NUEVA YORK- Cuando somos bebés nos exigimos mucho. De alguna manera, tenemos que pasar de ser masas sensoriales a comunicadores móviles, racionales y atentos en unos pocos años. Ahí estás, un bebé sin vocabulario, en una habitación abarrotada de juguetes y peluches. Tomas un Tronco Lincoln y tu cuidador te dice: “Esto es un ‘tronco’”.
Esta disertación avanzó un reciente domingo por la mañana, mientras Tammy Kwan y Brenden Lake llevaban moras de un tazón a la boca de su hija Luna, de un año. Luna iba vestida con unas mallas rosas y un tutú rosa, con un babero de silicón alrededor del cuello y un suave gorrito rosa en la cabeza. En la parte delantera llevaba una cámara ligera tipo GoPro.
“Vemos esta investigación como la última manera de establecer un vínculo entre estas dos áreas de estudio”, afirmó Lake. “Por fin puedes ponerlas a dialogar”. Estos modelos pueden analizar los píxeles de las imágenes, pero son incapaces de saborear el queso o las bayas o de sentir hambre, el tipo de experiencias de aprendizaje que son importantes para los niños. Los investigadores pueden hacer todo lo posible por convertir en código el flujo sensorial completo de un niño, pero inevitablemente se perderán aspectos cruciales de su fenomenología.
En febrero, Lake y sus colaboradores crearon el primer modelo de IA entrenado en las experiencias de un niño, utilizando videos captados en el laboratorio de Frank hace más de una década. El modelo se publicó en la revista Science y, basándose en 60 horas de metraje, fue capaz de relacionar distintos momentos con palabras.
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