Crean técnica que permite a la IA combinar conceptos mejor que la mente humana
Investigadores de la New York University (NYU) y de la Universidad Pompeu Fabra (UPF) crearon una técnica pionera que tiene el potencial de desarrollar la generalización composicional en los sistemas computacionales al mismo nivel que en los seres humanos o, en algunos casos, incluso a un nivel superior.
Los autores señalan que este descubrimiento, que puede servir para mejorar las capacidades de herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa como el ChatGPT, se expone en un artículo publicado en Nature.
La tecnología desarrollada por los investigadores de la NYU y la UPF llega después de cerca de cuatro décadas de trabajo de la comunidad científica para desarrollar la capacidad de generalización composicional entre las máquinas.
A finales de los ochenta, Jerry Fodor y Zenon Pylyshyn, filósofos y científicos cognitivos, ya plantearon que las redes neuronales artificiales –los motores que impulsan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático– no son capaces de hacer estas conexiones o generalizaciones composicionales.
Desde entonces, se han desarrollado distintas formas de incentivar esta capacidad en las redes neuronales y tecnologías afines, pero con resultados desiguales. Así pues, al día de hoy, aún se mantiene vivo el debate sobre cómo lograrlo.
“Hemos demostrado, por primera vez, que una red neuronal genérica puede imitar o superar la generalización sistemática humana en una comparación cara a cara”, puntualizó Brenden Lake, coautor del estudio.
Fuente: Medios internacionales
VTV/NA/EMPG/GT
