2022-07-14
Nuevo Mundo – 96.1
El laboratorio de investigación de inteligencia artificial (IA) DeepMind del Reino Unido desarrolló un sistema que es capaz de ´pensar´ como un bebé en sus primeros meses. Se trata de IA PLATO, que fue entrenado con videos en los que se representan los conocimientos básicos de los niños.»Por suerte para nosotros, los psicólogos del desarrollo han pasado décadas estudiando lo que los bebés saben sobre el mundo físico y catalogando los diferentes ingredientes o conceptos que intervienen en la comprensión física», explicó Luis Piloto, neurocientífico de DeepMind, quien agregó que a partir de ese trabajo lograron crear los modelos utilizados durante el entrenamiento.De acuerdo con la publicación, los bebés comprenden los conceptos de permanencia, ya que los objetos no desaparecen repentinamente; solidez, que implica que los objetos sólidos no pueden atravesarse; y continuidad, es decir, la coherencia con la que los objetos se mueven en el espacio y el tiempo. Otros dos conceptos fueron agregados por los investigadores a su modelo, como son la inmutabilidad y la inercia direccional. El primero refiere a la incapacidad de cambio de las propiedades de los objetos y el segundo, a que respetan los principios de la inercia en sus movimientos.Todos estos conceptos fueron transmitidos a PLATO (siglas en inglés de Aprendizaje Físico a través de la Autocodificación y Seguimiento de Objetos) con videos de pelotas que caían al suelo, rebotaban entre ellas o desaparecían detrás de otros objetos y luego reaparecían. Además, contenían información adicional que les permitía reconocer objetos y su movimiento en tres dimensiones. Los períodos de entrenamiento llegaron a durar en algunas ocasiones 28 horas.El siguiente paso fue poner a prueba al sistema de IA, que se sorprendía (o tenía una reacción equivalente a esa sensación) ante videos que mostraban escenarios que violaban las leyes de la física que había aprendido. Esto demostró que era lo suficientemente inteligente para reconocer que algo extraño había sucedido.»Nuestro modelo basado en objetos mostró sólidos efectos de violación de expectativas en los cinco conceptos que estudiamos, a pesar de haber sido entrenado con datos de video en los que no se produjeron los eventos de sondeo específicos», explicaron los investigadores.En nuevas pruebas, utilizaron objetos diferentes a los empleados durante el entrenamiento y nuevamente PLATO tuvo una sólida comprensión de lo que debería y no debería ocurrir. Así demostró su capacidad de aprendizaje y de ampliación de los conocimientos básicos que había adquirido.Pese a haber dado muestras de su capacidad de aprendizaje, el sistema aún está por debajo del nivel de un bebé de 3 meses. Esto quedó al descubierto luego de que su sorpresa fuera menor ante escenarios en los que no se le mostró ningún objeto o cuando los modelos de entrenamiento y de prueba fueron similares.Por lo tanto, los investigadores señalaron que todavía sería necesario algo de conocimiento incorporado para obtener una imagen completa. Además, concluyeron que el trabajo demuestra que «al menos algunos conceptos centrales de la física intuitiva se pueden adquirir mediante el aprendizaje visual».El estudio fue publicado en la revista Nature.
El laboratorio de investigación de inteligencia artificial (IA) DeepMind del Reino Unido desarrolló un sistema que es capaz de ´pensar´ como un bebé en sus primeros meses. Se trata de IA PLATO, que fue entrenado con videos en los que se representan los conocimientos básicos de los niños.
«Por suerte para nosotros, los psicólogos del desarrollo han pasado décadas estudiando lo que los bebés saben sobre el mundo físico y catalogando los diferentes ingredientes o conceptos que intervienen en la comprensión física», explicó Luis Piloto, neurocientífico de DeepMind, quien agregó que a partir de ese trabajo lograron crear los modelos utilizados durante el entrenamiento.
De acuerdo con la publicación, los bebés comprenden los conceptos de permanencia, ya que los objetos no desaparecen repentinamente; solidez, que implica que los objetos sólidos no pueden atravesarse; y continuidad, es decir, la coherencia con la que los objetos se mueven en el espacio y el tiempo. Otros dos conceptos fueron agregados por los investigadores a su modelo, como son la inmutabilidad y la inercia direccional. El primero refiere a la incapacidad de cambio de las propiedades de los objetos y el segundo, a que respetan los principios de la inercia en sus movimientos.
Todos estos conceptos fueron transmitidos a PLATO (siglas en inglés de Aprendizaje Físico a través de la Autocodificación y Seguimiento de Objetos) con videos de pelotas que caían al suelo, rebotaban entre ellas o desaparecían detrás de otros objetos y luego reaparecían. Además, contenían información adicional que les permitía reconocer objetos y su movimiento en tres dimensiones. Los períodos de entrenamiento llegaron a durar en algunas ocasiones 28 horas.
El siguiente paso fue poner a prueba al sistema de IA, que se sorprendía (o tenía una reacción equivalente a esa sensación) ante videos que mostraban escenarios que violaban las leyes de la física que había aprendido. Esto demostró que era lo suficientemente inteligente para reconocer que algo extraño había sucedido.
«Nuestro modelo basado en objetos mostró sólidos efectos de violación de expectativas en los cinco conceptos que estudiamos, a pesar de haber sido entrenado con datos de video en los que no se produjeron los eventos de sondeo específicos», explicaron los investigadores.
En nuevas pruebas, utilizaron objetos diferentes a los empleados durante el entrenamiento y nuevamente PLATO tuvo una sólida comprensión de lo que debería y no debería ocurrir. Así demostró su capacidad de aprendizaje y de ampliación de los conocimientos básicos que había adquirido.
Pese a haber dado muestras de su capacidad de aprendizaje, el sistema aún está por debajo del nivel de un bebé de 3 meses. Esto quedó al descubierto luego de que su sorpresa fuera menor ante escenarios en los que no se le mostró ningún objeto o cuando los modelos de entrenamiento y de prueba fueron similares.
Por lo tanto, los investigadores señalaron que todavía sería necesario algo de conocimiento incorporado para obtener una imagen completa. Además, concluyeron que el trabajo demuestra que «al menos algunos conceptos centrales de la física intuitiva se pueden adquirir mediante el aprendizaje visual».
El estudio fue publicado en la revista Nature.
