Conocer la forma en la que aprenden los niños, clave para acercar la IA a los seres humanos

La inteligencia artificial es una de esas tecnologías que lo están invadiendo todo, y que se utiliza para los cometidos más increíbles que podáis imaginar. Aunque hace algunas décadas, algo así se vinculaba a la existencia de robots que acabarían con la especie humana, este nuevo campo de la ciencia avanza buscando respuestas a los fenómenos más básicos de nuestra existencia.

Ahora, un grupo de investigadores de Alphabet’s DeepMind (matriz de Google) y la Universidad de California, Berkeley, han llevado a cabo un estudio en el que quieren comprobar cuál es la forma en la que aprenden y se desarrollan los niños, lo que serviría para acortar las distancias que separan a las actuales inteligencias artificiales (IA) de la propia forma en la que el hombre de desarrolla a lo largo de su vida. ¿Es posible que esa manera de adquirir el conocimiento condicione toda nuestra existencia?

De esta forma, en vez de enriquecer el conocimiento de una IA a base de datos que se almacenan y posteriormente se ponen en contexto para dar una respuesta, los investigadores creen que ese ímpetu explorador que nos impulsa, desde edades muy cortas, podría servir para hacer que las futuras inteligencias artificiales sean más autónomas y no necesiten de haber sido enseñadas previamente sobre situaciones concretas.

Probar, probar y probar hasta acertar

Cuando los expertos se refieren a las IA actuales, lo hacen también de los millones de datos que necesitan parta crear un cuerpo capaz de tomar decisiones o de responder a lo que se le pide. Pero en este estudio, sus responsables han encontrado cómo los niños reaccionan y aprenden cuando se encuentran, por ejemplo, con un objeto que no han visto antes. No necesitan un acumulado de datos previos para saber lo que tienen que hacer, sino que formulan ellos mismos teorías sobre cómo creen que funciona y las ponen en práctica hasta que lo comprenden.

A partir de estas evidencias, el estudio puso a los niños a interactuar en DeepMind Lab con un videojuego y, gracias a un joystick diseñado para la ocasión, y basado en Arduino, les permitieron realizar cuatro acciones distintas: avanzar, retroceder y moverse a izquierda o derecha. ¿El objetivo del primer test? Recorrer el laberinto. ¿El objetivo de la segunda prueba? En este caso los investigadores fueron un poquito más allá y se les pidió a los pequeños un objetivo concreto: hallar una goma.

La primera prueba demostró que los niños se comportaban de una manera similar a la de una inteligencia artificial, que "busca profundidad", se mueve sin una estrategia definida pero almacenando toda la información que puede de tal forma que si se topaban con una pared, se daban media vuelta y seguían buscando. En el segundo caso, el de la goma, los investigadores percibieron una diferencia fundamental: los niños que apenas exploraron, tardaron menos tiempo en cumplir el objetivo y necesitaron menos pasos para llegar al objetivo porque al cambiar el cometido, variaba la forma de conseguirlo.

El equipo señala en su informe que "Nuestro paradigma propuesto [nos permite] identificar las áreas donde las IA y los niños ya actúan de manera similar y aquellas en las que no lo hacen [...] Este trabajo solo comienza a tocar una serie de preguntas profundas sobre cómo exploran los niños y las inteligencias artificiales... Al hacer [nuevas] preguntas, podremos adquirir una comprensión más profunda de la forma en que los niños y las IA exploran entornos novedosos y cómo cierra la brecha entre ellos".