Inteligencia artificial suspende un examen de matemáticas básicas

Red de Matemáticas

Estos últimos años hemos sido testigos privilegiados de cómo DeepMind ha venciendo al humano en distintos campos en los que se ha puesto a prueba. Esto desde que comenzó a aprender de forma autónoma a fines del 2016, la inteligencia artificial desarrollada por la filial británica de Google ha vencido al humano en distintos juegos de mesa y en videojuegos, también en ajedrez.

Luego de vencer a los campeones de los juegos mencionado, la filial británica ha decidido utilizar su inteligencia artificial en tareas cotidianas, tales  como resolución de problemas escolares de matemáticas. Tareas, dirigidos a jóvenes británicos de 16 años, que han terminado poniendo en serios apuros a DeepMind.

A pesar de que pueda parecer mucho más sencillo resolver cualquiera de estas operaciones que vencer en una partida de ajedrez, DeepMind suspendió el examen al que se enfrentó. Un total de 50 noticias de las que tan solo fue capaz de resolver 14 de forma satisfactoria. La inteligencia fue incapaz de resolver operaciones básicas como cuánto es "1+1+1+1+1+1+1" o "17 x 4".

Según recoge el estudio de Cornell University, DeepMind fue capaz de sumar "1+1+1+1+1+1" de forma satisfactoria. Sin embargo, al añadir una unidad más, no pudo encontrar la solución. Algo similar sucedió con la operación '17 x 4'. En primer lugar, la máquina contestó '68.' de forma satifactoria. No obstante, al extraerle el punto final, la respuesta pasaba a ser 69.

El razonamiento algebraico de la máquina.

A día de hoy existen numerosas inteligencias artificiales capaces de calcular estas operaciones fácilmente. Pese a ello, ninguna es capaz de aprender matemáticas desde cero mediante el machine learning como DeepMind. Por lo tanto, y a pesar de los malos resultados de esta inteligencia artificial, se trata de un importante avance.

Según los investigadores, los sistemas de aprendizaje como las redes neuronales son "bastante malos" a la hora de poner en práctica el razonamiento algebraico. Tal y como explica David Saxton, que el ser humano cuente con "habilidades de razonamiento general" de los que la inteligencia artificial carece, afecta a la forma en que ésta 'lee' las operaciones. Por lo tanto, el razonamiento algebraico de la máquina es el principal escollo para poder hacer frente a los problemas de matemáticas.

Patricio Figueroa M.

Fuente: https://cadenaser.com