Al dotar a una inteligencia artificial en desarrollo de unas sencillas reglas de aprendizaje asociativo basadas en los circuitos cerebrales que permiten a una babosa de mar buscar comida, y complementar eso con una mejor memoria episódica, como la de los pulpos, unos científicos han creado una inteligencia artificial del todo autosuficiente, capaz de explorar nuevos entornos, buscar recursos, trazar mapas de puntos de referencia, superar obstáculos y… adquirir experiencia.
El equipo lo integran Ekaterina Gribkova, Rhanor Gillette y Girish Chowdhary, los tres de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Estados Unidos.
El nuevo enfoque de estos científicos dota a la inteligencia artificial de la capacidad de explorar y reunir la información que necesita para ampliar su conciencia espacial y temporal, haciendo crecer su base de conocimientos al aprender sobre la marcha.
«Esto hace que nuestra inteligencia artificial se parezca mucho más a un animal que las inteligencias artificiales actuales», afirma Gribkova.
El nuevo enfoque tiene la ventaja añadida de ser más eficiente que el método estándar de entrenar una inteligencia artificial con ingentes cantidades de datos antes de que realice funciones básicas.
Al añadir un módulo de memoria que permite a la inteligencia artificial retener información sobre acontecimientos pasados, se puede pasar con relativa facilidad de un aprendizaje espacial muy sencillo a otro mucho más complejo.
Para la nueva inteligencia artificial, el equipo se basó en su trabajo previo de simulación de los circuitos neuronales de toma de decisiones de una babosa marina del género Pleurobranchaea, un proyecto conocido como «Cyberslug».
