Inteligencia artificial aprende lenguaje al estilo de un bebé

Un nuevo enfoque hacia la IA

Investigadores han desarrollado una inteligencia artificial (IA) capaz de relacionar imágenes y palabras, utilizando una metodología de aprendizaje similar a la de un bebé. Esta IA fue entrenada a partir de grabaciones del día a día de un niño, lo que sugiere que los requisitos para que un sistema de IA comience a aprender el lenguaje son mínimos. El estudio, publicado en la revista Science, podría ser útil para desarrollar modelos de IA más eficientes y accesibles, al imitar los procesos de aprendizaje humanos.

Entrenamiento con datos de la vida real

En este innovador enfoque, la IA fue entrenada a partir de grabaciones de un niño australiano llamado Sam, quien llevaba una cámara y una grabadora de voz incorporadas en un casco. Estas grabaciones, realizadas entre los 6 y 25 meses del niño, proporcionaron datos valiosos sobre su entorno, familia y situaciones cotidianas. Este método de aprendizaje se basa en datos mucho menores que los utilizados en modelos de IA anteriores, lo que implica una mayor eficiencia en el proceso de aprendizaje.

Aprendizaje eficiente con menos recursos

Este enfoque de aprendizaje de lenguaje más «humano» requiere menos recursos para el entrenamiento, lo que lo hace más económico y accesible para científicos que trabajan en instituciones públicas. Al aprender de forma más parecida a los humanos, la IA es capaz de entender que las palabras e imágenes que aparecen juntas están relacionadas, y las que están separadas en el tiempo no lo están, lo que facilita el proceso de aprendizaje.

Limitaciones del modelo

A pesar del avance en la aproximación al aprendizaje que ofrece este enfoque, aún no logra replicar completamente cómo los niños adquieren sus primeras palabras. La IA es bastante limitada en comparación con las capacidades y experiencias de los niños, ya que no puede interactuar con su entorno, carece de habilidades sociales y no tiene necesidades ni objetivos. Además, la IA aprende a través de palabras transcritas, lo que dificulta la captación de detalles como la entonación. Los investigadores están trabajando en mejorar la tecnología de reconocimiento de voz para abordar esta limitación.

Capacidad de generalización

Para evaluar el rendimiento de la IA, los investigadores diseñaron pruebas en las que el sistema debía reconocer objetos relacionados con palabras específicas. En algunas pruebas, la IA demostró habilidades de abstracción, al ser capaz de identificar objetos conocidos en imágenes con fondos blancos y formas ligeramente diferentes. Aunque el modelo todavía presenta desafíos, los investigadores esperan mejorar y expandir sus capacidades mediante el uso de datos adicionales y habilidades cognitivas y sensoriales.