¿Recuerda el sentimiento asombroso y revelador cuando descubrió por primera vez la existencia de causa y efecto? Esa es una pregunta capciosa. Los niños comienzan a aprender el principio de causalidad desde los ocho meses, lo que les ayuda a hacer inferencias rudimentarias sobre el mundo que los rodea. Pero la mayoría de nosotros no recordamos mucho antes de los tres o cuatro años, por lo que la importante lección del "por qué" es algo que simplemente damos por sentado.
No es sólo una lección crucial que los humanos deben aprender, sino también una lección en la que los sistemas de inteligencia artificial actuales son bastante malos. Mientras que la IA moderna es capaz de vencer a jugadores humanos en Go y conducir coches en calles concurridasSin embargo, esto no es necesariamente comparable con el tipo de inteligencia que los humanos podrían utilizar para dominar estas habilidades. Esto se debe a que los humanos (incluso los bebés pequeños) poseen la capacidad de generalizar aplicando conocimientos de un dominio a otro. Para la IA para estar a la altura de su potencial, esto es
algo que también necesita poder hacer.Vídeos recomendados
"Por ejemplo, si el robot aprendió a construir una torre usando algunos bloques, es posible que desee transferir estas habilidades para construir un puente o incluso una estructura similar a una casa". Osama Ahmed, dijo a Digital Trends un estudiante de maestría en ETH Zurich en Suiza. “Una forma de lograrlo podría ser aprender las relaciones causales entre las diferentes variables ambientales. O imagina que el robot tridedo utilizada en Mundo Causal Pierde repentinamente un dedo debido a un mal funcionamiento del hardware. ¿Cómo puede seguir construyendo la forma de la portería con sólo dos dedos?
Vídeo de CausalWorld
Un mundo de formación virtual para máquinas
CausalWorld es lo que Frederik Träuble, un doctorado. estudiante del Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes en Alemania, se refiere como un "punto de referencia de manipulación". Es un paso hacia avanzar en la investigación para que los agentes robóticos puedan generalizar mejor diversos cambios en las propiedades de un entorno, como la masa o la forma de objetos. Por ejemplo, si un robot aprende a recoger un objeto en particular, podríamos esperar razonablemente que lo haga. puede transferir esta capacidad a objetos más pesados, siempre que comprenda la relación causal correcta. relación.
El tipo de entorno de entrenamiento virtual del que estamos acostumbrados a escuchar en las películas de ciencia ficción es el que, por ejemplo, La matriz: un mundo virtual en el que no se aplican reglas. En CausalWorld, en el que los investigadores pueden entrenar y evaluar sistemáticamente sus métodos en entornos robóticos, ocurre todo lo contrario. Se trata de aprender las reglas y aplicarlas. A los agentes robóticos se les pueden asignar tareas similares a las que realizan los niños cuando juegan con bloques para apilar, empujar y otros juegos de causa y efecto. Los investigadores pueden intervenir para probar las capacidades de generalización del robot a medida que aprende. Es básicamente un entorno de prueba que ayudará a evaluar cómo funciona la I.A. Los agentes pueden generalizar.
“La mayor parte de la IA moderna. se basa en el aprendizaje estadístico, que consiste en extraer información estadística (por ejemplo, correlaciones) de los datos”. Bernhard Schölkopf, dijo a Digital Trends el director del Instituto Max Planck. “Esto es fantástico porque nos permite predecir una cantidad a partir de otras, pero sólo mientras nada cambie. Cuando intervienes en un sistema, todas las apuestas se cancelan. Para hacer predicciones en tales casos, debemos ir más allá del aprendizaje estadístico y avanzar hacia la causalidad. En última instancia, si la futura A.I. Si se trata de pensar en el sentido de “actuar en espacios imaginados”, entonces las intervenciones son clave y, por lo tanto, es necesario tener en cuenta la causalidad”.
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