Dos inteligencias artificiales "hablan" entre sí por primera vez, en un hecho sin precedentes

¡Otro avance en la era de la tecnología! Investigadores de la Universidad de Ginebra, Suiza, lograron una hazaña sin precedentes: transformar una capacidad cognitiva humana en inteligencia artificial. Esto implica en ejecutar una tarea, sin entrenamiento previo, basándose en instrucciones verbales o escritas, y luego describirla a otros para que puedan reproducirla. Los resultados son prometedores, especialmente para la robótica, y se publicaron recientemente en un artículo de la revista Nature Neuroscience.

As redes neurales de inteligencia artificial

Los investigadores lograron modelar una red neuronal artificial capaz de realizar esta capacidad cognitiva humana. Estas redes neuronales están inspiradas en nuestras neuronas biológicas y en la forma en que se transmiten señales eléctricas entre sí en el cerebro.

Tras aprender y realizar una serie de tareas básicas, esta Inteligencia Artificial (IA) fue capaz de proporcionar una descripción lingüística de las tareas a otra IA, que a su vez las realizó.

Para lograrlo, los investigadores utilizaron un modelo neuronal artificial llamado S-Bert, que tiene alrededor de 300 millones de neuronas y está previamente entrenadas para comprender el lenguaje, y luego la conectaron a otra red más simple, de unos pocos miles de neuronas.

En una primera etapa fue necesario entrenar la red neuronal para simular el área 'Wernicke', situada en el hemisferio izquierdo del cerebro y asociada a la percepción e interpretación del lenguaje. En la segunda etapa, la red fue entrenada para reproducir la zona 'Broca', también en este hemisferio, que ayuda en la producción y articulación de palabras. Ambas etapas se realizaron en notebooks convencionales.

Posteriormente, se transmitían a la IA instrucciones escritas en inglés, tales como: señalar el lugar –izquierda o derecha– donde se percibe un estímulo; responder en la dirección opuesta a un estímulo; o, algo más complejo, entre dos estímulos visuales con una ligera diferencia de contraste, resaltando el más claro. Luego, los investigadores evaluaron los resultados del modelo, que simulaba la intención de moverse, o en este caso, de apuntar o indicar. Una vez aprendidas las tareas, la red pudo describirlas para que una segunda red (una copia de sí misma) las reprodujera.

Según el estudio, los modelos de redes neuronales realizaron una tarea nunca antes vista con un rendimiento promedio del 83% correcto basándose únicamente en instrucciones lingüísticas.

Expectativas futuras

Esta “conversación” entre IAs se considera prometedora, especialmente para el ámbito de la robótica. “Actualmente, los agentes conversacionales que utilizan IA son capaces de integrar información lingüística para producir texto o imágenes. Pero, hasta donde sabemos, todavía no pueden traducir una instrucción verbal o escrita en una acción sensoriomotora, y mucho menos explicársela a otra IA para que la reproduzca”, afirmó Alexandre Pouget, neurocientífico y coautor del estudio.

Este modelo de IA abre nuevos horizontes para comprender la interacción entre el lenguaje y el comportamiento. Y según los investigadores, la red desarrollada es muy pequeña, pero nada impide el desarrollo de redes mucho más complejas que se integrarían en robots humanoides capaces de entendernos a nosotros y a los demás.

Referencia de la noticia:

Riveland, R.; Pouget, A. Natural language instructions induce compositional generalization in networks of neurons. Nature Neuroscience, 2024.