Esta Inteligencia Artificial ya es capaz de superar el examen de ciencias de octavo grado

En el sistema educativo de Estados Unidos, el octavo grado corresponde a alumnos de entre 13-14 años. El duodécimo grado corresponde a alumnos de entre 17-18 años.

Ahora, el Instituto Allen de Inteligencia Artificial, un laboratorio situado Seattle, ha conocer un nuevo sistema que ha logrado superar sus exámenes. Concretamente, respondió correctamente más del 90 por ciento de las preguntas en un examen de ciencias de octavo grado y a más del 80 por ciento en un examen de duodécimo grado.

Aristo

El sistema, llamado Aristo, puede entender idiomas e imitar la lógica y la toma de decisiones de los humanos. Los investigadores del Instituto Allen comenzaron a trabajar en Aristo (querían construir un "Aristóteles digital") en 2013, justo después de que el laboratorio fuera fundado por el multimillonario de Seattle y cofundador de Microsoft Paul Allen.

Un examen de ciencias no es algo que se pueda dominar solo aprendiendo reglas. Requiere hacer conexiones usando la lógica. Por ello aceptaron el desafió de que Aristo se sometiera a exámenes estándar entregados a estudiantes en Nueva York, aunque el Instituto Allen eliminó todas las preguntas que incluían imágenes y diagramas.

Algunos ejemplos de de preguntas fueron: Un grupo de tejidos que trabajan juntos para realizar una función específica se llama:

(1) un órgano

(2) un organismo

(3) un sistema

(4) una celda

¿Qué cambio probablemente causaría una disminución en el número de ardillas que viven en un área?

(1) una disminución en el número de depredadores

(2) una disminución en la competencia entre las ardillas

(3) un aumento en la comida disponible

(4) un aumento en el número de incendios forestales

Aristo ha sido impulsado en gran medida por las llamadas redes neuronales artificiales o sistemas conexionistas, sistemas matemáticos complejos que pueden aprender tareas mediante el análisis de grandes cantidades de datos. Al identificar patrones en miles de fotos de perros, por ejemplo, una red neuronal puede aprender a reconocer a un perro.

A pesar del éxito, el futuro de estos sistemas es difícil de predecir porque el lenguaje solo una pieza del rompecabezas de la inteligencia, si bien el sistema podría emplearse para un reconocimiento del lenguaje mucho más natural o para que podamos mantener conversaciones con nuestros asistentes artificiales de una forma más ajustada a la realidad.

Con todo, el objetivo a largo plazo de Aristo no es solo de pasar las pruebas científicas estándar, sino crear un sistema que tenga una comprensión más profunda de la ciencia, con muchas aplicaciones potenciales. Hay tres áreas en particular que parecen prometedoras. La primera se centra en el área de la educación y la educación personalizada, donde Aristo podría ayudar a un niño a comprender la ciencia al proporcionar una tutoría personalizada. La segunda es ayudar a los científicos, por ejemplo ofreciendo información de antecedentes sobre conceptos científicos y trabajos previos a un científico en un laboratorio. Finalmente, a más largo plazo, Aristo podría ayudar en el descubrimiento científico en sí mismo, conectando los puntos donde la gente no había podido hacerlo en el pasado, en áreas como la medicina o la ingeniería.