En el video mire los dos robots simulados y notará una gran diferencia.

Aunque sus dos “cerebros” han evolucionado durante 300 generaciones para permitirles caminar, solo uno tiene éxito; el otro cae de espaldas.

Eso es porque solo el bot de la izquierda ha aprendido a adaptarse a nuevas circunstancias.

La inteligencia artificial (IA) a menudo se basa en las llamadas redes neuronales, algoritmos inspirados en el cerebro humano.

Pero a diferencia del nuestro, los cerebros de la IA no suelen aprender cosas nuevas una vez que han sido entrenados y desplegados; están atrapados con el mismo pensamiento con el que nacieron.

Entonces, en un nuevo estudio, los investigadores crearon redes con “reglas hebbianas”, fórmulas matemáticas que permiten que los cerebros de IA sigan aprendiendo.

En lugar de permanecer estáticos sus pesos sinápticos (los valores que dictan cómo se propaga la actividad de una neurona a otra), cambian según la experiencia.

Luego, el equipo eliminó parcialmente la pierna delantera izquierda de ambos bots, obligándolos a intentar compensar la lesión.

Ambos bots tuvieron problemas al principio, pero el bot de Hebbian pudo caminar casi siete veces más, informan los investigadores.

El aprendizaje de Hebbian podría algún día mejorar los algoritmos utilizados para reconocer imágenes, traducir idiomas o conducir.

En otra prueba, una red hebbiana condujo un auto de carreras de videojuegos aproximadamente un 20% mejor que su contraparte no hebbiana.

Fuente: ScienceMag

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