El día en que las máquinas aprendieron a jugar Atari

Deep Mind, el equipo de Google dedicado a investigar y desarrollar inteligencia artificial, parece haber dado un paso significativo para superar uno de los mayores obstáculos que existía para crear programas capaces de aprender a realizar tareas como lo hacen los seres humanos. Así lo afirma un artículo publicado en la revista científica PNAS.

Hace tiempo, los desarrolladores de inteligencia artificial habían logrado crear programas capaces de aprender a ejecutar acciones que iban desde traducir de un lenguaje a otro hasta clasificar imágenes e incluso crearlas después de que el programa “leyera” frases completas.

El proceso de aprendizaje de la inteligencia artificial consistía en ir adaptando sus parámetros hasta lograr resolver los problemas que le pedían solucionar. A pesar de esto, el obstáculo al que se enfrentaban los programadores venía cuando querían que la inteligencia artificial aprendiera una segunda tarea pues, en ese caso, el programa “olvidaba” el proceso que había aprendido en primer lugar.

Para solucionar este problema, los científicos de Google se inspiraron en el modo en que funciona la memoria en los seres humanos y algunos mamíferos. Después de que aprendemos a realizar una tarea, las conexiones neuronales que hacen posible ese aprendizaje son protegidas dependiendo de qué tan importante es lo que aprendimos. Así, habilidades como ponernos a salvo de posibles depredadores tienen una probabilidad mucho más baja de ser olvidadas.

El algoritmo desarrollado por Deep Mind hace que la inteligencia artificial identifique qué tan importantes fueron las adaptaciones que realizó para aprender a realizar una tarea. A partir de allí, el programa preserva esos aprendizajes y los utiliza para la resolución de nuevos problemas.

Los científicos de Google pusieron a prueba su programa de Inteligencia artificial poniéndolo ante 10 juegos clásicos de Atari. Después de varios días jugando, el nuevo algoritmo permitió que la inteligencia artificial se desempeñara tan bien como un ser humano que haya probado el juego en al menos siete oportunidades y aprendió a jugar más de un título sin llegar a olvidar los anteriores.

Aunque los resultados prueban que el aprendizaje secuencial es posible para los programas de inteligencia artificial, los responsables de la investigación afirman que la creación de programas que exceden o igualen las capacidades humanas todavía está lejos. Para llegar a ese punto, los programas de inteligencia artificial no sólo tendrán que ser capaces de aprender, sino que además deberán poder comunicarse en lenguaje humano o realizar juicios y planes. 

Deep Mind, el equipo de Google dedicado a investigar y desarrollar inteligencia artificial, parece haber dado un paso significativo para superar uno de los mayores obstáculos que existía para crear programas capaces de aprender a realizar tareas como lo hacen los seres humanos. Así lo afirma un artículo publicado en la revista científica PNAS.

Hace tiempo, los desarrolladores de inteligencia artificial habían logrado crear programas capaces de aprender a ejecutar acciones que iban desde traducir de un lenguaje a otro hasta clasificar imágenes e incluso crearlas después de que el programa “leyera” frases completas.

El proceso de aprendizaje de la inteligencia artificial consistía en ir adaptando sus parámetros hasta lograr resolver los problemas que le pedían solucionar. A pesar de esto, el obstáculo al que se enfrentaban los programadores venía cuando querían que la inteligencia artificial aprendiera una segunda tarea pues, en ese caso, el programa “olvidaba” el proceso que había aprendido en primer lugar.

Para solucionar este problema, los científicos de Google se inspiraron en el modo en que funciona la memoria en los seres humanos y algunos mamíferos. Después de que aprendemos a realizar una tarea, las conexiones neuronales que hacen posible ese aprendizaje son protegidas dependiendo de qué tan importante es lo que aprendimos. Así, habilidades como ponernos a salvo de posibles depredadores tienen una probabilidad mucho más baja de ser olvidadas.

El algoritmo desarrollado por Deep Mind hace que la inteligencia artificial identifique qué tan importantes fueron las adaptaciones que realizó para aprender a realizar una tarea. A partir de allí, el programa preserva esos aprendizajes y los utiliza para la resolución de nuevos problemas.

Los científicos de Google pusieron a prueba su programa de Inteligencia artificial poniéndolo ante 10 juegos clásicos de Atari. Después de varios días jugando, el nuevo algoritmo permitió que la inteligencia artificial se desempeñara tan bien como un ser humano que haya probado el juego en al menos siete oportunidades y aprendió a jugar más de un título sin llegar a olvidar los anteriores.

Aunque los resultados prueban que el aprendizaje secuencial es posible para los programas de inteligencia artificial, los responsables de la investigación afirman que la creación de programas que exceden o igualen las capacidades humanas todavía está lejos. Para llegar a ese punto, los programas de inteligencia artificial no sólo tendrán que ser capaces de aprender, sino que además deberán poder comunicarse en lenguaje humano o realizar juicios y planes.