Scientists create AI models that can talk to each other and pass on skills with limited human input

Los investigadores han demostrado con éxito que los agentes de inteligencia artificial pueden enseñarse mutuamente utilizando lenguaje natural. Al integrar una red neuronal con un modelo de lenguaje preentrenado, una IA aprendió a ejecutar tareas físicas basándose únicamente en instrucciones escritas. Luego, describió sus procesos aprendidos a una IA "hermana", la cual replicó las tareas sin necesidad de entrenamiento previo. Este avance marca la primera vez que dos IAs se comunicaron exclusivamente mediante lenguaje para transferir habilidades prácticas, superando la simple generación de texto para compartir conocimiento operativo real. Esta capacidad refleja las funciones cognitivas humanas, donde las instrucciones verbales o escritas nos permiten realizar nuevas acciones sin necesidad de demostración física. A diferencia de los chatbots de IA anteriores, que no podían traducir texto en acciones motoras físicas, esta nueva arquitectura cierra esa brecha al simular las áreas cerebrales responsables del lenguaje y el movimiento. El sistema logró una alta precisión en la ejecución de tareas psicomotoras únicamente a través de entrada lingüística, combinando efectivamente la interpretación de la entrada sensorial con la generación de respuestas motoras de una manera que imita el aprendizaje humano. Para los datos abiertos, este desarrollo es significativo porque establece un nuevo estándar de interoperabilidad y transferencia de conocimiento entre sistemas autónomos. Sugiere un futuro en el que los robots y los agentes de IA puedan compartir eficientemente datos operativos y protocolos a través del lenguaje natural, reduciendo la necesidad de reprogramación manual. Esto podría revolucionar campos como la manufactura y la logística, donde las máquinas pueden entrenarse entre sí de forma autónoma. Además, comprender estas conexiones lingüístico-motoras proporciona información valiosa para construir sistemas de IA más transparentes y explicables, mejorando potencialmente la forma en que los modelos de datos comunican comportamientos complejos a los usuarios humanos.

Fuente: livescience.com
Publicado el 2024-03-23

Scientists create AI models that can talk to each other and pass on skills with limited human input

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