Necesitamos una revolución en la inteligencia artificial y aprender de los cerebros de insectos nos ayudará a lograrlo, dice James Marshall
¿DÓNDE están todos los robots inteligentes? A pesar de los grandes avances recientes en inteligencia artificial, los robots autónomos que responden a todos nuestros pedidos y llamadas aún están muy lejos. Para dar ese salto, necesitaremos una revolución en la inteligencia artificial, y creo que los insectos estarán en el centro de ella.
Las grandes ideas en IA parecen surgir en oleadas. La primera fue la noción de que crear una máquina inteligente implica escribir suficientes reglas para que las siga. Mucha gente creyó en este enfoque en las décadas de 1950 y 1960, pero sus limitaciones pronto se hicieron evidentes porque cualquier situación que no pueda dividirse fácilmente en reglas básicas está fuera de su alcance. Hacer una máquina que pueda jugar al ajedrez funciona, por ejemplo, pero hacer que una reconozca lo que hay en una imagen no lo hace.
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Experimentos en cerebros de insectos
La segunda ola llegó en la década de 2000 cuando realmente despegó una técnica llamada aprendizaje profundo. En lugar de seguir reglas para completar tareas específicas, estos sistemas siguen reglas para aprender a hacer las tareas por sí mismos. Este enfoque se remonta a la década de 1980, pero fue solo cuando se dispuso de grandes cantidades de datos y potencia de cálculo que realmente comenzó a funcionar. Estos sistemas imitan la corteza visual de los primates, por lo que hacen un buen trabajo simulando la percepción humana, como reconocer imágenes. Esta ola ha hecho posibles los asistentes digitales, como Alexa de Amazon.
Pero la inteligencia es más que una corteza visual. Los algoritmos de segunda ola pueden volverse buenos en una tarea, pero luego fallar completamente en otra diferente pero similar. Cualquier robot decente debería poder usar y adaptar lo que ya sabe para abordar cosas con las que nunca se ha encontrado antes.
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La tercera ola … bueno, eso aún no se ha resuelto, pero creo que será aprendiendo de la naturaleza que obtendremos la última pieza del rompecabezas.
Toma abejas, digamos. Estas pequeñas criaturas son extraordinariamente buenas para navegar por su entorno, pueden reaccionar a situaciones nuevas y novedosas y muestran una amplia gama de comportamientos diferentes. Sin embargo, logran todo esto con solo alrededor de 1 millón de neuronas en sus diminutos cerebros. En comparación, las IA de aprendizaje profundo pueden requerir cientos de miles o incluso millones de “neuronas” para realizar una sola tarea.
Todavía hay mucho que necesitamos aprender sobre el cerebro de los primates, pero con los insectos, estamos más cerca que nunca de poder recrear sus cerebros utilizando software. Mis colegas y yo hemos estado trabajando para replicar el cerebro de la abeja en silicio.
Hasta ahora, hemos realizado ingeniería inversa en parte del sistema visual y los centros de navegación y memoria. Esto nos ha permitido crear un dron completamente autónomo en el laboratorio con un chip integrado que lo dirige para evitar obstáculos mientras vuela. Los algoritmos que aplicamos ingeniería inversa son tremendamente eficientes, por lo que utilizan alrededor del 1 por ciento de la potencia informática del aprendizaje profundo, mientras se ejecuta más de 100 veces más rápido. También son mucho más robustos al lidiar con situaciones desconocidas, como lo son los cerebros reales.
Los próximos pasos para este enfoque son implementar más capacidades del cerebro de abeja en silicio y sacar los drones del laboratorio. De hecho, esto es precisamente lo que la spin-out universitaria Opteran Technologies, que cofundé, está liderando el camino ahora.
Sistemas como este, donde sus circuitos cerebrales han sido diseñados a partir de la naturaleza, deberían proporcionar algoritmos altamente eficientes y robustos para navegar por el mundo real. Y los robots que los utilicen se beneficiarían de cientos de millones de años de evolución.
La próxima ola en el progreso de la IA puede estar a nuestro alcance.
James Marshall está en la Universidad de Sheffield, Reino Unido, y es el CSO de Opteran Technologies
Vía | newscientist
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