Un equipo de investigadores de la Universidad de Nueva York ha llevado a cabo un experimento para entender si una Inteligencia Artificial (IA) puede aprender de manera similar a un bebé. Utilizando 61 horas de vídeo capturado por una cámara colocada en la cabeza de un niño de Adelaide, Australia, llamado Sam, desde los seis meses hasta después de su segundo cumpleaños, los investigadores han logrado que una red neuronal asocie palabras con los objetos que representan. Este método de aprendizaje, basado en una fracción de los datos normalmente necesarios para entrenar modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT, proporciona una perspectiva novedosa sobre la capacidad de aprendizaje infantil y podría conducir al desarrollo de modelos de IA más eficientes.

Los investigadores se centraron en el proceso mediante el cual los niños aprenden a conectar palabras con objetos, una tarea compleja debido a la infinidad de significados potenciales que una palabra puede tener en diferentes contextos. El estudio, publicado en Science, destaca cómo, incluso con un conjunto limitado de experiencias, es posible aprender aspectos fundamentales del lenguaje. Esta investigación no solo arroja luz sobre cómo los bebés adquieren el lenguaje sino que también sugiere caminos para mejorar los modelos de IA, haciéndolos capaces de aprender de manera más eficiente y humana.

Para entrenar el modelo, se utilizaron 600,000 fotogramas de vídeo junto con 37,500 frases dichas por los padres de Sam o personas a su alrededor. La clave del entrenamiento radicó en enseñar al modelo a identificar cuándo los objetos y las palabras se correspondían y cuándo no. Este enfoque de aprendizaje, que imita la manera en que los bebés aprenden del mundo que les rodea, ha demostrado ser un paso importante hacia la creación de sistemas de IA que puedan comprender y aprender el lenguaje de manera más natural y eficaz.

El estudio también plantea preguntas sobre la naturaleza del aprendizaje del lenguaje en los seres humanos, sugiriendo que algunos aspectos del lenguaje pueden ser adquiridos sin una capacidad innata específica para ello. Esto desafía algunas teorías psicológicas del desarrollo y abre nuevas vías de investigación sobre cómo los humanos y las máquinas aprenden.

El siguiente paso para los investigadores es ampliar este enfoque para incluir otros aspectos del aprendizaje temprano del lenguaje, como la estructura gramatical y la comprensión de significados más complejos. Además, se está recopilando más datos de niños que utilizan cámaras en la cabeza para profundizar en el estudio del aprendizaje y desarrollo humanos, con el objetivo último de desarrollar modelos de IA que no solo aprendan el lenguaje de manera eficiente sino que también puedan interactuar y responder a nuevas situaciones de manera similar a los seres humanos.

Información extraída del artículo original publicado en MIT Technology Review.

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