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Le dieron a los robots curiosidad de niños: aprendieron el doble de rápido

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Robots niños
DTES

Los científicos llevan décadas intentando averiguar cómo los niños aprenden el lenguaje tan rápido, y un nuevo estudio del Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa (OIST) podría haber resuelto parte del enigma: la curiosidad.

Los investigadores construyeron un robot virtual con una red neuronal inspirada en el cerebro y lo soltaron en un mundo simulado en 3D lleno de formas, colores y comandos sencillos como “empuja la mancuerna magenta izquierda”.

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Algunos robots solo eran recompensados por completar tareas correctamente. Otros recibían una recompensa extra por curiosidad, básicamente sintiéndose un pequeño subidón interno cada vez que se encontraban con algo que desafiaba su comprensión previa del mundo.

¿Cómo ayuda la curiosidad a un robot a aprender un idioma?

Los robots curiosos no solo superaban a sus indiferentes homólogos; Les pasaron volando. Según el estudio, publicado en Science Advances, los robots curiosos alcanzaron una comprensión genuina del lenguaje en aproximadamente la mitad del tiempo.

El autor del estudio, Theodore Tinker, lo comparó con probar el chocolate blanco por primera vez, aunque ya te encante el chocolate negro. Aun así te arriesgas y te vas sabiendo más sobre el chocolate en general.

Las cosas se pusieron aún más interesantes a mitad del entrenamiento. Los robots curiosos empezaron a tirar cosas y a experimentar con acciones que nadie pidió, básicamente jugando. Nadie programó ese comportamiento. Simplemente apareció solo.

¿De verdad los robots cometen los mismos errores que los niños pequeños?

Los robots también imitaban una peculiaridad bien conocida en cómo los niños aprenden el lenguaje. Los niños suelen acertar ciertas formas verbales al principio, luego empiezan a aplicar reglas gramaticales demasiado amplias y cometen errores en verbos que antes usaban correctamente, antes de finalmente corregir las excepciones y corregirse a sí mismos. Los robots siguieron la misma caída en rendimiento en forma de U.

También es un bonito contraste con cómo aprenden los chatbots actuales. Grandes modelos de lenguaje como ChatGPT se entrenan con enormes conjuntos de datos y generan la siguiente palabra estadísticamente probable. El cerebro de este robot funciona más parecido al nuestro, priorizando la precisión mientras intenta mantener intactas sus creencias, actualizándolas solo cuando algo le sorprende lo suficiente como para merecer la pena.

Nada de esto significa que los robots entiendan el lenguaje como nosotros. Pero sí sugiere que la curiosidad combinada con una gran variedad de experiencias puede ser una gran parte de cómo los niños pequeños descifran el código del idioma con tan poco fundamento.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es Senior Editor y Head of Content en Digital Trends en Español, donde lidera la estrategia editorial, SEO…
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La startup de San Francisco Dimensional anunciaba que la gente paseara a perros robot por las calles de la ciudad. The New York Times informó que el trabajo podría incluir llevar un robot de aproximadamente 33 libras de vuelta a la oficina si se sobrecalentaba. Llevarse a casa es un requisito incómodo para una máquina que ahorra trabajo.

Mantener el hardware funcionando es solo un desafío. Las pruebas de robótica de Anthropic encontraron que los modelos de lenguaje fallaban en su mayoría al controlar directamente las articulaciones, pero funcionaban mejor al dirigir a controladores entrenados. Dar un cuerpo a un agente de IA no le enseña a manejar objetos domésticos ordinarios.

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La empresa, creadora del chatbot Claude, presentó ante la Comisión de Valores de Estados Unidos (SEC) el formulario S-1. En él detalla que cotizará en el Nasdaq con el símbolo "ANT". Según CNN, el documento no precisa cuántas acciones venderá ni a qué precio. Sin embargo, el debut podría concretarse desde la semana del 16 de noviembre.

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