{"id":23418,"date":"2022-07-28T08:12:36","date_gmt":"2022-07-28T14:12:36","guid":{"rendered":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2022\/07\/28\/plato-un-sistema-de-ia-capaz-de-aprender-de-manera-similar-a-los-bebes\/"},"modified":"2022-07-28T08:12:36","modified_gmt":"2022-07-28T14:12:36","slug":"plato-un-sistema-de-ia-capaz-de-aprender-de-manera-similar-a-los-bebes","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2022\/07\/28\/plato-un-sistema-de-ia-capaz-de-aprender-de-manera-similar-a-los-bebes\/","title":{"rendered":"Plato, un sistema de IA capaz de aprender de manera similar a los beb\u00e9s"},"content":{"rendered":"

Tegucigalpa,Honduras jueves 28 julio 2022<\/strong><\/p>\n<\/p>\n

La \u00abf\u00edsica intuitiva\u00bb, ese conjunto de reglas de sentido com\u00fan sobre el funcionamiento del mundo, de sus objetos, la conocen incluso los m\u00e1s peque\u00f1os, a su manera. Ahora, un equipo de ingenieros ha logrado un sistema de inteligencia artificial capaz de aprender estas normas como lo har\u00eda un beb\u00e9.<\/p>\n

Detr\u00e1s de este sistema, llamado Plato, est\u00e1 la empresa DeepMind y, seg\u00fan sus responsables, el trabajo tiene implicaciones tanto para los avances de inteligencia artificial (IA) como para la investigaci\u00f3n de la cognici\u00f3n humana. Su descripci\u00f3n se publica en Nature Human Behaviour.<\/p>\n

Los investigadores, liderados por Luis Piloto, presentan un sistema de aprendizaje profundo que puede aprender f\u00edsica intuitiva y que est\u00e1 inspirado en la investigaci\u00f3n sobre c\u00f3mo los beb\u00e9s adquieren conocimiento.<\/p>\n

Y es que, recuerdan los autores, incluso los ni\u00f1os m\u00e1s peque\u00f1os conocen la f\u00edsica intuitiva; por ejemplo, los beb\u00e9s de apenas cinco meses experimentan tirando objetos al suelo o se sorprenden si se les muestra una situaci\u00f3n que implica un hecho f\u00edsicamente imposible, como la desaparici\u00f3n repentina de un juguete.<\/p>\n

Sin embargo, el aprendizaje de la f\u00edsica intuitiva ha resultado dif\u00edcil para los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico: los actuales sistemas de inteligencia artificial \u00abpalidecen\u00bb en su comprensi\u00f3n de la f\u00edsica intuitiva en comparaci\u00f3n con los ni\u00f1os m\u00e1s peque\u00f1os, dicen los expertos.<\/p>\n

Para abordar esta brecha entre los humanos -con una evoluci\u00f3n de miles de a\u00f1os en los que han ido incorporando las reglas del mundo donde evolucionan- y las m\u00e1quinas, el equipo recurri\u00f3 al campo de la psicolog\u00eda del desarrollo, que estudia la forma en la que los individuos experimentan sus transformaciones a lo largo de su vida.<\/p>\n

En concreto, Plato adopta la tesis de que los objetos juegan un papel central en la representaci\u00f3n y predicci\u00f3n del mundo f\u00edsico que nos rodea.<\/p>\n

Los autores entrenaron al sistema mostr\u00e1ndole v\u00eddeos de muchas escenas sencillas, como pelotas que caen al suelo, pelotas que ruedan detr\u00e1s de otros objetos y vuelven a aparecer, y pelotas que rebotan entre s\u00ed. Tras el entrenamiento, a Plato se le puso a prueba mostr\u00e1ndole v\u00eddeos que a veces conten\u00edan escenas imposibles.<\/p>\n

Al igual que un ni\u00f1o peque\u00f1o, el sistema mostraba \u00absorpresa\u00bb cuando se le ense\u00f1aba algo que no ten\u00eda sentido, como objetos que se mov\u00edan entre s\u00ed sin interactuar. Seg\u00fan los investigadores, estos efectos de aprendizaje se observaron tras ver tan s\u00f3lo veintiocho horas de v\u00eddeos.<\/p>\n

\u00abDemostramos que nuestro modelo puede aprender un conjunto diverso de conceptos f\u00edsicos, que depende cr\u00edticamente de las representaciones a nivel de objeto, en consonancia con los hallazgos de la psicolog\u00eda del desarrollo\u00bb, resumen los expertos de DeepMind en su art\u00edculo.<\/p>\n

Estos resultados tienen implicaciones, agregan, tanto para la inteligencia artificial como para la investigaci\u00f3n de la cognici\u00f3n humana: \u00abPlato podr\u00eda ofrecer una poderosa herramienta para investigar c\u00f3mo los humanos aprenden f\u00edsica intuitiva y sugiere la importancia de las representaciones de los objetos en nuestra comprensi\u00f3n del mundo\u00bb.<\/p>\n

En un art\u00edculo separado de opini\u00f3n, las investigadoras Susan Hespos y Apoorva Shivaram se\u00f1alan que el equipo liderado por Piloto demuestra que un sistema de aprendizaje profundo basado en la cognici\u00f3n infantil supera a los sistemas m\u00e1s tradicionales de \u00abaprendizaje desde cero\u00bb.<\/p>\n

Esto podr\u00eda servir como una \u00aboportunidad sin\u00e9rgica\u00bb entre la inteligencia artificial y la ciencia del desarrollo.<\/p>\n

Los resultados, seg\u00fan las citadas investigadoras, sugieren que el matem\u00e1tico Alan Turing podr\u00eda haber tenido raz\u00f3n; en 1950 este escribi\u00f3 que, en lugar de tratar de producir un programa que simule la mente del adulto, por qu\u00e9 no intentar hacer uno que simule la de los ni\u00f1os.<\/p>\n

De acuerdo con Turing, se puede hacer que un ordenador \u00abpiense\u00bb como un adulto si se parte de la mente de un ni\u00f1o y se le proporcionan las experiencias apropiadas.<\/p>\n

La \u00abf\u00edsica intuitiva\u00bb, ese conjunto de reglas de sentido com\u00fan sobre el funcionamiento del mundo, de sus objetos, la conocen incluso los m\u00e1s peque\u00f1os, a su manera. Ahora, un equipo de ingenieros ha logrado un sistema de inteligencia artificial capaz de aprender estas normas como lo har\u00eda un beb\u00e9.<\/p>\n

Detr\u00e1s de este sistema, llamado Plato, est\u00e1 la empresa DeepMind y, seg\u00fan sus responsables, el trabajo tiene implicaciones tanto para los avances de inteligencia artificial (IA) como para la investigaci\u00f3n de la cognici\u00f3n humana. Su descripci\u00f3n se publica en Nature Human Behaviour.<\/p>\n

Los investigadores, liderados por Luis Piloto, presentan un sistema de aprendizaje profundo que puede aprender f\u00edsica intuitiva y que est\u00e1 inspirado en la investigaci\u00f3n sobre c\u00f3mo los beb\u00e9s adquieren conocimiento.<\/p>\n

Y es que, recuerdan los autores, incluso los ni\u00f1os m\u00e1s peque\u00f1os conocen la f\u00edsica intuitiva; por ejemplo, los beb\u00e9s de apenas cinco meses experimentan tirando objetos al suelo o se sorprenden si se les muestra una situaci\u00f3n que implica un hecho f\u00edsicamente imposible, como la desaparici\u00f3n repentina de un juguete.<\/p>\n

Sin embargo, el aprendizaje de la f\u00edsica intuitiva ha resultado dif\u00edcil para los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico: los actuales sistemas de inteligencia artificial \u00abpalidecen\u00bb en su comprensi\u00f3n de la f\u00edsica intuitiva en comparaci\u00f3n con los ni\u00f1os m\u00e1s peque\u00f1os, dicen los expertos.<\/p>\n

Para abordar esta brecha entre los humanos -con una evoluci\u00f3n de miles de a\u00f1os en los que han ido incorporando las reglas del mundo donde evolucionan- y las m\u00e1quinas, el equipo recurri\u00f3 al campo de la psicolog\u00eda del desarrollo, que estudia la forma en la que los individuos experimentan sus transformaciones a lo largo de su vida.<\/p>\n

En concreto, Plato adopta la tesis de que los objetos juegan un papel central en la representaci\u00f3n y predicci\u00f3n del mundo f\u00edsico que nos rodea.<\/p>\n

Los autores entrenaron al sistema mostr\u00e1ndole v\u00eddeos de muchas escenas sencillas, como pelotas que caen al suelo, pelotas que ruedan detr\u00e1s de otros objetos y vuelven a aparecer, y pelotas que rebotan entre s\u00ed. Tras el entrenamiento, a Plato se le puso a prueba mostr\u00e1ndole v\u00eddeos que a veces conten\u00edan escenas imposibles.<\/p>\n

Al igual que un ni\u00f1o peque\u00f1o, el sistema mostraba \u00absorpresa\u00bb cuando se le ense\u00f1aba algo que no ten\u00eda sentido, como objetos que se mov\u00edan entre s\u00ed sin interactuar. Seg\u00fan los investigadores, estos efectos de aprendizaje se observaron tras ver tan s\u00f3lo veintiocho horas de v\u00eddeos.<\/p>\n

\u00abDemostramos que nuestro modelo puede aprender un conjunto diverso de conceptos f\u00edsicos, que depende cr\u00edticamente de las representaciones a nivel de objeto, en consonancia con los hallazgos de la psicolog\u00eda del desarrollo\u00bb, resumen los expertos de DeepMind en su art\u00edculo.<\/p>\n

Estos resultados tienen implicaciones, agregan, tanto para la inteligencia artificial como para la investigaci\u00f3n de la cognici\u00f3n humana: \u00abPlato podr\u00eda ofrecer una poderosa herramienta para investigar c\u00f3mo los humanos aprenden f\u00edsica intuitiva y sugiere la importancia de las representaciones de los objetos en nuestra comprensi\u00f3n del mundo\u00bb.<\/p>\n

En un art\u00edculo separado de opini\u00f3n, las investigadoras Susan Hespos y Apoorva Shivaram se\u00f1alan que el equipo liderado por Piloto demuestra que un sistema de aprendizaje profundo basado en la cognici\u00f3n infantil supera a los sistemas m\u00e1s tradicionales de \u00abaprendizaje desde cero\u00bb.<\/p>\n

Esto podr\u00eda servir como una \u00aboportunidad sin\u00e9rgica\u00bb entre la inteligencia artificial y la ciencia del desarrollo.<\/p>\n

Los resultados, seg\u00fan las citadas investigadoras, sugieren que el matem\u00e1tico Alan Turing podr\u00eda haber tenido raz\u00f3n; en 1950 este escribi\u00f3 que, en lugar de tratar de producir un programa que simule la mente del adulto, por qu\u00e9 no intentar hacer uno que simule la de los ni\u00f1os.<\/p>\n

De acuerdo con Turing, se puede hacer que un ordenador \u00abpiense\u00bb como un adulto si se parte de la mente de un ni\u00f1o y se le proporcionan las experiencias apropiadas.<\/p>\n

Fuente: hondudiario<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Tegucigalpa,Honduras jueves 28 julio 2022 La \u00abf\u00edsica intuitiva\u00bb, ese conjunto de reglas de sentido com\u00fan sobre el funcionamiento del mundo, de sus objetos, la conocen incluso los m\u00e1s peque\u00f1os, a su manera. Ahora, un equipo de ingenieros ha logrado un sistema de inteligencia artificial capaz de aprender estas normas como lo har\u00eda un beb\u00e9. Detr\u00e1s …<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":23419,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-23418","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","","category-noticias"],"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_featured_media_url":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/bebes-696x464-1-9jlnOE.jpeg","_links":{"self":[{"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23418","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23418"}],"version-history":[{"count":0,"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23418\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/media\/23419"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23418"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23418"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23418"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}