Un equipo de investigadores adscritos a la Universidad de Toronto y al Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT) han diseñado un modelo informático capaz de de emular la habilidad de los seres humanos para aprender un nuevo concepto a partir de un solo ejemplo. Es importante señalar que esta capacidad es específicamente humana entre todos los animales. Los resultados y conclusiones de la investigación han aparecido en el último número de la revista Science.
No obstante, por el momento, el modelo informático solo puede aprender un alfabeto a partir de caracteres escritos por una mano humana. Así pues, el siguiente paso del proceso de desarrollo consistiría en extender este sistema a nuevas aplicaciones, basadas en gestos, movimientos, comunicación, etc. Esto puede significar el amanecer de una nueva línea de investigación en la programación, que lleve algún día a máquinas que puedan aprender cosas nuevas por su propio cuenta a partir de una información previa dada.
En la actualidad los seres humanos seguimos siendo mejores que las máquinas cuando se trata de asimilar conceptos nuevos. Los niños necesitan dos o tres ejemplos para entender una explicación no conocida previamente, mientras que los algoritmos que regulan el procesamiento de las máquinas requieren decenas o centenares de ejemplos. Por lo demás, hay que decir que los niños pueden aplicar el concepto aprendido en gran cantidad de situaciones diferentes, algo que de momento está fuera del alcance de las máquinas.
Brenden Lake y sus colegas del grupo de investigación han tratado de simular la capacidad de aprendizaje humana en una máquina a través de un modelo informático. Sobre esa base, han conseguido que la máquina aprenda una serie de signos visuales y que haga generalizaciones a partir de un número limitado de ejemplos proporcionados. El modelo utilizado, de nombre Bayesian Program Learning, ha alcanzado niveles de acierto similares a los de los humanos.