Algoritmo permite a máquina aprender como los humanos

Algoritmo permite a máquina aprender como los humanos

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10 de diciembre 2015 , 09:03 p.m.

 Washington (Efe). Un grupo de científicos desarrolló un nuevo modelo de computador que imita la capacidad de los humanos para aprender nuevos conceptos, en “un pequeño paso” más dentro del campo de la inteligencia artificial, indicó un estudio publicado ayer en la revista especializada Science.

“Lo que buscamos es tratar de reducir la diferencia entre la capacidad de aprendizaje de los humanos y las máquinas (...). Y descubrir por qué los seres humanos son tan buenos a la hora de generalizar conceptos”, explicó Joshua Tenenbaum, uno de los responsables de la investigación, del Departamento de Ciencias Cognitivas del Massachusetts Institute of Technology (MIT) de Estados Unidos.

Según el estudio, entre las características de los seres humanos están la “velocidad” y “diversidad” al aprender nuevos conceptos y aplicarlos en nuevas situaciones. “A los computadores les cuesta mucho generalizar a partir de muestras particulares”, agregó Brenden Lake, de la Universidad de Nueva York y autor principal, en una conferencia telefónica para presentar el estudio.

Los investigadores se centraron en el aprendizaje de caracteres escritos a mano de diversos alfabetos y desarrollaron un algoritmo que permite realizar generalizaciones a partir de unos pocos ejemplos.

“El computador no cuenta con un programa que aplica a cada situación, sino más bien un programa complejo de diversos programas de aprendizaje, que se adapta a cada circunstancia”, agregó Tenenbaum en la misma conferencia.

Al comparar la capacidad de estos computadores a la hora de enfrentar tareas de aprendizaje –entre ellas, la generación a partir de ejemplos de caracteres vistos solo en unas pocas ocasiones– con otros computadores y seres humanos, comprobaron cómo superaban a sus pares e igualaban a los humanos.

En muchos casos, los resultados de los humanos y de este nuevo modelo cognitivo, denominado Bayesian Program Learning, eran “prácticamente indistinguibles”.

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