La inteligencia artificial (IA) ha avanzado mucho en los últimos años, logrando superar a los humanos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el ajedrez o el Go. Sin embargo, hay una habilidad que se considera esencial para la inteligencia humana y que hasta ahora se resistía a la IA: “la generalización compositiva”.

¿Qué es la Generalización Compositiva?

La generalización compositiva es la capacidad de aprender el significado de una palabra o un concepto y aplicarlo a otros contextos diferentes. Por ejemplo, si aprendemos que una silla es un objeto con cuatro patas y un respaldo, podemos reconocer otras sillas aunque tengan distintos colores, formas o materiales. Lo mismo ocurre con el lenguaje: si aprendemos que “salta” es una acción, podemos entender frases como “salta dos veces” o “salta a la derecha”.

Esta habilidad es muy importante para la inteligencia humana, ya que nos permite adaptarnos a situaciones nuevas y resolver problemas complejos. Sin embargo, para la IA es un gran desafío, ya que requiere combinar conocimientos previos con información nueva de forma flexible y creativa.

Dos investigadores de la Universidad de Nueva York y la Universidad Pompeu Fabra han conseguido desarrollar una nueva técnica que permite a la IA superar la inteligencia humana en esta habilidad. El estudio, publicado en Nature, muestra cómo han entrenado a un modelo de lenguaje basado en redes neuronales artificiales para realizar generalizaciones compositivas.

¿Cómo han entrenado a la IA para superar la inteligencia humana?

Los investigadores, Brenden Lake (NYU) y Marco Baroni (UPF), han utilizado una técnica llamada “Meta-aprendizaje para la compositividad” (MLC), que consiste en presentar a la IA una serie de episodios de aprendizaje en los que tiene que aprender el significado de una palabra nueva y aplicarlo a otros contextos.

Por ejemplo, en un episodio le dan la palabra “salta” y le piden que genere frases con esa palabra, como “salta dos veces” o “salta a la derecha”. En otro episodio le dan la palabra “rojo” y le piden que genere frases con esa palabra, como “rojo es un color” o “el coche es rojo”. De esta forma, la IA va aprendiendo a combinar palabras de forma compositiva.

Los investigadores han comparado el rendimiento de la IA con el de participantes humanos, a los que les han presentado los mismos episodios de aprendizaje. Los resultados han sido sorprendentes: la IA ha sido capaz de superar a los humanos en algunas tareas de generalización compositiva, como generar frases con palabras inventadas o reconocer objetos con formas nuevas.

¿Qué implicaciones tiene este avance para la IA?

Este avance tiene implicaciones muy importantes para el desarrollo de la IA, ya que demuestra que es posible dotarla de una habilidad clave para la inteligencia humana. Según los investigadores, esto permitirá mejorar notablemente la capacidad de los modelos de lenguaje, como los que usa ChatGPT3, para entender y generar textos más complejos y variados.

Además, este avance abre la puerta a nuevas aplicaciones de la IA en campos como la educación, la medicina o el arte, donde se requiere una gran capacidad de adaptación y creatividad. Por ejemplo, se podría usar la IA para generar ejercicios personalizados para los estudiantes, diagnosticar enfermedades raras o crear obras artísticas originales.