Un equipo de investigadores de IA y científicos informáticos de la Universidad de Alberta ha descubierto que las redes artificiales actuales que se utilizan con sistemas de aprendizaje profundo pierden su capacidad de aprender durante un entrenamiento prolongado con nuevos datos.
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Mejoras para que los robots aprendan a través de videos de demostración humana
Para implementarse con éxito en entornos del mundo real, los robots deben ser capaces de completar de manera confiable diversas tareas cotidianas, desde tareas domésticas hasta procesos industriales.
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Trabajan en robots que aprendan como los humanos
Utilizando una gran cantidad de datos, el modelo puede aprender mediante la observación.
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Redes de nanocables de plata parecen imitar las capacidades de memoria y aprendizaje del cerebro humano
Los modelos de IA generativa (como ChatGPT y DALL-E) han permitido la producción de contenido creativo similar al humano a partir de indicaciones simples; aun así, estos sistemas no están estructurados como los cerebros humanos y carecen de capacidades similares de aprendizaje y memoria.
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Logran potenciar la capacidad de aprendizaje mediante el ajuste de ondas cerebrales
Unos sorprendentes experimentos sugieren que una señal óptica debidamente sincronizada con las ondas cerebrales de una persona puede promover en ella su capacidad de aprendizaje.
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