Investigadores del Trinity College de Dublín han afirmado que podríamos potenciar el aprendizaje de las máquinas y la IA extrayendo información de cómo aprenden los bebés.

El Dr. Lorijn Zaadnoordijk, investigador Marie Skłodowska-Curie en Trinity, dijo que el aprendizaje automático ha sido responsable de muchos desarrollos de la IA en la última década, con conjuntos de datos masivos que se utilizan para entrenar modelos de redes neuronales.

Sin embargo, Zaadnoordijk añadió que el progreso se está estancando en muchas áreas porque estos conjuntos de datos masivos tienen que ser «minuciosamente curados por humanos».

«Pero sabemos que el aprendizaje puede hacerse de forma mucho más eficiente, porque los niños no aprenden así. Aprenden experimentando el mundo que les rodea, a veces incluso viendo algo sólo una vez».

Los bebés pueden contribuir a la próxima generación de inteligencia artificial a través de la investigación interdisciplinaria».
– PROF RHODRI CUSACK

Investigadores de Irlanda y los Países Bajos examinaron la neurociencia y la psicología del aprendizaje infantil en un intento de ayudar a superar las limitaciones más acuciantes del aprendizaje automático.

En su estudiar Los investigadores identificaron tres factores que ayudan a los bebés en su calidad y velocidad de aprendizaje. Según el equipo, el procesamiento de la información de los bebés está guiado y limitado; aprenden a partir de entradas diversas y multimodales; y sus entradas están moldeadas por el desarrollo y el aprendizaje activo.

Los investigadores propusieron que la adopción de estos factores podría dar lugar a niveles de rendimiento nunca vistos en el aprendizaje automático no supervisado.

«Las redes neuronales artificiales se inspiraron en parte en el cerebro», dijo el profesor Rhodri Cusack, director del Instituto de Neurociencia de Trinity.

«Al igual que los bebés, se basan en el aprendizaje, pero las implementaciones actuales son muy diferentes del aprendizaje humano y animal. A través de la investigación interdisciplinaria, los bebés pueden ayudar a desbloquear la próxima generación de IA».

Para lograrlo, el equipo propuso que las máquinas necesitarán preferencias incorporadas para configurar su aprendizaje desde el principio. Las máquinas también necesitarán conjuntos de datos más ricos y una trayectoria de desarrollo, en la que las experiencias y las redes cambien a medida que «crezcan».

El Dr. Tarek R Besold, investigador de la Universidad Técnica de Eindhoven (Países Bajos), afirma que los investigadores de IA suelen establecer «paralelismos metafóricos» entre sus sistemas y el desarrollo mental de los niños.

«Ya es hora de que nos tomemos más en serio estas analogías y nos fijemos en los ricos conocimientos sobre el desarrollo infantil procedentes de la psicología y la neurociencia, que pueden ayudarnos a superar las limitaciones más acuciantes del aprendizaje automático.»

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