Descubierta una nueva técnica de inteligencia artificial que puede comprender nuevos conceptos al mismo nivel que los humanos – América Deportiva

Investigadores de la Universidad de Nueva York (NYU) y la Universidad Pompeu Fabra (UPF) han logrado un avance pionero en el campo de la inteligencia artificial. Mediante una técnica revolucionaria, denominada Meta-learning for Compositionality (MLC), han logrado mejorar la capacidad de generalización en sistemas computacionales.

Este descubrimiento, considerado un hito en el desarrollo de la capacidad de generalización en las máquinas, ha sido publicado en la prestigiosa revista científica ‘Nature’. Los expertos sugieren que esta técnica podría tener aplicaciones prácticas en herramientas de inteligencia artificial generativa, como el conocido ChatGPT.

Durante décadas, la comunidad científica ha investigado y trabajado en el desarrollo de capacidades de generalización en las máquinas. Esta habilidad permitiría a los sistemas computacionales aplicar conocimientos previos a nuevas situaciones, mejorando así su capacidad de aprendizaje y adaptación.

La técnica MLC propuesta por los investigadores de la NYU y la UPF utiliza métodos de entrenamiento diferentes a los actuales. A través de este enfoque, se entrena a las redes neuronales para mejorar la generalización, es decir, su capacidad de aplicar el conocimiento a diferentes contextos y situaciones.

Los resultados obtenidos en los experimentos realizados con la técnica MLC son prometedores. De hecho, en muchas tareas relacionadas con la generalización composicional, tanto los participantes humanos como la técnica MLC superaron al ChatGPT y al GPT-4, dos herramientas de inteligencia artificial ampliamente reconocidas.

En algunos casos, el rendimiento obtenido con la técnica MLC fue incluso superior al de los participantes humanos. Este hecho demuestra el potencial y la efectividad de esta técnica innovadora, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la inteligencia artificial y la mejora de la capacidad de generalización en los sistemas computacionales.

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El descubrimiento de esta técnica puede marcar un punto de inflexión en la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial. Los investigadores esperan que estas nuevas herramientas y enfoques permitan avanzar en la creación de sistemas más eficientes y adaptables, capaces de aprender y generalizar conocimientos de manera más precisa y efectiva.

En resumen, los investigadores de la NYU y la UPF han logrado un importante avance en el campo de la inteligencia artificial. Su técnica MLC para mejorar la generalización en sistemas computacionales ha sido publicada en ‘Nature’ y muestra resultados prometedores. Este descubrimiento podría tener aplicaciones en herramientas de inteligencia artificial generativa y representa un importante paso hacia sistemas más eficientes y adaptables en el futuro.

Alba Andujar

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