{"id":10819,"date":"2024-03-19T20:16:40","date_gmt":"2024-03-19T20:16:40","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10819"},"modified":"2024-03-19T20:23:53","modified_gmt":"2024-03-19T20:23:53","slug":"researchers-connect-two-ai-models-enabling-them-to-communicate","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/03\/researchers-connect-two-ai-models-enabling-them-to-communicate\/","title":{"rendered":"Los investigadores conectan dos modelos de IA para que puedan comunicarse"},"content":{"rendered":"

Cient\u00edficos de la Universidad de Ginebra han colmado una laguna en la IA al crear una red neuronal artificial que aprende tareas antes de comunicarlas a otra IA, que puede reproducirlas.\u00a0<\/b><\/p>\n

Los seres humanos pueden comprender nuevas tareas a partir de instrucciones breves y articular la tarea aprendida lo suficientemente bien como para que otra persona pueda reproducirla. Esto forma parte integral de la comunicaci\u00f3n humana y es una caracter\u00edstica clave de nuestro mundo consciente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Este fascinante <\/span>estudiar<\/span><\/a>detallado en <\/span>Nature Neurociencia<\/span><\/i>La IA dispone de una forma de comunicaci\u00f3n y aprendizaje humanos que durante mucho tiempo se le ha escapado.\u00a0<\/span><\/p>\n

El proyecto, dirigido por Alexandre Pouget, profesor de la Facultad de Medicina de la UNIGE, junto con su equipo, profundiza en t\u00e9cnicas avanzadas dentro del procesamiento del lenguaje natural -un subconjunto de la IA centrado en la comprensi\u00f3n y respuesta de las m\u00e1quinas a lenguaje humano<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pouget explica las limitaciones actuales de la IA en este contexto, se\u00f1alando en un <\/span>art\u00edculo<\/span><\/a> publicado en la web de la Universidad de Ginebra: \"Actualmente, los agentes conversacionales que utilizan IA son capaces de integrar informaci\u00f3n ling\u00fc\u00edstica para producir un texto o una imagen. Pero, por lo que sabemos, a\u00fan no son capaces de traducir una instrucci\u00f3n verbal o escrita en una acci\u00f3n sensoriomotora, y menos a\u00fan de explic\u00e1rsela a otra inteligencia artificial para que pueda reproducirla.\"<\/span><\/p>\n

El equipo de Ginebra mejor\u00f3 un modelo neuronal artificial (RNA) de comprensi\u00f3n ling\u00fc\u00edstica ya existente, S-Bert. <\/span><\/p>\n

Conectaron S-Bert a una red m\u00e1s peque\u00f1a y sencilla, que simulaba las \u00e1reas de percepci\u00f3n y producci\u00f3n del lenguaje del cerebro humano: las \u00e1reas de Wernicke y Broca.<\/span><\/p>\n

A trav\u00e9s del entrenamiento, esta red podr\u00eda ejecutar tareas basadas en instrucciones escritas en ingl\u00e9s y luego transmitirlas ling\u00fc\u00edsticamente a una red \"hermana\", lo que permitir\u00eda a las dos IAs comunicarse instrucciones de tareas puramente a trav\u00e9s del lenguaje.<\/span><\/p>\n

Reidar Riveland, estudiante de doctorado que particip\u00f3 en el estudio, explic\u00f3: \"Empezamos con un modelo existente de neuronas artificiales, S-Bert, que tiene 300 millones de neuronas y est\u00e1 preentrenado para entender el lenguaje. Lo 'conectamos' a otra red m\u00e1s sencilla de unos pocos miles de neuronas\".<\/span><\/p>\n

Las tareas iban desde instrucciones sencillas como se\u00f1alar un lugar hasta \u00f3rdenes m\u00e1s complejas que requer\u00edan la identificaci\u00f3n de contrastes sutiles entre est\u00edmulos visuales.\u00a0<\/span><\/p>\n

He aqu\u00ed los principales logros del estudio:<\/span><\/p>\n