ARC: la iniciativa para enseñarle sentido común a la inteligencia artificial

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Una de las principales críticas que se hacen contra la inteligencia artificial es que solo acumulan datos sin tener un “criterio” o “sentido común”. Aunque el sentido común es un poco complicado de definir se podría decir que es la habilidad para completar los espacios vacíos en líneas de razonamiento dentro de un contexto entendido pero no explícito.

Los humanos somos, discutiblemente, buenos a la hora de ejercer esta habilidad. Incluso los niños. Pero la IA tiene problemas. Y ahora el Instituto Allen de Inteligencia Artificial (AI2) en Washington, que es dirigido por el Dr. Oren Etzioni, ha lanzado un desafío para la investigación en IA.

Para llegar a la fluidez que tienen las personas para pasar de una cosa a otra, los programas necesitan algo que los niños ya suelen tener, sentido común: un conjunto de hechos, heurística, observaciones, todas las cosas que podemos imaginar, pero que las computadoras no.

Ahora, los especialistas de AI2 han presentado una nueva prueba como parte de su impulso para imbuir a los sistemas de inteligencia artificial con tal comprensión del mundo. Su nombre es ARC, que significa AI2 Reasoning Challenge. Los investigadores escribieron un artículo sobre su prueba, que ha sido publicado en ArXiv.

De acuerdo al MIT Technology Review, “la prueba planteará preguntas de ciencias de opción múltiple en el nivel primario de la escuela. Cada pregunta requerirá una cierta comprensión de cómo funciona el mundo". El sitio AI2 dijo que las preguntas fueron escogidas para alentar la investigación en preguntas y respuestas avanzadas.

"Creo que este es un gran antídoto para el tipo de puntos de referencia superficiales que se han vuelto tan comunes en el campo del aprendizaje automático", dijo el investigador Gary Marcus, profesor de la NYU. "Realmente debería obligar a los investigadores de IA a mejorar su juego", agregó.

Santo grial de la IA

El sentido común generalmente se considera como el santo grial de la inteligencia artificial. Y los autores en su trabajo escribieron que "los conjuntos de datos se han vuelto altamente influyentes para conducir la dirección de la investigación. Los conjuntos de datos recientes para QA han conducido a avances impresionantes, pero se han enfocado en preguntas fácticas donde las señales de nivel superficial son suficientes para encontrar una respuesta, desalentando el progreso en preguntas que requieren razonamiento u otros métodos avanzados".

Ahí es donde entra ARC, para ayudar al campo a pasar a tareas más difíciles. "Presentamos un nuevo conjunto de preguntas, un corpus de texto y líneas de base ensambladas para alentar la investigación de IA en la respuesta a preguntas avanzadas", agregan los autores.

Dentro de las preguntas planteadas a ARC se encuentran preguntas de opción múltiple: "¿Qué artículo siguiente no está hecho de un material cultivado en la naturaleza?" Las posibles respuestas son una camisa de algodón, una silla de madera, una cuchara de plástico y una canasta de hierba. La respuesta se basa en una imagen de sentido común del mundo y es este sentido común el que falta en la IA de los asistentes de voz, los chatbots y el software de traducción.

Si ARC puede pasar con éxito el desafío de razonamiento, significaría que el sistema tiene una comprensión del sentido común que actualmente no posee ninguna IA. Sería un gran paso adelante en los ya impresionantes avances en el desarrollo de las inteligencias artificiales. Anteriormente el MIT ya había estado intentando enseñar sentido común a los autos que se conducen solos.

 

Victor Román
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma

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