Sistema de Inteligencia Artificial pasa un examen de ciencias
Las máquinas se están volviendo mejores en analizar documentos, hallar información, contestar preguntas e incluso generar lenguaje propio.
Oren Etzioni y Peter Clark, gerente del proyecto Aristo, en el Instituto Allen en Seattle. Foto/ Kyle Johnson para The New York Times.
SAN FRANCISCO — Hace cuatro años, más de 700 científicos computacionales compitieron en un concurso para desarrollar inteligencia artificial (IA) que pudiera pasar un examen de ciencias de segundo de secundaria. Había en juego un premio de 80 mil dólares en efectivo.
Ni siquiera su sistema más sofisticado pudo contestar más del 60 por ciento del examen. La IA no pudo igualar las habilidades lógicas y de lenguaje que se espera que tengan los alumnos cuando entran a la preparatoria.
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Sin embargo, el Instituto Allen para Inteligencia Artificial en Seattle acaba de dar a conocer un nuevo sistema que aprobó el examen. Contestó correctamente más del 90 por ciento de las preguntas en un examen de ciencias de segundo de secundaria y más del 80 por ciento en un examen de tercer año de preparatoria.
El sistema, llamado Aristo, muestra que en los útimos meses los investigadores han hecho avances importantes en el desarrollo de IA que puede entender idiomas e imitar la lógica y la toma de decisión de los humanos.
Los principales laboratorios de investigación del mundo están mejorando rápidamente la habilidad de una máquina para entender y responder al lenguaje natural. Las máquinas se están volviendo mejores en analizar documentos, hallar información, contestar preguntas e incluso generar lenguaje propio.
Investigadores en el Instituto Allen empezaron a trabajar en Aristo, que fue desarrollado sólo para exámenes de opción múltiple, en el 2013. Consideraron a los exámenes estandarizados como una alternativa más significativa a los típicos referentes de IA, que dependían de juegos como el ajedrez y el backgammon o tareas creadas únicamente para máquinas.
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Un examen de ciencias no es algo que pueda ser dominado sólo al aprenderse reglas. Requiere el uso de lógica.
El entusiasmo por el progreso logrado por Aristo aún es moderado entre los científicos que creen que a las máquinas les falta mucho para dominar el lenguaje natural, y aún más para duplicar la verdadera inteligencia.
Sin embargo, los avances de Aristo podrían propagarse a una variedad de productos y servicios.
“Esto tiene importantes consecuencias para los negocios”, dijo Oren Etzioni, ex profesor de la Universidad de Washington que supervisa al Instituto Allen. “Uno verá toda una nueva generación de productos, algunos de startups, algunos de las grandes compañías”.
Cuando un laboratorio de Londres construyó un sistema que podía vencer a los mejores jugadores del mundo en el antiguo juego de Go, en el 2016, fue muy elogiado como un momento cumbre para la IA.
La AI no estaba tan avanzada ni mucho menos como podría parecer, dijo Etzioni, señalando hacia la primera competencia del Instituto Allen que dejó pasmados a los sistemas de IA con un examen de ciencias de segundo de secundaria.
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El Instituto Allen mejoró en ese esfuerzo mucho más rápido que lo que los muchos expertos anticipaban.
Su trabajo fue impulsado en gran medida por redes neurales, complejos sistemas matemáticos que pueden aprender tareas al analizar inmensas cantidades de datos.
En Google, los investigadores construyeron un sistema llamado Bert que examinó miles de artículos de Wikipedia y una inmensa biblioteca digital.
Bert aprendió a adivinar la palabra faltante en una oración. Bert luego absorbió enormes cantidades de información sobre las formas fundamentales en que se construye el lenguaje. Y los investigadores pudieron aplicar ese conocimiento a otras tareas.
El Instituto Allen creó su sistema Aristo con la tecnología Bert como base. Alimentaron a Bert con una amplia variedad de preguntas y respuestas. Aprendió a contestar preguntas similares por su cuenta.
Sistemas como Bert ahora impulsan una amplia variedad de proyectos de investigación, entre ellos sistemas conversacionales y herramientas diseñadas para identificar noticias falsas. Los investigadores creen que la tecnología seguirá mejorando con más datos y más poder computacional.