La inteligencia humana depende en gran medida de la adquisición de conocimientos de otros humanos, acumulados a lo largo del tiempo como parte de nuestra evolución cultural. Este tipo de aprendizaje social, conocido en la literatura como transmisión cultural, nos permite imitar acciones y comportamientos en tiempo real. Pero puede AI ¿También desarrollas habilidades de aprendizaje social de la misma manera?
Aprendizaje por imitación ha sido durante mucho tiempo un enfoque de entrenamiento para la inteligencia artificial, instruyendo a los algoritmos para observar a los humanos completar una tarea y luego intenta imitarlos. Pero normalmente las herramientas de IA necesitan múltiples ejemplos y exposición a grandes cantidades de datos copiar con éxito a su entrenador.
Ahora, un estudio innovador realizado por Mente profunda Los investigadores afirman que los agentes de IA también pueden demostrar habilidades de aprendizaje social en tiempo real, imitando a un ser humano en contextos novedosos «sin utilizar ningún dato humano recopilado previamente».
Específicamente, el equipo se centró en una forma particular de transmisión cultural, conocida como aprendizaje observacional o imitación (pocas tomas)que se refiere a la copia del movimiento corporal.
El <3 de la tecnología de la UE
Los últimos rumores de la escena tecnológica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador Boris y algo de arte de IA cuestionable. Es gratis, todas las semanas, en tu bandeja de entrada. ¡Regístrate ahora!
DeepMind llevó a cabo su experimento en un entorno simulado llamado GoalCycle3D, un mundo virtual con terreno irregular, senderos y obstáculos, por el que los agentes de IA tenían que navegar.
Para ayudar a la IA a aprender, los investigadores utilizaron el aprendizaje por refuerzo. Para aquellos que no están familiarizados con El trabajo de Pavlov en el campo.este método se basa en ofrecer recompensas por cada comportamiento que facilite el aprendizaje y el resultado deseado, en este caso, encontrar el rumbo correcto.
En la siguiente etapa, el equipo agregó agentes expertos (ya sea codificados o controlados por humanos) que ya sabían cómo navegar la simulación. Los agentes de IA comprendieron rápidamente que la mejor manera de llegar a su destino era aprender de los expertos.
Las observaciones de los investigadores fueron dobles. En primer lugar, descubrieron que la IA no sólo aprendía más rápido al imitar a los expertos, sino que también aplicaba el conocimiento adquirido a otros caminos virtuales. En segundo lugar, DeepMind descubrió que los agentes de IA aún podían utilizar sus nuevas habilidades incluso en ausencia de los expertos, lo que, según los autores del estudio, constituye un ejemplo de aprendizaje social.
Si bien los autores señalan que se necesita más investigación, creen que su método puede allanar el camino «para que la evolución cultural desempeñe un papel algorítmico en el desarrollo de la inteligencia artificial general». También esperan una mayor cooperación interdisciplinaria entre los campos de la IA y la psicología evolutiva cultural.
A pesar de su etapa inicial, el avance de DeepMind podría tener implicaciones significativas para la industria de la inteligencia artificial. Este avance tiene el potencial de reducir el entrenamiento tradicional de algoritmos que requiere muchos recursos, al tiempo que aumenta sus capacidades de resolución de problemas. También plantea la cuestión de si la inteligencia artificial podría alguna vez aprender a adquirir elementos sociales y culturales del pensamiento humano.
El estudio completo se publica en la revista. Comunicaciones de la naturaleza.