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# Biología Cuantitativa# Aprendizaje automático# Inteligencia artificial# Neuronas y cognición

Enseñando a las máquinas a pensar como los humanos

Un nuevo método para alinear el aprendizaje automático con el pensamiento humano usando similitud generativa.

― 7 minilectura


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Los humanos aprenden rápido con solo unos pocos ejemplos gracias a patrones fuertes en su forma de pensar, conocidos como Sesgos Inductivos. Estos sesgos nos ayudan a encontrar significado en la información sensorial y a crear reglas generales a partir de experiencias limitadas. Los investigadores quieren darle a las máquinas capacidades similares, para que sean mejores en tareas como aprender con solo unos pocos ejemplos, ser robustas en diferentes situaciones y estar más alineadas con el pensamiento humano. Sin embargo, esta tarea es complicada porque recopilar los datos necesarios que reflejen el juicio humano puede ser costoso y complejo.

¿Qué son los Sesgos Inductivos?

Los sesgos inductivos son las preferencias o suposiciones integradas que guían la forma en que aprendemos de las experiencias. Por ejemplo, cuando vemos diferentes formas, podemos clasificarlas rápidamente según sus características como lados y ángulos. Esto facilita que hagamos juicios rápidos sin necesidad de una formación amplia. Incorporar estos sesgos en modelos de aprendizaje automático puede ayudarles a hacer mejores predicciones y decisiones. Dos métodos comunes para lograr esto son:

  1. Usar modelos matemáticos que describan los procesos de pensamiento humano.
  2. Incorporar juicios humanos, como cuán similares son dos cosas, directamente en el proceso de entrenamiento de estos modelos.

Desafíos en la Implementación de Sesgos Inductivos

Si bien ambos métodos tienen sus ventajas, también presentan desafíos. Los modelos bayesianos pueden ser efectivos para describir cómo piensan los humanos, pero a menudo requieren cálculos complicados que pueden ser difíciles de manejar, especialmente en situaciones más complejas. De manera similar, aunque usar juicios humanos para ayudar a los modelos a aprender es directo, reunir suficientes de estos juicios se vuelve complicado a medida que aumenta el número de elementos que se comparan.

Presentando un Nuevo Enfoque: Similitud Generativa y Aprendizaje Contrastivo

Aquí se presenta un nuevo método que combina dos ideas: similitud generativa y aprendizaje contrastivo. La similitud generativa compara puntos de datos para ver si es probable que provengan de la misma fuente o distribución. Esto significa que si se piensa que dos puntos de datos son similares, probablemente fueron generados a partir del mismo tipo de proceso.

El aprendizaje contrastivo, como su nombre indica, implica aprender contrastando diferentes puntos de datos. Por ejemplo, si tenemos pares de elementos marcados como "mismos" o "diferentes", el modelo aprende a acercar elementos similares en su representación mientras aleja elementos diferentes. Al unir el concepto de similitud generativa con el aprendizaje contrastivo, se vuelve posible enseñar a las máquinas sobre patrones similares a los humanos sin necesidad de especificar cada detalle matemáticamente.

Cómo Funciona Este Método

El nuevo enfoque comienza definiendo la similitud generativa basado en un marco bayesiano. Esto permite flexibilidad, ya que se puede usar con procesos generativos complejos, como programas probabilísticos usados para generar datos. Incluso cuando la forma específica de similitud no está clara, aún puede encajar en un marco de aprendizaje contrastivo, lo que facilita aprender sobre patrones específicos en los datos.

Aplicando el Marco a Diferentes Escenarios

Para probar este nuevo método, se exploran tres escenarios diferentes:

  1. Modelos de Mezcla Gaussiana: Estos modelos involucran dos distribuciones superpuestas. Al aplicar el concepto de similitud generativa, se encontró que las medidas de similitud forman una clara relación con cuán alejados están los elementos en el espacio aprendido.

  2. Formas Geométricas: El método se probó con formas como cuadriláteros para ver si el modelo podría aprender patrones similares a los humanos en razonamiento geométrico. Específicamente, al presentarle una serie de formas, se entrenó al modelo para identificar una que era diferente del resto.

  3. Estilos de Dibujo Abstracto: Por último, se aplicó el marco a dibujos abstractos. Se generaron diferentes estilos de dibujos a través de programas probabilísticos, permitiendo que el modelo aprendiera y distinguiera estos estilos.

El Primer Dominio: Mezclas Gaussianas

Comenzando con los modelos de mezcla gaussiana, estos son un método común en estadística que implican extraer datos de múltiples distribuciones. El objetivo era ver si la similitud generativa podría permitir que el modelo aprendiera incrustaciones que reflejaran la estructura subyacente de estas distribuciones.

Los hallazgos clave aquí indican que a medida que la distancia en las representaciones aprendidas aumenta, también lo hace la disimilitud predicha por la similitud generativa. Así, la similitud generativa proporcionó un método confiable para aprender patrones de una manera matemáticamente manejable.

El Segundo Dominio: Formas Geométricas

El experimento de las formas geométricas tenía como objetivo probar si el modelo podía aprender sesgos similares a los humanos al analizar varias formas de cuadriláteros. En estas pruebas, los humanos suelen ser mejores identificando formas extrañas basadas en regularidades geométricas, como si los ángulos o lados son iguales.

Usando la similitud generativa, el modelo fue ajustado para acercar formas similares en su espacio aprendido mientras alejaba las formas que eran diferentes. Los resultados mostraron que el modelo podía reflejar sesgos similares a los humanos, funcionando mejor en formas más regulares que en irregulares, lo que se asemeja al rendimiento humano.

El Tercer Dominio: Estilos de Dibujo Abstracto

En esta sección, el enfoque se centró en dibujos abstractos producidos por diferentes estilos. Usando programas probabilísticos, se generaron dos estilos, celta y griego, para comparación. Se probó la capacidad del modelo para distinguir entre estos dos estilos de dibujo. Al aprovechar la similitud generativa, pudo aprender propiedades sobre los dibujos que van más allá de las características visuales básicas, capturando la gramática subyacente que produjo estas imágenes.

Los hallazgos indicaron un rendimiento sólido, ya que el modelo entrenado en similitud generativa superó significativamente a los modelos base, reflejando una comprensión más profunda de las cualidades abstractas de los dibujos.

Conclusión

Este nuevo marco presenta una manera prometedora de enseñar a las máquinas sobre sesgos inductivos similares a los humanos al combinar similitud generativa con aprendizaje contrastivo. Los hallazgos en los tres dominios sugieren que es posible crear modelos que no solo funcionen bien, sino que también se alineen más estrechamente con cómo piensan y aprenden los humanos.

La flexibilidad de este enfoque permite que se aplique a una variedad de situaciones complejas, abriendo la puerta a futuras investigaciones y aplicaciones en inteligencia artificial. Al inculcar valiosos sesgos inductivos en modelos de máquinas, hay potencial para avances que pueden mejorar la eficiencia y adaptabilidad del aprendizaje en varios dominios.

Direcciones Futuras

Si bien los resultados de este trabajo son alentadores, todavía hay áreas para una futura exploración. Una dirección podría ser examinar modelos generativos más complejos que consideren múltiples niveles de jerarquía, lo que podría capturar aún más matices en el aprendizaje humano. Además, aplicar métodos similares a diferentes modalidades más allá de la visión, como tareas de lenguaje, podría revelar nuevas formas de mejorar la comprensión y el rendimiento en sistemas de IA.

Además, es crucial considerar las implicaciones éticas de inculcar sesgos específicos en modelos de máquinas. No todos los sesgos son beneficiosos, y algunos pueden llevar a efectos negativos en la sociedad. Los investigadores deben reflexionar sobre las decisiones tomadas en el diseño de estos modelos y sus posibles impactos.

Al continuar investigando estas vías, hay un gran potencial para mejorar la relación entre la inteligencia humana y la de las máquinas y avanzar hacia sistemas de IA más capaces y alineados.

Fuente original

Título: Using Contrastive Learning with Generative Similarity to Learn Spaces that Capture Human Inductive Biases

Resumen: Humans rely on strong inductive biases to learn from few examples and abstract useful information from sensory data. Instilling such biases in machine learning models has been shown to improve their performance on various benchmarks including few-shot learning, robustness, and alignment. However, finding effective training procedures to achieve that goal can be challenging as psychologically-rich training data such as human similarity judgments are expensive to scale, and Bayesian models of human inductive biases are often intractable for complex, realistic domains. Here, we address this challenge by introducing a Bayesian notion of generative similarity whereby two datapoints are considered similar if they are likely to have been sampled from the same distribution. This measure can be applied to complex generative processes, including probabilistic programs. We show that generative similarity can be used to define a contrastive learning objective even when its exact form is intractable, enabling learning of spatial embeddings that express specific inductive biases. We demonstrate the utility of our approach by showing that it can be used to capture human inductive biases for geometric shapes, distinguish different abstract drawing styles that are parameterized by probabilistic programs, and capture abstract high-level categories that enable generalization.

Autores: Raja Marjieh, Sreejan Kumar, Declan Campbell, Liyi Zhang, Gianluca Bencomo, Jake Snell, Thomas L. Griffiths

Última actualización: 2024-09-30 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2405.19420

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.19420

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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