En estos momentos, las aplicaciones potenciales de la inteligencia artificial abarcan no solo campos obvios como la robótica, sino también otros menos obvios como la medicina e incluso la política. Para todas estas aplicaciones, se busca entrenar a sistemas de inteligencia artificial para que sean capaces de tomar decisiones.
Por desgracia, enseñar a un sistema de inteligencia artificial a tomar buenas decisiones no es una labor fácil.
Los métodos empleados comúnmente para adiestrar a estas inteligencias artificiales no suelen servir cuando dichas inteligencias deben enfrentarse a situaciones distintas a aquellas para las que fueron entrenadas, aunque tales diferencias sean pequeñas.
Para superar estas limitaciones, Jung-Hoon Cho, Vindula Jayawardana, Sirui Li y Cathy Wu, todos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos, han recurrido al uso de un algoritmo más eficiente para entrenar a inteligencias artificiales.
El algoritmo selecciona estratégicamente las mejores tareas para entrenar a una inteligencia artificial de modo que pueda realizar eficazmente esas y otras muchas tareas.
