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"Publicado por SincUn equipo de cient\u00EDficos de EE UU y Canad\u00E1 ha desarrollado un algoritmo que captura nuestra capacidad de aprendizaje y permite a los ordenadores reconocer y extraer conceptos visuales sencillos de la forma en la que lo hacen las personas. Los resultados del estudio se publican esta semana en la revista Science.  Seg\u00FAn  destaca Brenden Lake, autor principal e investigador de Moore-Sloan Data Science en la Universidad de Nueva York, el trabajo \"acorta el proceso computacional de aprendizaje de nuevos conceptos y ampl\u00EDa la aplicaci\u00F3n de las m\u00E1quinas a tareas m\u00E1s creativas\".El algoritmo se programa a s\u00ED mismo para construir el c\u00F3digo que necesita  Cuando los seres humanos afrontan un nuevo concepto \u2013por ejemplo, descifrar c\u00F3mo funciona un electrodom\u00E9stico, aprender un nuevo paso de baile o una letra de un alfabeto diferente\u2013  necesitan solo unos pocos ejemplos entender su funcionamiento y reconocer nuevos casos. En cambio, los ordenadores actuales necesitan cientos o miles de instrucciones para operar con una precisi\u00F3n similar.  Programa bayesano de aprendizaje  Para aproximarse a la manera humana de aprender, los investigadores han desarrollado un programa bayesiano de aprendizaje (BLP, por sus siglas en ingl\u00E9s), en el que los conceptos se representan como programas inform\u00E1ticos sencillos.  Por ejemplo, la letra 'A' est\u00E1 representada por un c\u00F3digo que genera ejemplos de esa letra cuando se ejecuta. Sin embargo, no se requiere un programador durante el proceso de aprendizaje, ya que el algoritmo se programa a s\u00ED mismo construyendo c\u00F3digo para producir la letra que ve.  Tambi\u00E9n, a diferencia de los programas est\u00E1ndar de ordenador que producen el mismo resultado cada vez que se ejecutan, estos programas probabil\u00EDsticos producen diferentes salidas en cada ejecuci\u00F3n. Esto les permite captar c\u00F3mo var\u00EDan las manifestaciones de un mismo concepto, por ejemplo, las diferentes maneras en que dos personas dibujan la letra 'A'.  Mientras que los algoritmos de reconocimiento de patrones est\u00E1ndar representan conceptos como configuraciones de p\u00EDxeles o colecciones de caracter\u00EDsticas, el enfoque BPL aprende 'modelos generativos' de procesos reales, lo que permite utilizar los datos de manera m\u00E1s eficiente.  Reconocer nuevos ejemplos  El modelo tambi\u00E9n 'aprende a aprender'. Por ejemplo, utiliza el conocimiento del alfabeto latino para aprender las letras del alfabeto griego. Los autores aplicaron su modelo a m\u00E1s de 1.600 tipos de caracteres escritos a mano en 50 de los sistemas de escritura del mundo, e incluso incluyeron letras de alfabetos inventados como los de la serie de televisi\u00F3n Futurama.  Adem\u00E1s de probar la capacidad del algoritmo para reconocer nuevos ejemplos de un concepto, los investigadores pidieron tanto a los voluntarios como a los ordenadores que reprodujeran una serie de caracteres escritos a mano despu\u00E9s de haber mostrado un solo ejemplo de cada uno, o en algunos casos, para crear nuevos s\u00EDmbolos.  El modelo tambi\u00E9n 'aprende a aprender' mediante el uso del conocimiento previo para acelerar la asimilaci\u00F3n de nuevos conceptos  Despu\u00E9s, los cient\u00EDficos compararon los resultados de los participantes y las m\u00E1quinas mediante test visuales de Turing. A los evaluadores humanos se les suministraron pares de ejemplos tanto de los participantes como de m\u00E1quinas, junto con el s\u00EDmbolo original, y se les pidi\u00F3 identificar cu\u00E1l de los s\u00EDmbolos hab\u00EDa sido producido por el ordenador.  Los resultados mostraron que menos del 25% de los evaluadores tuvieron un desempe\u00F1o significativamente mejor que el azar para determinar si un determinado conjunto de s\u00EDmbolos hab\u00EDa sido producido por un humano o una m\u00E1quina.  La inteligencia de un ni\u00F1o  \"Antes de entrar en la guarder\u00EDa, los ni\u00F1os ya saben reconocer nuevos conceptos a partir de  un solo ejemplo, y pueden imaginar nuevos ejemplos que nunca han visto\", se\u00F1ala Joshua Tenenbaum, profesor de Brains, Minds and Machines del MIT y coautor del estudio.  Seg\u00FAn Tenenbaum, \"todav\u00EDa estamos lejos de construir m\u00E1quinas tan inteligentes como un ni\u00F1o, pero esta es la primera vez que hemos tenido logrado que una computadora sea capaz de aprender y usar un gran n\u00FAmero de conceptos del mundo real, incluidos conceptos visuales simples como caracteres escritos a mano\"."^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string>
<http://www.cromo.com.uy/un-algoritmo-ensena-las-maquinas-aprender-como-humanos-n705385>