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Martes, 15 de Octubre de 2019

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Por qué la inteligencia artificial suspende un examen básico de matemáticas

Deepmind es incapaz de resolver una operación sencilla como 1+1+1+1+1+1+1

La inteligencia artificial no aprueba el examen de matemáticas. /

Durante los últimos años hemos sido testigos de cómo DeepMind ha ido venciendo al humano en distintos campos. Desde que comenzara a aprender de forma autónoma a finales de 2016, la inteligencia artificial desarrollada por la filial británica de Google ha ganado al humano en distintos juegos de mesa y en videojuegos como el ajedrez, el shogi o el Starcraft II.

Después de vencer a los grandes campeones de los respectivos juegos, la empresa británica ha decidido emplear a su inteligencia artificial en tareas cotidianas como la resolución de problemas escolares de matemáticas. Ejercicios, dirigidos a jóvenes británicos de 16 años, que han acabado poniendo en serios problemas a DeepMind.

El suspenso de DeepMind

A pesar de que pueda parecer mucho más sencillo resolver cualquiera de estas operaciones que vencer en una partida de ajedrez, DeepMind suspendió el examen al que se enfrentó. Un total de 50 noticias de las que tan solo fue capaz de resolver 14 de forma satisfactoria. La inteligencia fue incapaz de resolver operaciones básicas como cuánto es "1+1+1+1+1+1+1" o "17 x 4".

Según recoge el estudio de Cornell University, DeepMind fue capaz de sumar "1+1+1+1+1+1" de forma satisfactoria. Sin embargo, al añadir una unidad más, no pudo encontrar la solución. Algo similar sucedió con la operación '17 x 4'. En primer lugar, la máquina contestó '68.' de forma satifactoria. No obstante, al extraerle el punto final, la respuesta pasaba a ser 69.

El razonamiento algebraico de la máquina

A día de hoy existen numerosas inteligencias artificiales capaces de calcular estas operaciones fácilmente. No obstante, ninguna de ellas es capaz de aprender matemáticas desde cero mediante el machine learning como DeepMind. Por lo tanto, y a pesar de los malos resultados de esta inteligencia artificial, se trata de un gran avance.

Según han dado a conocer los investigadores, los sistemas de aprendizaje como las redes neuronales son "bastante malos" a la hora de poner en práctica el razonamiento algebraico. Tal y como explica David Saxton, que el ser humano cuente con "habilidades de razonamiento general" de los que la inteligencia artificial carece afecta a la forma en que ésta 'lee' las operaciones. Por lo tanto, el razonamiento algebraico de la máquina es el principal escollo para poder hacer frente a los problemas de matemáticas.

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