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Este robot puede aprender como si fuera un niño
Lunes, Junio 22, 2015 - 12:01

Dos investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Noruega construyeron una máquina capaz de asimilar conocimiento nuevo y emplearlo desde cero.

Por Pablo G. Bejerano. El aprendizaje automático o machine learning es una de las claves para que la inteligencia artificial adquiera cierta independencia de los creadores o gestores humanos. En realidad se trata de dotar a una máquina de una capacidad muy propia de las personas: asimilar conocimiento nuevo y emplearlo. La investigación que han llevado a cabo dos científicos de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Noruega ha llevado al máximo este concepto, construyendo un robot que aprende como si fuera un niño.

Esta máquina está diseñada para aprenderlo todo con su sistema de recogida de información, que incluye sensores para captar sonido e imagen. El software logra la magia de asimilar los estímulos que le llegan al robot, que no nace con conocimientos preinstalados en su base de datos.

Este robot que aprende las cosas desde cero ha sido creado por Oyvind Brandtsegg, profesor de música en la misma universidad, y el estudiante postdoctoral Axel Tidemann, que trabaja en el Departamento de Computación y Ciencia de la Información. Una combinación extravagante que ha proporcionado al proyecto el barniz multidisciplinar que necesitaba. Ambos aseguran que conocen el campo el otro lo suficientemente bien como para saber qué cosas son posibles y cuáles no.

La máquina se llama [self.] y está inspirada en la biología. Los investigadores reconocen que aún se encuentran muy lejos de modelar de forma precisa los aspectos que caracterizan al cerebro de un niño. Pues el objetivo del proyecto no ha sido otro que crear un robot que aprende como lo hace un niño, descubriendo el mundo desde cero.

Los algoritmos que conducen el procesamiento del sonido y de la imagen están inspirados en la biología. El sonido se analiza a través de un sistema que trata de imitar el oído humano, mientras que aprende a reconocer imágenes gracias a un modelo digital que simula cómo las neuronas del cerebro procesan las impresiones sensoriales.

Los rudimentos del aprendizaje

Para empezar a descubrir el mundo el robot se centra en determinado tipo de estímulos primero. Por ejemplo, cuando una persona le habla se fija en las palabras en las que se ponen más énfasis y puede responder con otros sonidos que asocia a estas palabras.

En una prueba pública, [self.] se vio desbordado por un buen puñado de gente que se presentaba, le preguntaba por su nombre, le cantaba y hasta le leía poemas. En un principio la máquina mezclaba los sonidos parecidos y a las personas que no se diferenciaban claramente entre sí. Sin embargo, a medida que absorbía cada vez más estímulos de gente distinta el robot comenzó a organizar todo el conocimiento.

Hay que destacar que había ciertas personas que le causaban una mayor impresión, como los guías, a quienes veía más a menudo, con lo que la información que recibía de ellos le moldeaba más. Y si escuchaba decir una palabra de varias formas distintas era capaz de filtrar estos sonidos diferentes, identificar el más común y marcarlo como el correcto.

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