PLATO es una inteligencia artificial que ha sido entrenada usando años de investigación en el aprendizaje de los bebés. Su entrenamiento está basado en tres conceptos básicos que entendemos desde nuestros primeros meses de vida: la permanencia de los objetos, la solidez y la continuidad. Estos fueron representados en videos cortos de esferas que caían al suelo, rebotaban y desaparecían detrás de otros objetos para luego reaparecer.
Los psicólogos del desarrollo han pasado décadas estudiando los diferentes conceptos que intervienen en la comprensión física de los bebés. «Ampliando su trabajo, hemos construido y abierto un conjunto de datos de conceptos físicos, que se inspira en los experimentos de desarrollo originales para evaluar los conceptos físicos en nuestros modelos», señala Luis Piloto, neurocientífico del laboratorio de investigación de AI DeepMind.
Las leyes de la física
Cuando a PLATO se le mostraron videos de escenarios ‘imposibles’ que desafiaban la física que había aprendido, expresó sorpresa. La IA era lo suficientemente inteligente como para reconocer que algo extraño sucedía. Esto ocurrió después de períodos de entrenamiento cortos, solo 28 horas en algunos casos.
Al igual que en los estudios con bebés, los investigadores buscaron evidencias de la violación de las expectativas (VoE). Esto demuestra que la IA entendía los conceptos que se le habían enseñado.
«Nuestro modelo basado en objetos mostró efectos VoE sólidos en los conceptos que estudiamos, a pesar de haber sido entrenado en datos de video en los cuales no habían ocurrido los eventos de sonda específicos», escriben los autores.
Otras pruebas consideradas por los científicos incluían objetos diferentes a los mostrados durante el entrenamiento. Incluso así, PLATO demostró que comprendía lo que debía o no suceder, señal de que esta IA puede aprender y ampliar su conocimiento básico de capacitación.
No supera a otros bebés
A pesar de estos avances, PLATO aún no está al nivel de un bebé de tres meses.
Al mostrarle escenarios que no involucraban ningún objeto, no mostró «sorpresa». Tampoco cuando los modelos de prueba y entrenamiento eran similares. Además, los videos con los que se entrenó a la IA incluían datos adicionales para ayudarlo a reconocer objetos y su movimiento en tres dimensiones.
La investigación en sí podría ayudarnos a comprender mejor la mente humana, así como a construir una mejor representación de una IA.
«Nuestro trabajo de modelado proporciona una demostración de prueba de concepto de que al menos algunos conceptos centrales en la física intuitiva se pueden adquirir a través del aprendizaje visual«, escriben los científicos en su artículo.
(Con información de robotitus.com)