Los científicos dicen que están un paso más cerca de crear inteligencia artificial que pueda imitar el aprendizaje humano. En una conferencia sobre aprendizaje automático celebrada en Honolulu esta semana, investigadores de la Universidad Estatal de Ohio dijeron que analizaron un proceso llamado «aprendizaje continuo», que permite que una computadora adquirir nuevas habilidades sin olvidar el conocimiento previo, al igual que los humanos se basan en experiencias previas para aprender cosas nuevas. El equipo dijo que las redes neuronales artificiales pueden sufrir un «olvido catastrófico», lo que significa que a medida que asumen nuevas tareas, pierden información del entrenamiento anterior. . Esto plantea un problema a medida que la sociedad se vuelve más dependiente de los sistemas de inteligencia artificial en áreas como los automóviles autónomos». A medida que se enseñan cosas nuevas a las aplicaciones de conducción automatizada u otros sistemas robóticos, es importante que no olviden las lecciones que ya aprendieron para nuestra seguridad y la de ellos», dijo Ness Shroff, un erudito eminente de Ohio y profesor de informática e ingeniería que dirigió el estudio. El estudio reveló que, al igual que las personas, las redes artificiales retienen mejor la información cuando se entrenan en tareas diversas y diferentes en lugar de unas que comparten características. Enseñar tareas variadas a un algoritmo desde el principio expande su capacidad para absorber nueva información. «Nuestro trabajo anuncia una nueva era de máquinas inteligentes que pueden aprender y adaptarse como sus contrapartes humanas», dijo Shroff. , aprendizaje similar al humano. Esto podría permitir que los algoritmos se amplíen más rápido y se adapten a entornos en evolución. La investigación de la Universidad Estatal de Ohio fue una de las docenas de presentaciones presentadas en la 40ª Conferencia Internacional anual sobre Aprendizaje Automático. La conferencia también contó con el trabajo de un equipo del MIT que dijo que desarrolló una técnica que podría interrumpir la creación de imágenes falsas al inyectar pequeños fragmentos disruptivos de código en las imágenes de origen. El gigante tecnológico Google dijo que su investigación de inteligencia artificial y aprendizaje automático está incluida en más de 80 artículos científicos incluidos en el programa ICML, incluidas demostraciones de 3 -D modelador de proteínas AlphaFold, avances en ciencia de fusión y nuevos modelos como PaLM-E para robótica y Phenaki para generar video a partir de texto. Shakir Mohamed, director de ciencia, tecnología y sociedad en Google DeepMind, pronunció un discurso de apertura sobre cómo guiar el aprendizaje automático con finalidad social. Google DeepMind es uno de los principales patrocinadores del evento. «Desde la atención médica hasta el cambio climático, el aprendizaje automático tiene un enorme potencial para abordar los principales desafíos y hacer avanzar a la sociedad», dijo Mohamed en una publicación de blog. «Al reunir diversas voces, podemos desarrollar una IA que beneficie a todas las personas». Nota del editor: esta historia se redactó con Decrypt AI a partir de fuentes a las que se hace referencia en el texto y Ozawa verificó los hechos.
