{"id":9706,"date":"2024-02-02T20:21:45","date_gmt":"2024-02-02T20:21:45","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=9706"},"modified":"2024-02-07T14:54:58","modified_gmt":"2024-02-07T14:54:58","slug":"new-york-university-researchers-build-ai-that-sees-through-a-childs-eyes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/02\/new-york-university-researchers-build-ai-that-sees-through-a-childs-eyes\/","title":{"rendered":"Investigadores de la Universidad de Nueva York crean una IA que ve a trav\u00e9s de los ojos de un ni\u00f1o"},"content":{"rendered":"<p><b>Investigadores de la Universidad de Nueva York se inspiraron en los procesos de aprendizaje de los ni\u00f1os para entrenar un sistema de IA.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El m\u00e9todo, detallado en el <\/span><a href=\"https:\/\/www.science.org\/doi\/10.1126\/science.adi1374\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">revista Science<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">permite a la IA aprender de su entorno sin depender en gran medida de datos etiquetados, lo que es clave para el dise\u00f1o del estudio. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Refleja la forma en que los ni\u00f1os aprenden absorbiendo grandes cantidades de informaci\u00f3n de su entorno, dando sentido gradualmente al mundo que les rodea.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El equipo cre\u00f3 un conjunto de datos de 60 horas de grabaciones de v\u00eddeo en primera persona desde una c\u00e1mara montada en la cabeza que llevaban ni\u00f1os de entre seis meses y dos a\u00f1os para reproducir la perspectiva de un ni\u00f1o en su modelo de IA.\u00a0<\/span><\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">1\/ Hoy en Science, entrenamos una red neuronal desde cero a trav\u00e9s de los ojos y o\u00eddos de un ni\u00f1o. El modelo aprende a asignar palabras a referentes visuales, lo que demuestra que con las herramientas actuales de IA es posible aprender idiomas desde la perspectiva de un solo ni\u00f1o. <a href=\"https:\/\/t.co\/hPZiiQt6Vv\">https:\/\/t.co\/hPZiiQt6Vv<\/a> <a href=\"https:\/\/t.co\/wa8jfn9b5Z\">pic.twitter.com\/wa8jfn9b5Z<\/a><\/p>\n<p>- Wai Keen Vong (@wkvong) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/wkvong\/status\/1753132293491708027?ref_src=twsrc%5Etfw\">1 de febrero de 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" async=\"\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A continuaci\u00f3n, los investigadores entrenaron un modelo de IA de aprendizaje autosupervisado (SSL) utilizando el conjunto de datos de v\u00eddeo para ver si la IA pod\u00eda captar el concepto de acciones y cambios analizando la informaci\u00f3n temporal o relacionada con el tiempo en los v\u00eddeos como hacen los ni\u00f1os. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los enfoques SSL permiten a los modelos de IA aprender patrones y estructuras en los datos sin etiquetas expl\u00edcitas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Emri Orhan, autor del estudio, <\/span><a href=\"https:\/\/sites.google.com\/view\/eminorhan\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">escribiendo en su blog de investigaci\u00f3n<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">ya hab\u00eda defendido anteriormente que se prestara m\u00e1s atenci\u00f3n a la SSL en la investigaci\u00f3n de la IA, que considera fundamental para comprender los complejos procesos de aprendizaje.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Orhan escribi\u00f3: \"A menudo se dice que los ni\u00f1os aprenden el significado de las palabras con gran eficacia. Por ejemplo, se afirma que en su segundo a\u00f1o de vida aprenden una media de unas pocas palabras al d\u00eda. Esto sugiere que probablemente son capaces de aprender la mayor\u00eda de las palabras a partir de un pu\u00f1ado de exposiciones (quiz\u00e1 a menudo a partir de una sola exposici\u00f3n), un fen\u00f3meno tambi\u00e9n conocido como mapeo r\u00e1pido.\"<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">4\/ Para probar esto, \u00bfqu\u00e9 mejor que entrenar una red neuronal, no con enormes cantidades de datos de la web, sino s\u00f3lo con la entrada que recibe un solo ni\u00f1o? \u00bfQu\u00e9 aprender\u00eda entonces, si es que aprendiera algo? <a href=\"https:\/\/t.co\/bQ9aVbXUlB\">pic.twitter.com\/bQ9aVbXUlB<\/a><\/p>\n<p>- Wai Keen Vong (@wkvong) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/wkvong\/status\/1753132300802445542?ref_src=twsrc%5Etfw\">1 de febrero de 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El estudio tambi\u00e9n pretend\u00eda averiguar si la IA necesita sesgos o \"atajos\" incorporados para aprender con eficacia o si podr\u00eda desarrollar una comprensi\u00f3n del mundo a trav\u00e9s de algoritmos de aprendizaje generales, de forma parecida a como lo hace un ni\u00f1o.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los resultados fueron intrigantes. A pesar de que el v\u00eddeo s\u00f3lo abarcaba unos 1% de las horas de vigilia del ni\u00f1o, el sistema de IA pudo aprender numerosas palabras y conceptos, lo que demuestra la eficacia del aprendizaje a partir de datos limitados pero espec\u00edficos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los resultados incluyen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Rendimiento del reconocimiento de acciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Los modelos de IA entrenados con el conjunto de datos SAYCam fueron muy eficaces en el reconocimiento de acciones a partir de v\u00eddeos. Cuando se probaron en tareas de reconocimiento de acciones precisas como Kinetics-700 y Something-Something-V2 (SSV2), los modelos mostraron un rendimiento impresionante, incluso con solo un peque\u00f1o n\u00famero de ejemplos etiquetados para el entrenamiento.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Comparaci\u00f3n con el conjunto de datos Kinetics-700<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Los modelos entrenados con SAYCam se compararon con modelos entrenados con Kinetics-700, un variado conjunto de datos de clips cortos de YouTube. Sorprendentemente, los modelos SAYCam obtuvieron resultados competitivos, lo que sugiere que los datos de v\u00eddeo centrados en los ni\u00f1os y realistas desde el punto de vista del desarrollo proporcionaron un entorno de aprendizaje rico para la IA, similar o incluso mejor que el contenido variado de YouTube.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Capacidad de interpolaci\u00f3n de v\u00eddeo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Un resultado interesante fue la capacidad de los modelos para interpolar v\u00eddeos, es decir, predecir los segmentos que faltan en una secuencia de v\u00eddeo. Esto demostr\u00f3 una comprensi\u00f3n de la din\u00e1mica temporal y la continuidad en las escenas visuales, reflejando la forma en que los humanos perciben y predicen las acciones.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Representaciones s\u00f3lidas de objetos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: El estudio tambi\u00e9n descubri\u00f3 que los modelos entrenados con v\u00eddeo desarrollaban representaciones de objetos m\u00e1s robustas que los entrenados con im\u00e1genes est\u00e1ticas. Esto se puso de manifiesto en tareas que requer\u00edan el reconocimiento de objetos en diversas condiciones, lo que pone de relieve el valor de la informaci\u00f3n temporal en el aprendizaje de modelos m\u00e1s resistentes y vers\u00e1tiles.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Escalado de datos y rendimiento del modelo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La investigaci\u00f3n explor\u00f3 c\u00f3mo mejoraba el rendimiento de los modelos con el aumento de los datos de v\u00eddeo del conjunto de datos SAYCam. Esto sugiere que el acceso a datos m\u00e1s amplios y realistas aumentar\u00e1 el rendimiento de los modelos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">6\/ Resultados: Incluso con datos limitados, descubrimos que el modelo puede adquirir mapeos palabra-referente a partir de s\u00f3lo decenas a cientos de ejemplos, generalizar sin disparos a nuevos conjuntos de datos visuales y lograr una alineaci\u00f3n multimodal. Una vez m\u00e1s, el aprendizaje genuino del lenguaje es posible a partir de... <a href=\"https:\/\/t.co\/FCHfZCqftr\">pic.twitter.com\/FCHfZCqftr<\/a><\/p>\n<p>- Wai Keen Vong (@wkvong) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/wkvong\/status\/1753132306682753462?ref_src=twsrc%5Etfw\">1 de febrero de 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wai Keen Vong, investigador cient\u00edfico del Centro de Ciencia de Datos de la Universidad de Nueva York, <\/span><a href=\"https:\/\/www.nyu.edu\/about\/news-publications\/news\/2024\/february\/ai-learns-through-the-eyes-and-ears-of-a-child.html\"><span style=\"font-weight: 400;\">debati\u00f3 la novedad de este enfoque<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\"Demostramos, por primera vez, que una red neuronal entrenada a partir de datos realistas sobre el desarrollo de un solo ni\u00f1o puede aprender a relacionar palabras con sus equivalentes visuales\".\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Refiri\u00e9ndose a los problemas a los que se enfrentan los modelos modernos de IA generativa, Vong afirm\u00f3: \"Los sistemas de IA m\u00e1s avanzados de hoy en d\u00eda se entrenan utilizando cantidades astron\u00f3micas de datos (a menudo miles de millones\/trillones de palabras) y, sin embargo, los humanos consiguen aprender y utilizar el lenguaje con muchos menos datos (cientos de millones de palabras), por lo que no est\u00e1 clara la conexi\u00f3n entre estos avances en el aprendizaje autom\u00e1tico y la adquisici\u00f3n del lenguaje humano\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El inter\u00e9s por m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico novedosos y \"ligeros\" va en aumento. Por un lado, los colosales modelos monol\u00edticos como GPT-3 y GPT-4 <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2024\/02\/data-center-energy-demands-soar-because-of-ai-how-do-we-sustain-it\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">tienen inmensas demandas de poder<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> que no son f\u00e1ciles de satisfacer.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En segundo lugar, crear <\/span><a href=\"https:\/\/dailyai.com\/es\/2023\/08\/the-evolution-of-bio-inspired-ai-developments-and-future-direction\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">sistemas de IA bioinspirados<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> es clave para dise\u00f1ar modelos o robots que \"piensen\" y \"se comporten\" aut\u00e9nticamente como nosotros.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vong tambi\u00e9n reconoci\u00f3 las limitaciones del estudio, se\u00f1alando: \"Una advertencia es que la entrada de lenguaje al modelo es texto, no la se\u00f1al de habla subyacente que reciben los ni\u00f1os\".<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este estudio puso en tela de juicio los modelos tradicionales de entrenamiento de la IA y contribuy\u00f3 al debate actual sobre las formas m\u00e1s eficaces de imitar el aprendizaje biol\u00f3gico. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El inter\u00e9s por este tema crecer\u00e1 a medida que los colosales modelos de IA empiecen a mostrar sus limitaciones de cara al futuro.\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores de la Universidad de Nueva York se inspiraron en los procesos de aprendizaje de los ni\u00f1os para entrenar un sistema de IA.  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