Hoy en día existen multitud de máquinas que pueden resolver problemas complejos, que son capaces de aprender a cocinar buscando recetas por internet e incluso que pueden derrotar a los grandes maestros de ajedrez. Sin embargo, todas estas máquinas trabajan en base a una información explícitamente incluida en su cerebro digital y siguen careciendo de una comprensión del mundo que les permita responder a preguntas que vayan más allá de esa información. Dicho de otra forma, a las máquinas les resulta muy difícil responder a una pregunta si la respuesta no ha sido previamente registrada en su base de datos.
El objetivo del proyecto Aristo es que la máquina sea capaz de relacionar distintos conceptos para poder responder a las preguntas de un examen de ciencias o matemáticas de cuarto de primaria. Para ello, los investigadores ofrecen todo el contenido de los libros de texto a Aristo. Sin embargo, esto no será suficiente para que la máquina apruebe el examen, dado que muchas de las preguntas requieren un conocimiento global del mundo, además de un conocimiento lingüístico adecuado para comprender las preguntas. El problema es ciertamente complejo, dado que requiere de la aplicación de diversas técnicas de IA, como aprendizaje automático o lingüística computacional.
La asociación de ideas no es fácil de implementar
Por ejemplo, si a Aristo le preguntamos de qué color es un oso polar, nos responderá que es blanco, porque probablemente esa información aparezca de forma explícita en los libros de texto, es decir, ha leído en algún libro la frase “los osos polares son blancos”. Para responder a esta pregunta, la máquina solo tendría que recurrir a su base de datos. Sin embargo, no todas las preguntas son tan sencillas de entender, ni de responder para una máquina, ya que muchas requieren una asociación de ideas que no es fácil de implementar.
El siguiente nivel en complejidad corresponde a preguntas cuya respuesta se puede alcanzar por inferencia simple, es decir, deduciendo la respuesta a través de dos proposiciones conocidas. Por ejemplo, se le pregunta a la máquina cuál de las siguientes tres situaciones corresponde a un organismo que está tomando nutrientes: un perro enterrando un hueso, un insecto arrastrando una hoja o una niña comiendo una manzana. Para responder a esta pregunta se requieren dos conocimientos, en primer lugar que comer implica tomar nutrientes y en segundo lugar que una manzana contiene nutrientes. Finalmente, por inferencia Aristo tendría que deducir que la respuesta correcta es la tercera.
Exámenes de niños de 6 a 11 años
No es la primera vez que se planeta la realización de este tipo de pruebas para medir el progreso de una IA. En este caso los padres de Aristo han optado por centrarse en pruebas de grado elemental (orientadas a niños de 6 a 11 años), debido a que los requisitos básicos de procesamiento del lenguaje son relativamente asequibles, al mismo tiempo que las preguntas “suponen desafíos importantes”, aseguran los creadores de Aristo, que fue presentado en el congreso internacional sobre Aplicaciones Innovadoras en Inteligencia Artificial. Además, los investigadores han escogido exámenes de ciencias o de matemáticas, ya que estas materias ofrecen unos límites más claros respecto a las posibles respuestas, lo cual facilitaría la labor de Aristo.
Lo desarrolladores aseguran que enseñar a una máquina este tipo de capacidades de conocimiento global puede suponer una gran oportunidad para el desarrollo aplicaciones, tanto en educación, como en medicina e incluso en el ámbito científico. Pero la realidad es que los investigadores aún están se lejos de conseguir estos objetivos, ya que Aristo aún no ha sido capaz de aprobar sus exámenes. Aristo encuentra especiales dificultades a la hora de responder preguntas basadas en diagramas, como por ejemplo, identificar en el dibujo de una planta cuál es la parte que sirve para absorber agua. Aristo tendría primero que interpretar la pregunta, luego identificar el diagrama y finalmente correlacionar ambas cosas.
Otros investigadores consideran que no tiene mucho sentido someter a una máquina a pruebas diseñadas para humanos y algunos incluso defienden que para superar un examen de primaria se pueden utilizar otras técnicas de IA, como las de aprendizaje profundo. Por este motivo, los desarrolladores de Aristo plantean un desafío a la comunidad de investigadores y ofrecen un premio de 50.000 dólares a quien consiga desarrollar una IA que sea capaz de aprobar un examen de 8º de primaria (equivalente a 2º de la ESO). A esta competición se puede acceder a través del sitio web Kaggle, donde los participantes disponen de miles de preguntas de práctica para entrenar a su software.