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INVESTIGADORES ENSEÑAN A LAS MÁQUINAS A APRENDER COMO LOS SERES HUMANOS

INVESTIGADORES ENSEÑAN A LAS MÁQUINAS A APRENDER COMO LOS SERES HUMANOS

Diseñar máquinas que posean la capacidad intelectual de los seres humanos aún está en camino; sin embargo, un equipo de científicos pertenecientes a la Universidad de Toronto (Canadá), al Moore-Sloan Data Science en la Universidad de Nueva York (EE.UU.) y al MIT (EE.UU.) ha logrado imitar la capacidad de los seres humanos para adquirir nuevos conceptos, gracias a un algoritmo. Concretamente, este algoritmo permite al sistema autoprogramarse y aplicar los conocimientos, obtenidos previamente, para extraer conceptos visuales sencillos al igual que los seres humanos.

La investigación “acorta el proceso computacional de aprendizaje de nuevos conceptos y amplía la aplicación de las máquinas a tareas más creativas” ha manifestado Brenden Lake, responsable del proyecto. Por primera vez en la historia, los expertos han inventado un software bayesiano de aprendizaje (BLP, Bayesian Program Learning), basado originalmente en el teorema de Bayes (1763) en el que dichos conceptos vienen a representarse como programas informáticos básicos.

Para ponerlo en uso, este software ha sido aplicado a más de 1.600 tipos de caracteres escritos a mano a través de varios sistemas de escritura, incluyendo alfabetos inventados o inexistentes, así como a pruebas, similares al famoso Test de Turing, con participantes humanos. Finalmente, los resultados de estas pruebas, cuya publicación ha tenido lugar en la revista científica Science, han puesto en evidencia que el modelo BPL alcanzó el mismo nivel de rendimiento que los seres humanos y que, por otro lado, superó cualquier resultado de aprendizaje profundo de máquinas.

 

Redactora: Esmeralda Collado

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