De momento la Inteligencia Artificial no es tan inteligente como en las películas. Consigue aprender mucho en poco tiempo, y llegar a conclusiones a partir de lo que ha visto, así como crear cosas nuevas, pero siempre usando información que los humanos le hemos dado antes.
Aún estamos lejos de tener robots «que piensen», pero sí tenemos a sistemas que son capaces de entender la relación entre objetos.
Se trata de un nuevo sistema de aprendizaje automático que presentan en el MIT, uno que permitiría que un programa entienda las relaciones entrelazadas entre objetos individuales, de forma que un robot dentro de poco podrá entender cosas como «coge la cuchara que está a la izquierda de la cafetera y colócala encima de silla del lavabo».
El nuevo modelo representa las relaciones individuales una a la vez, y luego las combina para describir la escena general. De esta forma el sistema consigue generar imágenes más precisas a partir de descripciones de texto.
La idea es aplicarlo en los robots industriales deban realizar tareas complejas de manipulación de varios pasos, aunque en el futuro podríamos tener robots capaces de trabajar en entornos más complejos entendiendo la utilidad de todo lo que le rodea.
La investigación se presentará en la Conferencia sobre sistemas de procesamiento de información neuronal en diciembre. En dicha investigación muestran cómo el sistema divide oraciones en partes más pequeñas para que describan cada relación individual, modelando así cada parte por separado para que el sistema consiga entender la escena perfectamente.
Una vez está creada la escena, usan una técnica de aprendizaje automático llamada «modelos basados en energía», para representar las relaciones de los objetos individuales.
Comentan que el sistema también funciona a la inversa: dada una imagen, puede encontrar descripciones de texto que coincidan con las relaciones entre los objetos de la escena.
Esta investigación se ha realizado con el apoyo de Raytheon BBN Technologies Corp., el Laboratorio de Investigación de Mitsubishi Electric, la Fundación Nacional de Ciencias, la Oficina de Investigación Naval y el Centro de Investigación IBM Thomas J. Watson.