Desarrollan una red neuronal a través de la técnica ‘Meta-learning for Compositionality’ para imitar el rendimiento humano, además, se actualiza de forma constante para mejorar sus habilidades.
La inteligencia artificial (IA) está en su pleno auge desde hace un año. Esta tecnología combina grandes cantidades de datos con procesamientos rápidos y algoritmos inteligentes, permite que el software aprenda automáticamente de patrones y las redes neuronales son esenciales para procesar los datos -como si se tratase de una persona-.
Durante las últimas tres décadas se ha creído que las redes neuronales no serían capaces de competir con la mente humana, pero recientemente, un equipo de investigadores de la Universidad de Nueva York (Estados Unidos) y la Universidad Pompeu Fabra (España) ha desarrollado una red neuronal que tiene habilidades similares a las humanas en la generalización sistemática, es decir, tiene la capacidad suficiente para aprender conceptos nuevos y de combinarlos con otros que ya sean existentes.
Pero, ¿cómo es posible que se haya desarrollado una red neural con la misma capacidad de aprendizaje que el ser humano? Los expertos crearon la técnica Meta-learning for Compositionality (MLC, por sus siglas en inglés) gracias al entrenamiento de las redes neuronales artificiales y otras tecnologías relacionadas con el reconocimiento del habla e incluso el procesamiento del lenguaje natural. De esta manera, pudieron comprobar que toda la tecnología junta era capaz de imitar el rendimiento humano, además, en algunos casos era hasta mejor a la hora de relacionar conceptos.
Ante dicho avance, Brenden Lake, profesor adjunto del Centro de Ciencia de Datos y del Departamento de Psicología de la Universidad de Nueva York, afirma para la revista Nature que «hemos demostrado, por primera vez, que una red neuronal genérica puede imitar o superar la generalización sistemática humana en una comparación cara a cara»
La red neural se actualiza para recibir mejoras
Los investigadores crearon este sistema de aprendizaje en el que una red neuronal se actualiza de forma constante para mejorar sus habilidades. Y asimismo, compararon el rendimiento de la «máquina» con el de varias personas y notaron que en algunos casos el comportamiento del sistema era mejor que el de los humanos.
