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Investigadores de la UZ diseñan sistemas artificiales que resuelven tareas sin estar programados

La revista Nature Scientific Reports publica el estudio, que sitúa a la IA como un ámbito en la frontera entre procesos de orden y caos,

Los investigadores Manuel G. Bedia (izquierda) y Miguel Aguilera (derecha).
Los investigadores Manuel G. Bedia (izquierda) y Miguel Aguilera (derecha).
UZ

La gran mayoría de los sistemas inteligentes realizan, con mayor o menor habilidad, aquello para lo que han sido programados, pero ahora los investigadores Manuel González Bedia y Miguel Aguilera de la Universidad de Zaragoza proponen un medio para idear controladores de sistemas artificiales que generen comportamientos adaptativos de forma espontánea.

La revista Nature Scientific Reports publica este estudio que, por primera vez, sitúa a la inteligencia artificial como un ámbito en la frontera entre procesos de orden y caos, informa Unizar en una nota de prensa.

El algoritmo propuesto explota patrones para guiar y estabilizar a un agente artificial en esa zona crítica, generando en el proceso comportamientos complejos y funcionales que no han sido programados.

“Se ha tratado de demostrar que, aplicando ciertas estrategias, los sistemas artificiales podrían ser más espontáneos y desplegarían sus propias intenciones de una forma similar a la de seres vivos muy simples”, explica González Bedia, coordinador del grupo ISAAC del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A) y profesor del Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas.

Por ejemplo, el mismo algoritmo, sin ninguna modificación concreta, permite que un robot móvil en un entorno montañoso aprenda a impulsarse y aprovechar su inercia para saltar de un montículo a otro, o que un sistema controlando un doble péndulo aprenda a generar una gran diversidad de movimientos acrobáticos coordinados.

Además, el algoritmo es escalable, es decir, cuando se aumenta el número de neuronas del sistema, la complejidad del comportamiento generado sigue creciendo, abriendo la puerta a sistemas que evolucionan para ser cada vez más complejos.

Las propiedades de los sistemas en criticalidad se han utilizado durante años y se hipotetizan como una línea para entender mejor el cerebro humano, sin embargo, emplearlos para generar comportamiento inteligente era algo hasta ahora inexplorado: “Generalmente, la inteligencia artificial diseña sistemas que perciben el mundo a su alrededor y calculan posibles planes y trayectorias de comportamiento.

Estos agentes funcionan de manera más orgánica, tratando de encontrar "un equilibrio en esa frontera entre el orden y el desorden", y los comportamientos que permiten adaptarse a su entorno surgen como un baile que trata de mantener este equilibrio interno mientras se responde a los estímulos externos que reciben, explica Aguilera, investigador postdoctoral en el grupo IAS-Research de la Universidad del País Vasco y del grupo ISAAC de la Universidad de Zaragoza.

La conclusión es contraintuitiva: para construir agentes más inteligentes no necesitaríamos darles más capacidad de cálculo, sino diseñar otro tipo de mecanismos más flexibles capaces de mantener equilibrios internos parecidos a los de estructuras biológicas

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