Estudio determina que la Inteligencia Artificial curiosa es más rápida aprendiendo habilidades

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Crédito de imagen: Nintendo
Crédito de imagen: Nintendo

Ya decí­amos que la Inteligencia Artificial está cambiando la forma en la que interactuamos con nuestro entorno. A este respecto, Deepak Pathak, de la Universidad de California en Berkeley, ha querido ir más allá de los actuales algoritmos de Inteligencia Artificial creando un algoritmo basado en lo denominado como aprendizaje de refuerzo al que ha otorgado capacidades de curiosidad, lo que significa que el propio algoritmo buscarí­a aprender por sí­ mismo, y por tanto, acelerar el aprendizaje de habilidades.

Este enfoque permitirá acelerar los tiempos de aprendizaje y la mejora de la eficiencia de los algoritmos, según explica Max Jaderberg, de DeepMind, de Google, que ya habí­a utilizado un algoritmo de Inteligencia Artificial con enfoque similar para que la misma sea capaz de explorar un laberinto virtual.

Según señalan desde New Scientist, este algoritmo pudo aprender de manera más rápida en relación a los algoritmos convencionales de Inteligencia Artificial, que sólo buscan recompensas por objetivos.

En lo que respecta al algoritmo de Pathak, desarrollado para realizar su propio estudio, el mismo ha podido aprender a explorar entornos, evitar pozos, esquivar enemigos o incluso llegar a matarlos en el juego de Super Mario Bros. También ha llevado lo aprendido a otros niveles de este juego.

Eso sí­, no ha podido completar el nivel 1 de este juego quedándose sólo al 30% ya que no encontró forma de sortear una serie de fosos, de modo que el propio algoritmo determinó quedarse en ese punto en lugar de jugarse la vida en el juego.

Ahora la idea es el de llevar este enfoque a los brazos robóticos o incluso a robots domésticos como las aspiradoras.

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