Un equipo de investigadores de la Universidad de Toronto y del Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT) acaba de conseguir crear un modelo informático que es capaz de emular la capacidad humana, hasta ahora única, de aprender conceptos nuevos a partir de un único ejemplo. El trabajo se acaba de publicar en la revista Science.
A pesar de que el modelo solo puede, por ahora, aprender un alfabeto a partir de caracteres escritos a mano, el sistema subyacente podría ampliarse para construir aplicaciones capaces de aprender de otros sistemas basados en símbolos, gestos, movimientos o idiomas, tanto escritos como hablados. Toda una hazaña tecnológica que marca el principio de una era en la que las máquinas serán capaces de aprender de su entorno igual que lo hacen las personas.
A pesar de que el modelo solo puede, por ahora, aprender un alfabeto a partir de caracteres escritos a mano, el sistema subyacente podría ampliarse para construir aplicaciones capaces de aprender de otros sistemas basados en símbolos, gestos, movimientos o idiomas, tanto escritos como hablados. Toda una hazaña tecnológica que marca el principio de una era en la que las máquinas serán capaces de aprender de su entorno igual que lo hacen las personas.
Para ello, los investigadores se centraron en una amplia gama de símbolos visuales muy simples, como son los caracteres escritos a mano de alfabetos de todo el mundo. Y construyeron su modelo de forma que pudiera aprender esta clase de signos visuales, y de llevar a cabo generalizaciones sobre ellos a partir de un número muy reducido de ejemplos concretos. Los científicos llamaron a su modelo BPL (Bayesian Program Learning), y afirman que el programa es capaz de "aprender toda una categoría de símbolos visuales a partir de un único ejemplo y después generalizar a partir de él de un modo que resulta indistinguible del que utilizan las personas".
Los científicos relatan cómo, en una desafiante tarea de clasificación "de un solo vistazo", el modelo BPL consiguió el mismo nivel de rendimiento que los seres humanos y superó ampliamente cualquier resultado de aprendizaje profundo de máquinas obtenido hasta ahora.
De hecho, el modelo informático fue capaz de clasificar, analizar y recrear caracteres escritos a mano y logró incluso generar nuevas letras del alfabeto de apariencia "correcta" según los test del tipo Touring con los que se compararon los resultados de BPL con los que lograron los sujetos humanos del experimento. "En muchos casos -se afirma en el artículo de Science- las habilidades creativas y la capacidad de generalización fueron indistinguibles de los que son propios de la conducta humana".
Los científicos relatan cómo, en una desafiante tarea de clasificación "de un solo vistazo", el modelo BPL consiguió el mismo nivel de rendimiento que los seres humanos y superó ampliamente cualquier resultado de aprendizaje profundo de máquinas obtenido hasta ahora.
De hecho, el modelo informático fue capaz de clasificar, analizar y recrear caracteres escritos a mano y logró incluso generar nuevas letras del alfabeto de apariencia "correcta" según los test del tipo Touring con los que se compararon los resultados de BPL con los que lograron los sujetos humanos del experimento. "En muchos casos -se afirma en el artículo de Science- las habilidades creativas y la capacidad de generalización fueron indistinguibles de los que son propios de la conducta humana".
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