En un emocionante estudio llevado a cabo por investigadores de la Universidad de Nueva York y la Universidad Pompeu Fabra, se ha logrado un hito significativo que podría revolucionar la IA. Esta investigación se centra en una técnica denominada «Meta-aprendizaje para la compositividad» (MLC) y su capacidad para igualar e incluso superar la habilidad humana en la función cognitiva de generalización compositiva.
IA superando barreras cognitivas y alcanzando la inteligencia humana
Los científicos cognitivos Jerry Fodor y Zenon Pylyshyn propusieron en la década de 1980 que las redes neuronales artificiales podrían realizar conexiones que permitieran la generalización compositiva, pero hasta ahora, lograrlo ha sido un desafío. La generalización compositiva implica aprender el significado de una palabra u objeto y aplicarlo en contextos diversos, un aspecto fundamental de la inteligencia humana.
Los investigadores de la Universidad de Nueva York y la Universidad Pompeu Fabra han desarrollado la técnica MLC, que permite a sistemas de IA, como ChatGPT, realizar generalizaciones compositivas. La técnica no se basa únicamente en el entrenamiento, sino en prácticas explícitas de estas habilidades.
El proceso MLC implica múltiples episodios de aprendizaje, donde el sistema recibe una nueva palabra y se le pide que aplique esta palabra de manera compositiva, generando nuevas combinaciones de palabras. Por ejemplo, se le proporciona la palabra «salta» y se le pide que cree frases como «salta dos veces» o «salta a la derecha dos veces». Cada episodio introduce una nueva palabra, lo que aumenta las habilidades compositivas de la IA.
MLC está transformando la generalización Compositiva
Las pruebas realizadas por los investigadores han demostrado que la técnica MLC es capaz no solo de igualar, sino de superar la capacidad humana en esta importante función cognitiva. Para evaluar su rendimiento, se llevaron a cabo pruebas en las que los participantes humanos recibieron los mismos «episodios» de entrenamiento que la IA. Estas pruebas abarcaron desde el significado de palabras reales hasta términos inventados definidos por los investigadores.
El MLC demostró un rendimiento igual o superior al de los participantes humanos en estas pruebas, lo que subraya su impresionante capacidad de generalización compositiva. Además, se comparó el rendimiento de MLC con ChatGPT y GPT-4, y superó a ambos sistemas, lo que resalta la importancia de este avance en la mejora de las capacidades de la IA.
El descubrimiento de esta técnica es un paso significativo en la búsqueda de una IA más inteligente y capaz de comprender y aplicar conocimientos en una variedad de contextos. Esto podría tener un impacto considerable en aplicaciones de IA en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la resolución de problemas complejos.
Via Nature.
