La inteligencia artificial (IA) se promociona como capaz de hacer casi todo, desde diagnosticar enfermedades y médicos recién graduados hasta escribir discursos y producir arte en segundos. Sin embargo, un nuevo estudio de la Universidad de Nueva York (NYU) muestra que los bebés superan a la IA en la detección de lo que motiva las acciones de otras personas y son más hábiles para detectar las motivaciones que impulsan el comportamiento humano. ¿Como puede ser?
El estudio realizado por un equipo de investigadores de psicología y ciencia de datos destaca las diferencias fundamentales entre la cognición y la computación, señala las deficiencias de las tecnologías actuales y dónde se necesitan mejoras para que la IA reproduzca con precisión el comportamiento humano.
"Los adultos e incluso los bebés pueden fácilmente hacer inferencias confiables sobre lo que impulsa las acciones de otras personas", explicó la profesora Moira Dillon del departamento de psicología de la Universidad de Nueva York y autora principal del estudio, que aparece en la revista Cognition con el título "Psicología del sentido común en bebés humanos". y máquinas.”
“La idea novedosa de poner a los bebés y la IA frente a frente en las mismas tareas permite a los investigadores describir mejor el conocimiento intuitivo de los bebés sobre otras personas y sugerir formas de integrar ese conocimiento en la IA”, agregó.
“De esta rica tradición experimental y teórica surge la necesidad de un marco integral en el que caracterizar el conocimiento de los agentes por parte de los bebés con resultados en una tarea comparables con los de otra y con resultados en el conjunto de tareas comparables entre bebés y máquinas. Tal marco puede informar tanto las teorías del conocimiento de los bebés como el futuro de la IA similar a la humana ”, escribieron los investigadores.
"Si la IA tiene como objetivo desarrollar pensadores flexibles y con sentido común como los adultos humanos, entonces las máquinas deberían aprovechar las mismas habilidades básicas que poseen los bebés para detectar objetivos y preferencias", señaló Brenden Lake, profesor asistente en el Centro de Ciencia de Datos y Departamento de Psicología de la Universidad de Nueva York. uno de los autores del artículo.
Está bien establecido que los bebés están fascinados por otras personas , como lo demuestra cuánto tiempo miran a los demás para observar sus acciones y relacionarse socialmente con ellos. Además, estudios anteriores se centraron en la "psicología del sentido común" de los bebés.
¿Por qué los bebés pueden entender lo que la IA no puede?
Su comprensión de las intenciones, objetivos, preferencias y racionalidad subyacentes a las acciones de los demás ha indicado que los bebés pueden atribuir objetivos a los demás y esperar que los demás los persigan de manera racional y eficiente. La capacidad de hacer estas predicciones es fundamental para comprender la inteligencia social humana.
Por el contrario, la "IA de sentido común" impulsada por algoritmos de aprendizaje automático predice acciones directamente. Esta es la razón por la que, por ejemplo, un anuncio que promociona a San Francisco como destino de viaje aparece en la pantalla de su computadora después de leer una noticia sobre un funcionario municipal recién elegido. Sin embargo, lo que le falta a la IA es flexibilidad para reconocer diferentes contextos y situaciones que guían el comportamiento humano.
Para desarrollar una comprensión fundamental de las diferencias entre las habilidades humanas y de IA , los investigadores realizaron una serie de experimentos con bebés de 11 meses y compararon sus respuestas con las que arrojan los modelos de redes neuronales basadas en el aprendizaje de última generación.
Maquinas vs bebés
Para hacerlo, utilizaron el "Bebé Intuiciones Benchmark" (BIB) previamente establecido: seis tareas que prueban la psicología del sentido común. BIB fue diseñado para permitir probar la inteligencia de los bebés y las máquinas, lo que permite una comparación del rendimiento entre los bebés y las máquinas y, significativamente, proporciona una base empírica para construir una IA similar a la humana.
Específicamente, los bebés en Zoom vieron una serie de videos de formas animadas simples que se movían por la pantalla, similar a un videojuego. Las acciones de las formas simularon el comportamiento humano y la toma de decisiones a través de la recuperación de objetos en la pantalla y otros movimientos. De manera similar, los investigadores construyeron y entrenaron modelos de redes neuronales impulsadas por el aprendizaje (herramientas de IA que ayudan a las computadoras a reconocer patrones y simular la inteligencia humana) y probaron las respuestas de los modelos a exactamente los mismos videos.
Sus resultados mostraron que los bebés reconocen motivaciones similares a las humanas incluso en las acciones simplificadas de formas animadas. Los bebés predicen que estas acciones están impulsadas por objetivos ocultos pero consistentes, por ejemplo, la recuperación en pantalla del mismo objeto sin importar en qué ubicación se encuentre y el movimiento de esa forma de manera eficiente incluso cuando cambia el entorno circundante.
Los bebés muestran tales predicciones a través de su observación más prolongada de los eventos que violan sus predicciones, que es una medida común y de décadas de antigüedad para evaluar la naturaleza del conocimiento de los bebés.
La adopción de este "paradigma de sorpresa" para estudiar la inteligencia artificial permite realizar comparaciones directas entre la medida cuantitativa de sorpresa de un algoritmo y una medida psicológica humana bien establecida de sorpresa: el tiempo de mirada de los bebés.
Los modelos no mostraron tal evidencia de comprensión de las motivaciones subyacentes a tales acciones, lo que revela que les faltan principios fundamentales clave de la psicología del sentido común que poseen los bebés.
“El conocimiento fundamental de un bebé humano es limitado, abstracto y refleja nuestra herencia evolutiva, pero puede adaptarse a cualquier contexto o cultura en la que ese bebé pueda vivir y aprender”, concluyó Dillon.
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