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Un artículo publicado en Nature prueba que las máquinas adquieren mejores conocimientos de física intuitiva si replican la forma de aprender de infantes de tres meses Conseguir que las máquinas aprendan la llamada física intuitiva, las nociones básicas sobre el funcionamiento del mundo que los humanos dominamos desde edades muy tempranas, es uno de los desafíos pendientes de los especialistas.

Un equipo de investigadores de DeepMind, la empresa de Google centrada en desarrollos de IA, ha tratado de hacerlo de una forma innovadora. Han creado un modelo computacional para ver si un sistema de aprendizaje profundo (o deep learning, una técnica de IA avanzada basada en las llamadas redes neuronales) puede adquirir un entendimiento de ciertos principios físicos básicos a partir del procesamiento de animaciones visuales. Es decir, observando, igual que las personas. Su conclusión, que se ha publicado esta semana en la revista Nature, es llamativa: es más fácil que la máquina lo consiga si se le enseña a aprender como los bebés, estudiando su entorno.

Los resultados señalan que las animaciones visuales son suficientes para que el sistema adquiera algunos de esos conocimientos básicos, pero no todos los que acumulan los bebés. Es decir, los modelos computacionales deben incluir de partida una serie de conocimientos de base sobre cómo se comportan los objetos, pero para consolidar esas nociones se necesita observar.

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