Investigadores crean algoritmo capaz de identificar las tareas que le aportarán la mejor recompensa, al igual como ocurren con los seres humanos cuando sienten satisfacción al realizar determinadas actividades.
El cerebro humano y la inteligencia artificial (IA) están muy relacionados cuando se trata de aprendizaje a través de la recompensa. Así lo sugiere un nuevo descubrimiento por parte de DeepMind AI, compañía que pertenece a Google.
Es bien sabido que tanto personas como animales, adquieren nuevos conocimientos y habilidades mediante la gratificación. Sin embargo, todo parece indicar que este proceso es similar con los sistemas computacionales.
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Científicos de DeepMind desarrollaron algoritmos para reforzar el aprendizaje de sistemas inteligentes que lograron aprender estrategias complejas sin recibir instrucciones, más bien fueron guiados por predicciones de recompensa.
El algoritmo comienza por aprender sobre una tarea asignada mediante una predicción aleatoria sobre qué acción le permitirá obtener una recompensa. Posteriormente, la ejecuta y evalúa el resultado, para luego ajustar su predicción con base en un margen de error.
Tras millones o miles de millones de pruebas, los errores de estimación del algoritmo se volvieron cero. En este punto, sabe con precisión qué acciones tomar para maximizar la recompensar y completar la tarea.
Ivan Pavlov fue pionero en el estudio sobre el aprendizaje basado en gratificación, confirmando como perros respondían al sonido de una campana y sabían que iban a recibir alimentos. Con tan sólo escuchar dicho instrumento, los canes comenzaban a salivar.
Ahora los científicos computacionales buscan determinar cómo el machine learning es capaz de recrear esta clase de conducta. De acuerdo con la investigación de DeepMind, los sistemas de IA artificiales también pueden predecir cuál será el resultado.
Para lograr lo anterior, el equipo de investigadores trabajó en un laboratorio experimental de la Unidad de Harvard. Primero, se estudiaron las redes neuronales del cerebro y la forma en que estas reaccionaron al aprendizaje de refuerzo distributivo, así como los niveles de dopamina.
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Posteriormente, los resultados se enfocaron en las implicaciones que tendrían en la IA. El estudio concluyó que la investigación en inteligencia artificial por el camino correcto debido a que el algoritmo cuenta con un enfoque similar al cerebro humano.
