Inteligencia Artificial
Máquina con IA supera un aspecto crucial de la inteligencia humana por primera vez
En un hito histórico para la inteligencia artificial, investigadores de la Universidad de Nueva York y la Universidad Pompeu Fabra en España han desarrollado una técnica revolucionaria que permite a las IA superar un aspecto esencial de la inteligencia humana: la generalización compositiva.
Esta técnica promete revolucionar la capacidad de los grandes modelos de lenguaje, como los utilizados por ChatGPT, abriendo la puerta a un nuevo nivel de comprensión y generalización en el procesamiento del lenguaje.
El concepto en cuestión es la "generalización compositiva", que se refiere a la capacidad de aprender el significado de una palabra y aplicarlo a diferentes contextos lingüísticos, al igual que reconocer objetos a pesar de variaciones en su forma, composición y color. Si bien esto es una habilidad natural para los seres humanos, se ha mantenido fuera del alcance de las IA durante mucho tiempo.
El estudio, publicado en la revista científica Nature, revela una técnica llamada "Meta-aprendizaje para la compositividad" (MLC) que permite a las IA realizar estas generalizaciones compositivas de manera efectiva. Lo más sorprendente es que, según las pruebas realizadas por los investigadores, esta técnica no solo iguala, sino que en algunos casos supera la capacidad humana en esta función cognitiva crucial.
La clave del éxito del MLC no radica en el entrenamiento convencional de las redes neuronales, sino en una práctica explícita de estas capacidades. En esencia, el MLC es un procedimiento de aprendizaje en etapas o episodios, donde el sistema de IA se enfrenta a nuevas palabras y se le desafía a aplicarlas de manera compositiva.
Por ejemplo, se le da la palabra "salta" y se le pide que cree combinaciones como "salta dos veces" o "salta a la derecha dos veces". Este proceso se repite en múltiples episodios, lo que mejora gradualmente las habilidades compositivas de la IA.
En comparación con pruebas realizadas con participantes humanos, el MLC demostró un desempeño igual o incluso superior en la comprensión de palabras reales y términos inventados. Además, al compararlo con los sistemas ChatGPT y GPT-4, el MLC superó a ambos, lo que sugiere un avance significativo en la capacidad de las IA para entender y generalizar el lenguaje de manera similar a los seres humanos.
Marco Baroni, uno de los investigadores involucrados en este estudio, enfatiza que el descubrimiento de la técnica MLC "puede mejorar aún más las capacidades compositivas de los grandes modelos de lenguaje (LLM)". Este avance promete abrir nuevas puertas en la comprensión y el procesamiento del lenguaje, lo que podría tener un impacto significativo en áreas como la traducción automática, la generación de contenido y la interacción hombre-máquina.