El olvido catastrófico, el talón de Aquiles de la inteligencia artificial

Las inteligencias artificiales a menudo se describen como cajas negras, porque los especialistas realmente no saben qué está pasando allí. Las redes neuronales se entrenan con grandes cantidades de datos y tienen que realizar ciertas tareas, pero los algoritmos resultantes son demasiado complejos para analizar. Sin embargo, todas las IA se enfrentan al mismo problema: el olvido catastrófico.

Investigadores de la Universidad Estatal de Ohio han estudiado este fenómeno en un intento de encontrar soluciones. A medida que la IA aprende nuevas tareas, olvida la información aprendida previamente. El olvido catastrófico es particularmente problemático para el aprendizaje permanente y puede volverse peligroso, por ejemplo, si los automóviles autónomos olvidan las reglas básicas de seguridad.

Aprende distintas tareas temprano

Los investigadores han descubierto que la memoria de la IA tiene similitudes con la memoria humana. Los humanos pueden tener dificultades para recordar los detalles de dos escenarios similares y recordar más fácilmente dos eventos muy separados. Del mismo modo, las redes neuronales artificiales retienen mejor la información cuando las tareas sucesivas son muy diferentes.

En particular, los investigadores encontraron que al aprender una variedad de tareas temprano, la IA puede aprender más fácilmente nueva información y tareas similares más adelante. Los investigadores esperan que el análisis de las similitudes entre las máquinas y el cerebro humano cree IA que puedan aprender y adaptarse como nosotros. Presentarán los resultados de su investigación en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML) que tendrá lugar la próxima semana.