La inteligencia artificial muestra mayor capacidad para crearse así misma. Esto se refleja en bots que aprenden a través de prueba y error para mejorar sus habilidades y sortear obstáculos.
Si como humanos enfrentamos el desafío de mejorarnos constantemente tanto a nivel personal como profesional, ¿sería correcto pensar que las máquinas tendrían que hacer lo propio en lo que hacen? Todo indica que la inteligencia artificial (IA) está aprendiendo a crearse a sí misma. Así lo sugiere una publicación del MIT Technology Review.
Rui Wang, investigador de IA en Uber, ayudó a desarrollar un software denominado Paired Open-Ended Trailblazer (POET), que funciona como un campo de entrenamiento para bots virtuales. Más allá de realizar tareas complejas, estos lo único que hacen es recorrer un paisaje caricaturesco para sortear vallas y barrancos sin caerse.
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En primera instancia esto pareciera que aporta poco valor a la investigación; sin embargo, lo interesante estriba en la manera que los bots están aprendiendo. POET se encarga de generar una ‘pista’ de obstáculos, evalúa las habilidades de los algoritmos y les asigna el desafío. Toma en cuenta que todo esto se hace sin la intervención humana.
Posteriormente, los bots mejoran sus capacidades con base en prueba y error. “En algún punto pueden saltar sobre un barranco como un maestro de kung fu”, señaló Wang. En un principio esto suena básico, pero representa pequeños pasos que lleven a crear máquinas superinteligentes basadas en una inteligencia artificial capaz de crearse a sí misma.
Lo mencionado no es de extrañar cuando anteriormente un equipo de OpenAI desarrolló en 2018 bots que aprendieron a jugar escondidas en un ambiente virtual.
A medida que avanzaba la dinámica, estos algoritmos fueron capaces de tomar ventaja del entorno de maneras jamás pensadas por los investigadores. Por ejemplo, explotaron errores en la programación para saltar y atravesar paredes.
En el corto plazo, los sistemas de IA podrían ayudar a encontrar soluciones de formas inesperadas y de paso complementar a la inteligencia humana en vez de reemplazarla. Entre más se incremente la capacidad de esta tecnología, se podrán lograr objetivos
De hecho, los científicos usan el machine learning para entrenarlo con el objetivo de que encuentre soluciones a los problemas más complejos en este campo de la tecnología. En concreto, para que puedan aprender más de una tarea a la vez o lidiar con situaciones no identificadas previamente.
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Hay quienes piensan que lo ideal es adoptar este camino para consolidar la Inteligencia Artificial General (IAG), la cual busca igualar la forma de operar de la mente de los seres humanos. No obstante, por ahora esto todavía no es una realidad porque lo que sucede es que nadie sabe cómo lograrlo.
“Podríamos empezar con un algoritmo que inicialmente no tiene mucha inteligencia y ver cómo inicia su proceso hasta llegar potencialmente a ser una IAG”, comentó Jeff Clune, investigador en la Universidad de Columbia Británica y en OpenAI.
