Source article: The Future of AI with AIRIS: A Dynamic Approach to Learning and Adaptation | by SingularityNet | SingularityNET
Translation by: inesgav
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El futuro de la IA con AIRIS: Un enfoque dinámico para el aprendizaje y la adaptación
La inteligencia artificial (IA) nunca deja de evolucionar, y año tras año avanzamos más allá de los sistemas tradicionales basados en reglas hacia modelos de IA más adaptativos y autónomos. Uno de estos sistemas de vanguardia es AIRIS de SingularityNET, que significa Simbolismo Interpretado de Refuerzo Inteligente Autónomo.
AIRIS ha logrado un tremendo progreso en el último año, demostrando una capacidad notable para aprender, adaptarse y resolver problemas en entornos cada vez más complejos. Este nivel superior de resolución de problemas en el mundo real es, creemos, un hito significativo y un logro en el desarrollo de la IA, un hito que nos encantaría compartir contigo.
En sus etapas iniciales, AIRIS demostró sus habilidades de aprendizaje y resolución de problemas en un entorno de juego de rompecabezas en 2D. Allí, mostró un razonamiento de alto nivel al establecer subobjetivos, como encontrar llaves para abrir puertas. El agente aprendió a lograr objetivos mediante la exploración e interacción, creando sus propias metodologías de resolución de problemas.
Hoy en día, AIRIS está evolucionando al pasar de un entorno en 2D a uno en 3D, el Agente AIRIS de Minecraft. La transición entre los dos entornos presenta varios desafíos: un mundo 3D es inherentemente más complejo, con una mayor variedad de objetos, interacciones y consideraciones espaciales. El agente de IA no solo debe navegar por un paisaje más intrincado, sino también manejar una gama más amplia de acciones y factores ambientales.
Si estás interesado en profundizar en los aspectos técnicos del sistema AIRIS y los emocionantes desarrollos dentro de SingularityNET, no dejes de ver nuestro episodio de “Technical Tuesdays” con Berick Cook, desarrollador de IA en SingularityNET. En esta serie atractiva, exploramos las complejidades de nuestros proyectos de IA, con discusiones de expertos y demostraciones que destacan las capacidades innovadoras de AIRIS. Ya seas un entusiasta experimentado de la IA o apenas estés comenzando tu camino, estos episodios brindan valiosas ideas y conocimientos prácticos que pueden mejorar tu comprensión del paisaje evolutivo de la inteligencia artificial.
Los sistemas de IA tradicionales, o GOFAI, operan con declaraciones explícitas de “si-entonces”
Estos sistemas requieren una programación meticulosa de cada posible escenario, lo que los hace inflexibles y limitados en entornos dinámicos.
Imagina un personaje en un juego que entiende que si se presiona un botón, debe moverse en una dirección específica.
En contraste, AIRIS aprende reglas a través de la observación en lugar de la programación explícita. Interactúa con su entorno, hace predicciones y refina su modelo interno basándose en los resultados observados.
En nuestro ejemplo del personaje del juego, AIRIS podría observar que al presionar un botón, el personaje se mueve, y a través de la interacción, aprende a predecir el movimiento del personaje, adaptándose cuando se encuentran nuevos obstáculos (como paredes, por ejemplo).
Este sistema de IA de vanguardia, que va más allá de la IA tradicional “de la vieja escuela” (GOFAI) que se basa en reglas predefinidas de “si-entonces” para la toma de decisiones y las acciones, destaca como un sistema de IA de última generación con un inmenso potencial transformador en una variedad de industrias.
El proceso de aprendizaje de AIRIS
AIRIS interactúa de manera continua y dinámica con su entorno, haciendo y refinando sus predicciones. Aprende, por ejemplo, que al presionar un botón, el personaje se mueve, y cuando encuentra una pared, ajusta su modelo para entender que el personaje no puede atravesarla.
Este es un proceso interactivo que le permite a AIRIS navegar por entornos complejos como laberintos, donde predice y actualiza su comprensión basándose en nuevas observaciones.
Naturalmente, esto significa que AIRIS no es estático; aprende y se adapta continuamente a los cambios en su entorno. A diferencia del aprendizaje por refuerzo tradicional, que puede requerir millones de episodios, AIRIS es más eficiente en el uso de datos y capaz de explorar y adaptarse de manera autónoma más allá de lo que los sistemas GOFAI pueden ofrecer. Este enfoque de aprendizaje dinámico le permite a AIRIS explorar áreas desconocidas y adaptarse a cambios imprevistos de manera más eficiente.
Esto resulta en otra característica destacada de AIRIS: su capacidad para realizar razonamientos de alto nivel. En nuestro ejemplo del juego de rompecabezas, AIRIS puede establecer subobjetivos, como encontrar una llave para abrir una puerta. Al explorar e interactuar con el entorno, aprende los pasos necesarios para lograr los objetivos, demostrando un nivel avanzado de resolución de problemas.
AIRIS ha evolucionado para convertirse en un componente clave de los ambiciosos objetivos relacionados con la Inteligencia General Artificial (AGI), particularmente a través de su integración en el SophiaVerse. Esta plataforma busca mejorar la inteligencia de los personajes digitales y facilitar su crecimiento. Un aspecto notable de AIRIS es su modelo de curiosidad, que permite un aprendizaje dinámico y la exploración en diversos entornos. Al emplear un conjunto de reglas fundamentales, AIRIS puede navegar incertidumbres y buscar recompensas, encarnando un enfoque simple pero poderoso para la resolución de problemas y la exploración.
Otro aspecto intrigante de AIRIS es la posibilidad de que múltiples agentes compartan información. En teoría, un agente AIRIS podría aprender de otro a través de experiencias compartidas u observación. Esto podría mejorar la eficiencia de aprendizaje y las capacidades de resolución de problemas de los sistemas de IA que trabajan juntos en un entorno compartido.
AIRIS opera con un sistema basado en reglas transparentes que es modificable en tiempo real. Los desarrolladores pueden ver y ajustar las reglas y predicciones de la IA, permitiendo afinar su comportamiento. Esta transparencia asegura que el proceso de toma de decisiones de la IA sea comprensible y controlable, convirtiéndolo en una herramienta poderosa para los desarrolladores.
Una innovación central de AIRIS es su capacidad de aprendizaje en tiempo real, que contrasta fuertemente con los sistemas de IA más estáticos como los chatbots o los asistentes virtuales. Estos sistemas convencionales a menudo operan dentro de parámetros fijos, lo que limita su adaptabilidad. En cambio, AIRIS aprende y adquiere conocimiento a partir de interacciones, lo que lo hace más ágil y capaz de manejar tareas complejas.
El papel de AIRIS en la AGI y la revolución de las industrias
Los avances logrados dentro del entorno virtual de Minecraft están sentando las bases para aplicaciones en el mundo real. Las técnicas utilizadas por AIRIS para navegar e interactuar en un mundo virtual pueden adaptarse a robots físicos. Dichos robots podrían desplegarse en diversos entornos, desde la automatización industrial hasta la asistencia en el hogar, donde necesitarían aprender y adaptarse de manera autónoma a su entorno.
Las aplicaciones potenciales de AIRIS se extienden más allá de los entornos virtuales como Minecraft. Las avanzadas capacidades de aprendizaje y adaptación de AIRIS pueden revolucionar industrias como la atención médica, la manufactura, el transporte, la logística, el comercio minorista, la energía, los servicios públicos y la educación. Promete mejorar la atención al paciente, optimizar la producción, mejorar la logística, personalizar las experiencias de compra, gestionar redes inteligentes y proporcionar aprendizaje personalizado, impulsando la innovación y la eficiencia en estos sectores.
La tecnología tiene como objetivo hacer la transición a aplicaciones en el mundo real, como la robótica. Un robot equipado con AIRIS podría navegar y adaptarse a su entorno, reaccionando ante cambios y obstáculos sin problemas. Por ejemplo, si alguien camina frente a él, el robot podría detenerse y ajustar su trayectoria.
En el ámbito de los videojuegos, AIRIS podría revolucionar la creación de personajes no jugadores (NPCs) realistas. Estos NPCs podrían exhibir comportamientos y objetivos dinámicos, realizando tareas basadas en sus necesidades e interacciones con el entorno, creando así una experiencia de juego más inmersiva.
Uno de los prospectos más emocionantes para AIRIS es su aplicación dentro del SophiaVerse, un terreno de juego digital diseñado para experimentar con IA. Aquí, los agentes, conocidos como neoterics, existirán e interactuarán en un entorno similar a un juego, aprendiendo y evolucionando en tiempo real. Los neoterics están diseñados para tener sus propias motivaciones e impulsos, lo que les permite navegar por desafíos similares a las interacciones humanas en el mundo real. Esto abre un amplio abanico de posibilidades para explorar comportamientos y dinámicas complejas en la IA.
Además, la integración de AIRIS con los neoterics facilita interacciones enriquecidas, permitiendo que los agentes se comuniquen, colaboren y compartan conocimientos entre sí. Este diseño tiene como objetivo replicar interacciones similares a las humanas, planteando preguntas intrigantes sobre las emociones, el aprendizaje y la adaptabilidad en los sistemas de IA. A medida que estos agentes neoterics aprenden a navegar por entornos digitales, se les pondrá a prueba en su capacidad para resolver problemas, interactuar con los usuarios y adaptarse a diversas situaciones.
El potencial de AIRIS para contribuir a la AGI beneficiosa es inmenso. El Sr. Cook comparte nuestra visión ética y comprensión de las implicaciones sociales más amplias de los sistemas de IA, y ha dedicado sus esfuerzos a la importancia de establecer límites seguros para la exploración. Al permitir la experimentación controlada —como evaluar cómo diferentes herramientas afectan el comportamiento de los agentes— AIRIS proporcionará valiosos conocimientos sobre el diseño de sistemas inteligentes.
Cronograma de Desarrollo
El desarrollo del agente AIRIS para Minecraft está avanzando rápidamente, con expectativas de que sea altamente funcional para finales de año. Este agente tiene como objetivo comportarse de manera casi indistinguible de un jugador humano, siendo capaz de explorar, construir, crear y interactuar de manera dinámica dentro del juego. Los desarrollos futuros podrían incluir colaboraciones con grandes estudios de videojuegos para integrar esta tecnología en juegos de gran popularidad.
AIRIS representa un cambio significativo hacia sistemas de IA más adaptativos y autónomos, capaces de aprender y razonar sobre sus entornos de una manera similar al aprendizaje humano. Este enfoque dinámico y eficiente de resolución de problemas tiene profundas implicaciones tanto para aplicaciones virtuales como del mundo real, con la promesa de transformar la forma en que la IA interactúa y se adapta a su entorno. A medida que AIRIS continúe desarrollándose, tiene el potencial de revolucionar campos que van desde los videojuegos hasta la robótica, anunciando una nueva era de sistemas inteligentes y autónomos.
A medida que el sistema AIRIS sigue evolucionando, su enfoque permanece en abordar las complejidades del desarrollo de la IA. Con herramientas disponibles para la experimentación pública, como ejecutar AIRIS dentro de un mod de Minecraft, la comunidad puede participar activamente y contribuir al crecimiento del sistema. Este enfoque colaborativo es vital para fomentar la innovación y expandir las capacidades de AIRIS en la búsqueda de la AGI. El camino por delante tiene un gran potencial, con AIRIS posicionándose para explorar el intrincado panorama de la inteligencia artificial y su impacto potencial en la sociedad.
Acerca de SingularityNET
SingularityNET fue fundada por el Dr. Ben Goertzel con la misión de crear una Inteligencia General Artificial (AGI) descentralizada, democrática, inclusiva y beneficiosa. Una AGI no depende de ninguna entidad central, está abierta a cualquiera y no se limita a los objetivos específicos de una sola corporación o incluso de un solo país. El equipo de SingularityNET incluye ingenieros, científicos, investigadores, emprendedores y especialistas en marketing con amplia experiencia. Nuestro equipo principal de plataforma y de IA se complementa además con equipos especializados dedicados a áreas de aplicación como finanzas, robótica, IA biomédica, medios, arte y entretenimiento.
Plataforma de IA descentralizada | OpenCog Hyperon | Ecosistema | ASI Alliance
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