Intelligence Artificielle

Aprender a aprender: fusionando la inteligencia artificial y la humana

Apprendre à apprendre : Fusionner l'Intelligence Artificielle et l'Humaine

¿Podemos aprender a aprender de manera más efectiva? Este artículo se adentra en el mundo del aprendizaje, tanto artificial como natural, explorando los mecanismos detrás de la adquisición de nuevas habilidades y conocimientos.

Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han cautivado al mundo con su desempeño, aunque en ocasiones encuentran fallas notables en las tareas de razonamiento. La investigación activa tiene como objetivo mejorar estos modelos, tanto a nivel arquitectónico como a nivel técnico para fortalecer las habilidades de razonamiento. Sin embargo, persisten misterios sobre el surgimiento de estas habilidades. ¿Qué implica realmente el aprendizaje? ¿Qué significa que una red neuronal aprenda? ¿Puede una mejor comprensión del aprendizaje humano allanar el camino para nuevos métodos de aprendizaje para la futura IA?

"No entiendes nada hasta que lo aprendes de más de una manera". —Marvin Minsky

“Eso es el aprendizaje. De repente comprendes algo que has entendido toda tu vida, pero de una manera nueva”. —Doris Lessing



Discutiremos cómo aprenden los LLM actuales, sus ventajas y limitaciones, la distinción entre aprendizaje y memorización, los factores que influyen en el aprendizaje y el surgimiento del aprendizaje efectivo, así como una reflexión sobre un nuevo paradigma de aprendizaje.



Se basa en el método clásico de modelos de lenguaje, ilustrado por GPT. A. Predicción de la siguiente palabra en una secuencia. Este enfoque, aunque simple, permite que los modelos aprendan las relaciones entre diferentes partes de una secuencia. Se ha demostrado que el aprendizaje no supervisado, en el que el modelo aprende por sí solo a partir de grandes cantidades de datos, es eficaz para comprender datos complejos.

Sin embargo, este método plantea la cuestión de si es más relevante. A. Memorización que verdadero aprendizaje. El aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF) se desarrolló para alinear mejor los LLM con valores humanos complejos, transformando modelos como GPT-tres en ChatGPT. ¿Pero es esto suficiente para considerar que el modelo realmente ha aprendido?



La diferencia entre aprendizaje y memorización sigue sin estar clara. Estrategias como la cadena de pensamientos (CoT) y la autoconsistencia, inspiradas en la forma en que aprenden los estudiantes, intentan aumentar las capacidades de razonamiento de los modelos. Sin embargo, estas estrategias a menudo se consideran soluciones temporales en lugar de respuestas definitivas a los obstáculos del LLM.

El verdadero aprendizaje parece requerir más que una simple acumulación de datos. Los estudios del fenómeno "Grokking" muestran que los modelos pasan por una sección de memorización antes de comenzar a generalizar, lo que sugiere que el aprendizaje implica una forma de generalización en lugar de una simple retención de información. Esta comprensión plantea la idea de que un aprendizaje eficaz podría requerir la superación de ciertas limitaciones, similares a las que enfrenta el cerebro humano.



El aprendizaje humano, especialmente en los niños, ofrece perspectivas únicas sobre la adquisición de conocimientos. Los niños aprenden a hablar no memorizando pasivamente, sino interactuando activamente con su entorno. Esta interacción rica y variada contrasta con el enfoque más homogéneo de la formación LLM. Las investigaciones sugieren que el aprendizaje humano, incluida la capacidad de comprender los estados mentales de los demás (teoría de la mente), podría inspirar nuevos métodos de aprendizaje para las IA.