Esta IA podr¨ªa hacer que los robots fueran m¨¢s baratos sin limitar sus habilidades
El aprendizaje por transferencia, la capacidad de utilizar el conocimiento obtenido previamente de un contexto en otro, podr¨ªa ense?ar a los robots econ¨®micos a desempe?arse tan bien como a los costosos
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Uno de los desaf¨ªos m¨¢s dif¨ªciles que enfrenta actualmente la inteligencia artificial es lograr que los robots dise?ados en laboratorios funcionen sin problemas en el mundo real. Lo vemos cuando intentamos mantener una conversaci¨®n fluida con asistentes de voz como Siri: todav¨ªa se le da bastante mal hablar con coherencia cuando tiene que ir m¨¢s all¨¢ de cumplir ¨®rdenes. En un entorno de investigaci¨®n, se puede equipar al robot con sensores y proporcionarle un entorno ideal para aprender. Pero en el mundo real, usar los mismos sensores resultar¨ªa demasiado caro y hostil para los consumidores. Un grupo de investigadores de la Universidad de ?msterdam se ha propuesto resolver este problema.
Para conseguirlo, han recurrido a un tipo de aprendizaje autom¨¢tico conocido como aprendizaje por transferencia. Se trata del proceso de tomar lo que un algoritmo ha aprendido en un contexto y aplicarlo en otro, tal como explica MIT Technology Review. Podr¨ªa utilizarse para adaptar un algoritmo que controla a un robot en el laboratorio para que pueda controlar a ese robot en el entorno en el que tiene que desenvolverse y para el que fue dise?ado. Eso significa que el robot podr¨ªa entrenar primero con la ventaja de tener unas condiciones mejores y luego explotar lo que aprendi¨® cuando est¨¦ en el mundo real, incluso cuando solo tenga sensores baratos y un entorno hostil.
Para probar esta idea, los investigadores crearon un robot en un contexto controlado que se movi¨® por su entorno con la ayuda de ocho sensores de proximidad y, despu¨¦s, con una sola c¨¢mara. Descubrieron que cuando el algoritmo que controlaba el robot utilizaba el aprendizaje por transferencia para tomar decisiones utilizando solo la informaci¨®n que obten¨ªa atrav¨¦s de la c¨¢mara, aprend¨ªa a navegar por la habitaci¨®n mucho m¨¢s r¨¢pido que cuando no usaba el aprendizaje por transferencia. Tambi¨¦n fue mucho m¨¢s r¨¢pido que cuando us¨® el aprendizaje por transferencia durante la capacitaci¨®n en lugar de tomar decisiones.
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