Científicos de la Universidad de Texas en Austin han enseñado a un agente de Inteligencia Artificial (IA) a hacer algo que solamente los humanos solían hacer: echar un vistazo o dos e inferir todo el entorno, una habilidad muy importante cuando se trata de misiones peligrosas, las cuales podrían eventualmente hacerse con robots y así no exponer a los seres humanos.
El equipo, cuyo líder es el profesor Kristen Grauman, el candidato a doctor, Santosh Ramakrishnan y el ex-candidato a doctor, Dinseh Jayaraman (ahora en la Universidad de California, Berkeley), publicaron sus resultados en Science Robotics.
La mayoría de los agentes IA, sistemas de cómputo que podrían hacer que robots y otras máquinas tuviesen comportamientos inteligentes, se entrenan generalmente para tareas muy específicas -tales como reconocer un objeto o estimar un volumen- en un entorno en el que ya se ha experimentado antes.
Foto de Alexander Koerner/Getty Images
Pero el agente desarrollado por Grauman y Ramakrishnan es de propósito general, obteniendo información visual que puede ser usada para una gran variedad de tareas.

«Queremos un agente que esté generalmente equipado para entrar a medios ambientes y que sea capaz de nuevas tareas de percepción en la medida que se encuentra dentro de dicho entorno», dice Grauman.
«Se comporta de manera que sea versátil y capaz de tener éxito en diversas tareas porque ha aprendido patrones útiles sobre el mundo visual», destacó el investigador.

¿Cómo lo lograron?
Los científicos usaron aprendizaje profundo, un tipo de aprendizaje inspirado por las redes neuronales del cerebro, para entrenar a …