Conforme avanzan los años y surgen nuevos desarrollos, el progreso de IA ha llegado al punto de contar con la capacidad de procesar más información que los seres humanos, al menos en cuanto a volumen de datos. Sin embargo, esto responde a una clase de razonamiento, existiendo también otras que son de dominio superior de la mente humana, como el razonamiento por analogía.
Una investigación iniciada en la Universidad de Amsterdam, presentó una propuesta de análisis que aborda este modo de razonar, bajo las perspectivas de la mente humana y de los sistemas de inteligencia artificial, con el fin de dimensionar aquellas capacidades y aportar al desarrollo de ambas.
Analizando el razonamiento analógico
El razonamiento por analogía, que permite pensar en soluciones para nuevos problemas, basándose en la experiencia adquirida con situaciones previamente conocidas, es uno de los puntos más débiles de la inteligencia artificial en la actualidad.
Investigando la presencia de este elemento en sistemas de IA y en niños, Claire Stevenson, profesora asistente de métodos psicológicos en la Universidad de Amsterdam, con formación también en modelado matemático y ciencias de la computación, presentó un estudio que, en sus palabras “trata de probar la inteligencia humana en IA, y probar la inteligencia de IA en niños», con el fin de generar una retroalimentación mutua.
Tras iniciar su carrera en el campo de la psicología del desarrollo, donde investigó el potencial de aprendizaje de los niños a través del desarrollo del razonamiento analógico, Stevenson posteriormente se adentró en la idea de aplicar modelos matemáticos para medir los procesos creativos, aplicando sus estudios en ciencias de la información.
«El enfoque de mi investigación ahora se está desplazando a la IA cognitiva y la imitación de la inteligencia humana. Estoy explorando los algoritmos y la medida en que pueden resolver analogías, en otras palabras, que la sed es a beber como el sangrado es a vendarse. Mis colegas y yo estamos tratando de responder a la pregunta de cuánta inteligencia hay realmente en la Inteligencia Artificial», señaló la investigadora en declaraciones recogidas por el portal de su casa de estudios.
Mientras la fortaleza de la Ia se centra en los conocimientos adquiridos y procedimientos aprendidos, tales como como las operaciones aritméticas, las habilidades asociadas a la denominada “inteligencia fluida”, que comprenden habilidades de razonamiento y resolución de problemas, siguen siendo de dominio predominante de la mente humano,
«Las máquinas y algoritmos de IA tienen una enorme capacidad de almacenamiento , mucho mayor que una memoria humana, y pueden recuperar y procesar información a la velocidad del rayo. Pueden hacer algunas cosas increíbles», resalta Stevenson, «pero esta primera forma de inteligencia es en realidad bastante simple en comparación con la otra, con la que la IA todavía está luchando», agregó a modo de contraste.
La investigación de Stevenson planea comparar la forma en que se resuelven las tareas de razonamiento y ejercicios más complejos, como los problemas de Bongard.
Finalizada la etapa de sondeo, la investigadora espera aplicar este conocimiento para el desarrollo posterior de los sistema de inteligencia artificial y los entornos de aprendizaje para los niños.
«Imagínese lo que sucedería si la IA lograra dominar el razonamiento analógico y aprendiera a pensar de manera más flexible y creativa. Podría combinar esa capacidad con su conocimiento general superior (fáctico) y sus habilidades de procesamiento para identificar relaciones entre sujetos muy diversos y aparentemente no relacionados. Por ejemplo, la IA podría identificar paralelismos entre el curso de una enfermedad y la recuperación de la misma y la lucha contra el cambio climático, y aportar conocimientos inesperados para ayudarnos a resolver problemas complejos”, comentó la docente.