La IA de Facebook rompe la penúltima barrera: ya sabe qué debe recordar y qué no
Investigadores de la compañía estadounidense han creado un método para que las redes neuronales solo almacenen la información importante en función del contexto
Es muy probable que a cualquier persona a quien se le pregunte por la tabla de multiplicar del cinco todavía la recuerde, incluso si hace muchos años desde que la aprendió en el colegio. Si la información que se requiere es algo tan anodino como cuál fue su cena hace tres semanas, quizás no. Investigadores de Facebook han presentado un método para aplicar esta lógica a la Inteligencia Artificial (IA), una de las últimas barreras que separan a la máquina del humano.
"A diferencia de la memoria humana, la mayoría de las redes neuronales suelen procesar información de forma indiscriminada. A pequeña escala, esto es funcional, pero los mecanismos actuales de IA se utilizan para cantidades cada vez mayores de información, como libros extensos o vídeos, con lo cual se incurre en costes de computación insostenibles", explican en un artículo los investigadores Angela Fan y Sainbayar Sukhbaatar.
El método Expire-Span confiere a las redes neuronales tanto la capacidad de olvidar a gran escala como de decidir qué es prescindible. "Primero, predice la información que es más relevante para la tarea en cuestión. En función del contexto, Expire-Span asigna a cada pieza de información una fecha de caducidad similar a la fecha que puede tener, por ejemplo, una caja de leche. Cuando ha pasado la fecha, la información innecesaria caduca gradualmente del sistema de IA, mientras que la información más relevante se mantiene", valoran los autores del estudio, que se acaba de publicar este viernes.
Para poner a prueba su invento, los investigadores simularon una habitación con varias puertas de distintos colores y pidieron a una IA que encontrara la puerta amarilla. Ello requiere darle información como la lista de colores, los pasos hasta llegar a cada puerta y qué objetos se encontrará por el camino, entre otros múltiples datos. En circunstancias habituales, una IA seguiría almacenando toda esta información complementaria, pero con Expire-Span la IA ya es capaz de saber cuál es la puerta amarilla y olvidar, por ejemplo, detalles intrascendentes como que había un jarrón en la entrada de la sala.
No es la primera vez que se enseña a una IA a olvidar, pero Fan y Sukhbaatar aseguran que su método es más eficiente que todos los anteriores: "Las respuestas anteriores a este problema a menudo se centran en la compresión de los datos, por lo que la información más alejada en el tiempo se comprime para ser más pequeña". Esto puede ser muy útil en determinados casos, pero tiene el inconveniente de generar una "memoria borrosa". Lo que hace Expire-Span es discriminar información por su importancia para la tarea y, basándose en ello, asignarle una fecha de caducidad.
Por ejemplo, si una IA tiene la tarea de encontrar las palabras más repetidas en un texto, así como todas las que pertenezcan a su campo semántico, podrá tener en cuenta el contexto y desechar, pasado un tiempo, las preposiciones o los artículos. Gracias a Expire-Span, si en un futuro se le encarga que compare estas palabras con las de un segundo texto y busque las coincidencias, irá al grano y se quedará solamente con adjetivos, sinónimos y adverbios, puesto que los términos sin importancia no se han almacenado en su memoria.
'Recuerdos' como lágrimas en la lluvia
La IA ha logrado superar a los humanos en multitud de tareas: desde el reconocimiento facial hasta la resolución de los problemas matemáticos más complejos. No obstante, las diferentes aristas de la memoria humana conforman, todavía, una frontera lejana. Las máquinas ya pueden tener 'recuerdos' que se pierdan como lágrimas en la lluvia, parafraseando la mítica frase del replicante Roy Batty en la escena final de 'Blade Runner', pero los seres humanos no solo tienen la extraordinaria capacidad de 'sobrescribir' sus recuerdos para sacarle el máximo partido a una memoria limitada.
La memoria semántica, por ejemplo, es la que permite construir un vocabulario, tener respuestas a preguntas sin saber ni siquiera cómo, dónde, o cuándo se aprendieron. También existe la memoria procedimental, la de las destrezas que se adquieren con el tiempo; y la memoria a largo plazo, con la que rememorar eventos pasados por muy lejanos que parezcan. "Como siguiente paso en nuestra investigación hacia sistemas de IA más parecidos a los humanos, estamos estudiando cómo incorporar diferentes tipos de recuerdos en redes neuronales", adelantan los investigadores.
Es muy probable que a cualquier persona a quien se le pregunte por la tabla de multiplicar del cinco todavía la recuerde, incluso si hace muchos años desde que la aprendió en el colegio. Si la información que se requiere es algo tan anodino como cuál fue su cena hace tres semanas, quizás no. Investigadores de Facebook han presentado un método para aplicar esta lógica a la Inteligencia Artificial (IA), una de las últimas barreras que separan a la máquina del humano.