Un plan para avanzar en la IA explorando las mentes de los niños

Foto de Josh Tenenbaum frente a una pizarra ocupada

Los próximos grandes avances en inteligencia artificial pueden depender de explorar nuestras propias mentes.

Así dice jose tenenbaum , quien dirige el laboratorio de Ciencias Cognitivas Computacionales en el MIT y es el jefe de un nuevo e importante proyecto de IA llamado Búsqueda de inteligencia del MIT .

El proyecto reúne a ingenieros y científicos informáticos con neurocientíficos y psicólogos cognitivos para explorar investigaciones que podrían conducir a un progreso fundamental en inteligencia artificial. Tenenbaum describió el proyecto y su visión para el avance de la IA en EmTech, una conferencia celebrada en el MIT esta semana por Revisión de tecnología del MIT .

'Imagínese que pudiéramos construir una máquina que comienza como un bebé y aprende como un niño', dijo. 'Si pudiéramos hacer esto, sería la base para la inteligencia artificial que es realmente inteligente, el aprendizaje automático que realmente podría aprender'.

Se han realizado algunos avances sorprendentes en IA en los últimos años, pero estos se han basado en gran medida en un puñado de avances clave en el aprendizaje automático, especialmente redes neuronales grandes o profundas. El aprendizaje profundo, por ejemplo, ha dado a las computadoras la capacidad de reconocer palabras en el habla y rostros en imágenes con la mayor precisión posible. El aprendizaje profundo también sustenta el progreso espectacular en los programas de juegos, incluido AlphaGo de DeepMind, y ha contribuido a las mejoras en los vehículos autónomos y la robótica. Pero a todos les falta algo.

'Ninguno de estos sistemas es realmente inteligente', dijo. “Ninguno de ellos tiene la flexibilidad, el sentido común, la inteligencia general de un niño de dos años, o incluso de un año. Entonces, ¿qué falta? ¿Cuál es la brecha?

La investigación de Tenenbaum se centra en explorar la ciencia cognitiva para comprender la inteligencia humana. Su trabajo, por ejemplo, ha explorado cómo incluso los niños pequeños pueden visualizar aspectos del mundo utilizando una especie de modelo tridimensional innato. Esto les da a los humanos una mayor comprensión instintiva del mundo físico que la que tienen una computadora o un robot. 'El juego de los niños es un asunto realmente serio', dijo. Son experimentos. Y eso es lo que convierte a los humanos en los aprendices más inteligentes del universo conocido.

Tenenbaum también ha realizado un trabajo innovador en el desarrollo de programas informáticos capaces de imitar algunos de los aspectos más elusivos de la mente humana, a menudo utilizando técnicas probabilísticas. Por ejemplo, en 2015, él y otros dos investigadores programas informáticos creados capaz de aprender a reconocer nuevos caracteres escritos a mano, así como ciertos objetos en imágenes, después de ver solo algunos ejemplos. Esto es importante porque los mejores programas de aprendizaje automático suelen requerir grandes cantidades de datos de entrenamiento. veo , una compañía de autos sin conductor que se inspira en esta investigación, surgió del laboratorio de Tenenbaum el año pasado.

The Quest for Intelligence, anunciado en febrero, también busca explorar el impacto social de la inteligencia artificial. Esto significa tener en cuenta las limitaciones o deficiencias fundamentales de la tecnología, así como problemas como el sesgo algorítmico y la explicabilidad.

Tenenbaum señala que la visión original de la inteligencia artificial, una visión que ahora tiene más de 50 años, buscaba inspirarse en la inteligencia humana, pero sin mucha base científica. Los campos de la ciencia cognitiva y la neurociencia ahora están más maduros, dice. Esto debería hacer que este proyecto sea especial.

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