría encontrar patinaje sobre hielo una brisa porque una habilidad ayuda a la otra. Pero la recreación de esta habilidad en computadoras ha sido un gran reto para los investigadores de IA. Los programas de IA son típicamente buenos para una única tarea.
El problema surge debido a la forma en que las IAs tienden a funcionar. La mayoría de las IAs se basan en programas llamados redes neuronales que aprenden a realizar tareas, como jugar al ajedrez o al póquer, a través de innumerables rondas de prueba y error. Pero una vez que una red neuronal está entrenada para jugar ajedrez, sólo puede aprender otro juego más tarde, sobrescribiendo sus habilidades de juego de ajedrez. Sufre de lo que los investigadores de AI llaman “olvido catastrófico”.
Sin la habilidad de construir una habilidad en otra, los AI nunca aprenderán como personas, o serán lo suficientemente flexibles como para dominar los problemas nuevos de la manera en que los humanos pueden hacerlo. “Los seres humanos y los animales aprenden las cosas una tras otra y es un factor crucial que les permite aprender continuamente y aprovechar sus conocimientos previos”, dijo Kirkpatrick.
Para construir la nueva IA, los investigadores se basaron en estudios de la neurociencia que muestran que los animales aprenden continuamente mediante la preservación de las conexiones cerebrales que se sabe que son importantes para las habilidades aprendidas en el pasado. Las lecciones aprendidas en la ocultación de la presa son cruciales para la supervivencia, y los ratones no durarían mucho si el know-how fue borrado por las habilidades necesarias para encontrar alimento.
La IA de DeepMind refleja el aprendizaje de una manera simple. Antes de pasar de una tarea a otra, determina qué conexiones en su red neuronal han sido las más importantes para las tareas que ha aprendido hasta ahora. A continuación, hace más difíciles de cambiarlas a medida que aprende la siguiente habilidad. “Si la red puede reutilizar lo que ha aprendido entonces lo hará”, dijo Kirkpatrick.
