A la Inteligencia Artificial le falta sentido común

Los robots y otros dispositivos que trabajan en base a los desarrollos de la Inteligencia Artificial han progresado considerablemente en los últimos años en cuanto al procesamiento del lenguaje, pero carecen de una habilidad básica para desenvolverse de manera solvente al comunicarse con el ser humano: sentido común.

De acuerdo a los resultados de una investigación realizada por científicos de la Universidad del Sur de California, en Estados Unidos, las máquinas generan oraciones sin sentido y no conectan con la vida humana cotidiana.

Existen generadores de textos por máquina que se sustentan en desarrollos de Inteligencia Artificial para crear piezas textuales con coherencia y lógica, pero más allá de estos avances la realidad es que los dispositivos robóticos no entienden en profundidad aquello que leen o redactan.

Obtienen su habilidad de la repetición de patrones que han adquirido en sesiones de entrenamiento o a través de técnicas de aprendizaje profundo, pero les falta algo básico: el sentido común que otorga el conocimiento de la realidad cotidiana.

Perros que lanzan frisbees

Según un comunicado, los investigadores estadounidenses han comprobado mediante diferentes experimentos que las máquinas reconocen las palabras y las agrupan lógicamente, pero fallan cuando debe aplicarse el sentido común. Por ejemplo, al proponerles que construyan una oración a partir de las palabras «perro, frisbee, lanzar, atrapar», una de las respuestas fue la frase: «Dos perros se lanzan frisbees».

Aunque la misma tiene lógica en función de la combinación de los vocablos aportados y en cuanto a la sintaxis, no dispone de sentido común: las máquinas no saben que los perros no pueden lanzarse frisbees entre ellos. Esto deja en claro que los dispositivos necesitan adquirir el conocimiento intuitivo de la vida humana cotidiana para poder llegar a comunicarse de una forma convincente y natural.

Los bebés y los niños desarrollan sus habilidades comunicacionales a partir de la capacidad de componer oraciones utilizando conceptos comunes, que reconocen en el entorno que los rodea.

De esta forma, un niño sabe que los perros no pueden lanzarse frisbees porque lo ha experimentado en su vida diaria, al entrar en contacto con sus propias mascotas, mediante la observación directa o porque sus padres se lo han remarcado. ¿Podrían las máquinas y los dispositivos de Inteligencia Artificial adquirir esta capacidad en algún momento?

Sin sentido común

Los expertos de la Universidad del Sur de California quisieron comprobarlo, o como mínimo determinar el estado actual de estos sistemas y conocer cuánto camino les queda por recorrer. Desarrollaron un sistema artificial de generación de textos denominado CommonGen, y lo probaron en diferentes circunstancias.

Los especialistas explicaron que su sistema se puede utilizar como punto de referencia para probar el sentido común generativo de las máquinas. Los investigadores presentaron un conjunto de datos con 35.141 conceptos, asociados mediante 77.449 oraciones.

Los resultados indicaron que incluso el modelo de mejor rendimiento alcanzó solamente una tasa de precisión del 31,6%, frente al 63,5% alcanzado por los seres humanos bajo las mismas condiciones.

Errores tontos

De acuerdo a Bill Yuchen Lin, uno de los especialistas responsables de la investigación, “fue sorprendente comprobar que las máquinas no pudieran recordar un simple conocimiento basado en el sentido común, el cual indica que un humano lanzando un frisbee debería ser mucho más razonable que un perro haciéndolo. Y esto a pesar de haber sido entrenadas al respecto”, explicó.

“Descubrimos que incluso el modelo más sólido y efectivo, después de entrenar con un gran conjunto de datos y en base a técnicas de aprendizaje profundo de vanguardia, aún puede cometer errores tontos”, agregó.

Los científicos seguirán trabajando a futuro en nuevas técnicas de entrenamiento, buscando descubrir finalmente si el límite de la Inteligencia Artificial es el sencillo y cotidiano sentido común humano.

Referencia

CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning. Bill Yuchen Lin, Wangchunshu Zhou, Ming Shen, Pei Zhou, Chandra Bhagavatula, Yejin Choi and Xiang Ren. arXiv (2020).

Imagen de portada:

A pesar de los avances en el procesamiento del lenguaje en los sistemas de Inteligencia Artificial, las máquinas siguen produciendo oraciones sin sentido común como: “Dos perros se lanzan frisbees el uno al otro”. Ilustración: Adriana Sánchez.

Video y podcast: editados por Pablo Javier Piacente en base a elementos y fuentes libres de derechos de autor.

Fuente: https://tendencias21.levante-emv.com/a-la-inteligencia-artificial-le-falta-sentido-comun.html