Inspirado en el cerebro humano, una nueva perspectiva en inteligencia artificial como Axiom promete mejorar el aprendizaje con menor uso de datos y recursos
Basado en el funcionamiento del cerebro humano, un nuevo enfoque en inteligencia artificial (IA) fue desarrollado por Verse AI bajo el nombre de Axiom. El sistema propone una alternativa a las redes neuronales artificiales tradicionales, dominantes en la actualidad.
Axiom incorpora conocimiento previo sobre la física de los objetos en entornos digitales. Utiliza un proceso llamado inferencia activa, en el cual el sistema genera predicciones sobre el entorno y las ajusta continuamente a partir de lo que observa. Este mecanismo demostró ser eficaz al momento de aprender videojuegos simples con pocos datos y bajo consumo computacional.
El sistema se basa en el principio de la energía libre, una teoría interdisciplinaria impulsada por Karl Friston, director científico de Verses. Este principio busca explicar la inteligencia humana combinando elementos de física, biología, teoría de la información y matemáticas. En entrevista a Wired, Friston explicó: "Deben aproximarse al tipo de cognición que vemos en cerebros reales". Además, subrayó que lograrlo "no solo requiere la capacidad de aprender, sino también aprender cómo te comportas en el mundo".
A diferencia de los métodos convencionales de aprendizaje profundo, Axiom destaca por requerir menos ejemplos para entrenar. En lugar de millones de interacciones, el sistema logró dominar videojuegos como "conducir", "rebotar", "cazar" y "saltar" con una cantidad reducida de datos.
François Chollet, investigador de IA y creador del estándar ARC 3 para evaluar capacidades de algoritmos, comentó: "Los objetivos generales del enfoque y algunas de sus características clave coinciden con lo que considero los problemas más importantes". Agregó también: "El trabajo me parece muy original, lo que es genial. Necesitamos que más gente experimente con nuevas ideas alejándose del camino trillado de los grandes modelos del lenguaje (LLM) y los modelos de razonamiento lingüístico (LRM)".
Durante la década reciente, la inteligencia artificial fue liderada por redes neuronales profundas. Estas hicieron posible tareas como el reconocimiento de imágenes, la transcripción de voz y, más recientemente, la creación de grandes modelos de lenguaje. No obstante, la arquitectura de Axiom busca mejorar la eficiencia y precisión, alejándose de estos modelos convencionales.
Gabe René, director ejecutivo de Verses, afirmó: "Es una nueva arquitectura para agentes de IA que pueden aprender en tiempo real y son más precisos, más eficientes y mucho más pequeños". También indicó que una firma financiera está experimentando con esta tecnología para modelar dinámicamente los mercados.
El principio de energía libre, base teórica del proyecto, tiene un origen irónico. Friston se inspiró en parte en los trabajos de Geoffrey Hinton, pionero del aprendizaje profundo y colega suyo en el University College de Londres.