DeepMind entrena una IA para tomar un examen de matemática de secundaria, y lo reprueba

Pixabay 

En una demostración de que, a pesar de sus impresionantes avances, la inteligencia artificial aún está en pañales, una red neuronal reprobó un examen de secundaria de aritmética, álgebra y probabilidad. El caso se hace todavía más notorio porque quien desarrollo dicha IA fue DeepMind, la misma compañía que creó programas vencedores en Go y StarCraft.

De acuerdo a la investigación, publicada en el sitio de pre-impresión ArXiv, la red neuronal obtuvo solo 14 de las 40 preguntas correctas de un examen de matemáticas realizado por jóvenes de 16 años. La IA experimentó algunos problemas extraños porque, por ejemplo, pudo sumar con éxito 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 (obteniendo 6) pero falló cuando se agregó un 1 extra. Por otro lado, dio la respuesta correcta para secuencias más largas y números mucho más grandes. Así mismo, pudo responder correctamente a la pregunta "calcular 17 × 4." (68), pero cuando se eliminó el punto final, dio como respuesta 69.

No hay explicación 

Los investigadores de DeepMind admiten que no tienen una explicación para este comportamiento. "En este momento, los sistemas de aprendizaje como las redes neuronales son bastante malos para hacer el razonamiento algebraico", dice a New Scientist David Saxton, uno de los equipos detrás del trabajo.

Aun así, todavía vale la pena tratar de enseñar a una máquina a resolver problemas matemáticos, dice Marcus du Sautoy, matemático de la Universidad de Oxford. "Ya existen algoritmos para hacer estos problemas mucho más rápido, mucho mejor que los algoritmos de aprendizaje automático, pero ese no es el punto", dice du Sautoy. “Se están fijando un objetivo diferente: queremos comenzar desde la nada", añade.

Sin embargo, una IA capaz de resolver problemas matemáticos avanzados podría dejarlo sin trabajo, dice du Sautoy. "Ese es mi miedo. Puede que a una IA no le cueste demasiado alcanzar la madurez en este mundo, mientras que una madurez en el mundo musical, visual o lingüístico podría ser mucho más difícil. Así que creo que mi tema es vulnerable", explica.

De todas maneras, el investigador admite sentirse cómodo de que la debilidad general del aprendizaje automático para mantener la coherencia en procesos largos. Crear pruebas matemáticas, en vez de resolver problemas de matemáticas para los jóvenes de 16 años, será difícil para las máquinas, dice.

La IA aprenderá otras habilidades de razonamiento 

Por su parte, Noel Sharkey, de la Universidad de Sheffield, Reino Unido, dice que la investigación intenta encontrar los límites de las técnicas de aprendizaje automático, en vez de promover avances en matemáticas. Lo interesante, dice, será ver cómo las redes neuronales pueden adaptarse a los desafíos fuera de aquellos en los que fueron entrenados.

“La gran pregunta es preguntar qué tan bien pueden generalizarse a ejemplos novedosos que no estaban en el conjunto de capacitación”, explica Sharkey. “Esto tiene el potencial de demostrar límites formales a lo que este tipo de aprendizaje es capaz de hacer”, añade.

Además, entrenar una red neuronal en problemas matemáticos podría ayudar a darle a la IA habilidades de razonamiento para otras aplicaciones, dice Saxton. "Los humanos son buenos en matemáticas, pero están usando habilidades de razonamiento general que los sistemas de aprendizaje artificial actuales no poseen", dice. "Si podemos desarrollar modelos que sean buenos para resolver estos problemas, entonces es probable que estos modelos utilicen habilidades generales que también serían buenas para resolver otros problemas difíciles en la IA", agrega.


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

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