Una nueva IA imita el Cerebro de los Bebés al aprender y desarrollarse

Un modelo de IA inspirado en la mente infantil podría revolucionar el aprendizaje de las máquinas.

Una nueva IA imita el Cerebro de los Bebés al aprender y desarrollarse

El campo de la IA ha avanzado considerablemente en los últimos años, especialmente con el desarrollo de modelos de lenguaje de gran escala que han transformado nuestra interacción con las máquinas. Sin embargo, estos modelos requieren enormes cantidades de datos y recursos computacionales para funcionar, lo que plantea desafíos en términos de eficiencia y transparencia. Un nuevo enfoque está cambiando este panorama: el modelo PV-RNN emula la forma en que los bebés aprenden y desarrollan habilidades cognitivas.

Basado en la integración de visión, propiocepción y lenguaje, este modelo permite que la IA aprenda de manera más eficiente, utilizando menos datos y ofreciendo mayor claridad en sus procesos de toma de decisiones. Este avance no solo promete mejorar el rendimiento de la IA, sino también sentar las bases para un desarrollo más ético y seguro en el futuro.

El aprendizaje infantil: un proceso fascinante

El aprendizaje de los bebés es uno de los procesos más complejos y fascinantes que existen en la naturaleza. A diferencia de los adultos, que suelen aprender de manera más estructurada, los bebés aprenden principalmente a través de la interacción directa con su entorno.

Un concepto clave en este proceso es la composicionalidad, que es la capacidad de combinar y descomponer elementos para formar nuevas ideas. Por ejemplo, un bebé puede aprender el color rojo al ver objetos como una pelota, un camión y una flor rojas, y luego, puede generalizar este conocimiento para identificar un tomate como “rojo”, aunque nunca lo haya visto antes. Este fenómeno de aprender de los contextos variados es fundamental para que los niños desarrollen su comprensión del mutuo.

A lo largo de su desarrollo, los bebés integran múltiples fuentes de información sensorial para hacer conexiones y comprender su entorno. Esto incluye la visión (observar colores, formas, tamaños), la propiocepción (la sensación de los movimientos del cuerpo) y el lenguaje (las palabras que oyen de sus cuidadores). A medida que estos inputs se combinan, los niños no solo aprenden vocabulario, sino también a realizar acciones asociadas a esas palabras, como poner un objeto “roto” sobre otro “azul”, lo que demuestra una capacidad de pensar en términos más abstractos.

Lo más interesante es que este proceso de aprendizaje no requiere de grandes cantidades de información o datos. A través de pequeñas interacciones diarias, los bebés logran adquirir un conocimiento profundo del mundo que los rodea, algo que, en términos cognitivos, resulta impresionante. Este tipo de aprendizaje ha sido el modelo de referencia para el desarrollo de nuevas tecnologías de inteligencia artificial, que buscan replicar estos mecanismos humanos para mejorar la forma en que las máquinas aprenden y se desarrollan.

El modelo PV-RNN de Inteligencia Artificial: ¿cómo funciona?

El nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) desarrollado por los investigadores de la Unidad Neuro-robótica Cognitiva en el Instituto de Ciencia y Tecnología de Okinawa (OIST) tiene un enfoque radicalmente diferente al de los modelos tradicionales como los grandes modelos del lenguaje (LLMs). Su base está en un marco denominado PV-RNN (Red Neuronal Recurrente Variacional Predictiva), que imita de manera más eficiente los procesos de aprendizaje que ocurren en el cerebro de los bebés.

Mientras que los LLMs, como GPT, aprenden de vastos volúmenes de texto, analizando patrones relacionales estadísticas entre las palabras de grandes datasets, el modelo de IA basado en PV-RNN utiliza interacciones corporales y sensoriales para aprender.

Este enfoque se inspira en el Principio de Energía Libre, una teoría cognitiva que sugiere que el cerebro humano continuamente predice las sensaciones que experimentará basándose en experiencias pasadas y ajusta sus acciones para reducir la incertidumbre, lo que se conoce como “energía libre”. De manera similar, este modelo de IA intenta prever los resultados de sus acciones y ajustarlos con base en la información sensorial que recibe.

El modelo PV-RNN integra tres fuentes de entrada simultáneas para aprender: visión, propiocepción (el sentido de la propia posición y movimiento del cuerpo) y lenguaje. A través de un conjunto de instrucciones lingüísticas, como “coloca el bloque rojo sobre el azul”, la IA debe generar una predicción visual de los movimientos correspondientes de sus “brazos robotizados”, o bien, generar una instrucción lingüística a partir de la información sensorial que recibe. Este proceso refleja la forma en que los bebés aprenden a través de la combinación de lo que ven, sienten y oyen.

Lo que hace especial a este modelo es su capacidad para componer y descomponer conceptos de forma secuencial, similar a cómo los niños aprenden a asociar palabras con objetos y acciones en diversos contextos. A diferencia de los LLMs, que procesan grandes cantidades de datos de forma simultánea y no siempre de manera contextual, el modelo PV-RNN funciona con un conjunto de datos mucho más pequeño y es capaz de hacer generalizaciones significativas de manera eficiente. Por ejemplo, un bebé puede aprender el color “rojo” observando varios objetos rojos en diferentes situaciones, lo que le permite reconocer el color de un tomate o una flor sin haber visto estas situaciones específicas antes.

Este enfoque secuencial y modular, que emula las limitados recursos cognitivos de los bebés, también permite que los investigadores visualicen cómo la IA ajusta sus predicciones a lo largo del tiempo, lo que facilita la comprensión de sus procesos internos. Así, este modelo ofrece una mayor transparencia que los LLMs, cuyos mecanismos de toma de decisiones son a menudo una “caja negra”.

Beneficios y aplicaciones del modelo de IA

Una de las principales ventajas del nuevo modelo de IA basado en el PV-RNN es su eficiencia en el uso de los datos y su capacidad para generalizar a partir de un conjunto reducido de información. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), que requieren enormes cantidades de datos para entrenarse y alcanzar un alto rendimiento, este modelo logra aprender y generalizar con menos datos, lo que representa un avance significativo en términos de eficiencia.

En los LLMs, el problema de aprendizaje implica el análisis de grandes volúmenes de textos para predecir la probabilidad de las palabras en distintos contextos. Estos modelos requieren enormes recursos computacionales y cantidades masivas de datos, lo que hace que su entrenamiento sea costoso y, en algunos casos, limitado por la disponibilidad de datos de calidad. En contraste, el modelo PV-RNN se basa en interacciones corporales y sensory feedback, lo que le permite aprender de forma más eficiente, emulando la forma en que los humanos y los bebés adquieren conocimiento. Este enfoque reduce la necesidad de datos masivos y hace que el modelo sea mucho más accesible para diferentes aplicaciones.

Además, la transparencia que ofrece el diseño modular de este modelo es otro de sus grandes beneficios. En los LLMs, el proceso de toma de decisiones es difícil de rastrear, ya que los modelos son extremadamente complejos y sus decisiones a menudo no pueden ser interpretadas de manera directa. El modelo PV-RNN, por otro lado, permite a los investigadores observar cómo el sistema toma decisiones y cómo procesa la información. Al visualizar las predicciones y las acciones a lo largo del tiempo, los científicos pueden obtener información valiosa sobre los mecanismos internos que guían el aprendizaje de la IA.

Esta mayor transparencia no solo es útil para los investigadores, sino que también puede jugar un papel crucial en el desarrollo de IA ética y segura, al permitir una mejor comprensión de cómo las máquinas toman decisiones basadas en sus interacciones con el mundo.

Lecciones para la IA y la ciencia cognitiva

El modelo PV-RNN no solo abre nuevas avenidas en el campo de la cognición humana y el aprendizaje de la IA, sino que también podría tener un impacto profundo en el desarrollo de IA más ética y segura.

Al emular el aprendizaje infantil y basarse en interacciones con el entorno, este enfoque proporciona una mayor transparencia en el proceso de toma de decisiones de la IA. Esto contrasta con los modelos tradicionales, que a menudo se perciben como “cajas negras”, donde los procesos internos son opacos y difíciles de interpretar.

Esta mayor comprensión de cómo la IA toma decisiones es esencial para garantizar que los sistemas no operen de forma imprevista o perjudicial. La capacidad de observar cómo la IA aprende y adapta sus acciones basadas en experiencias sensoriales y lenguaje podría facilitar la creación de máquinas más responsables, con menos riesgos de comportamientos no deseados.

A largo plazo, el enfoque de aprendizaje del PV-RNN podría influir en la manera en que diseñamos sistemas de IA más humanos y adaptativos, fomentando un futuro donde las máquinas puedan interactuar de manera más efectiva con el mundo real, respetando las limitaciones y las necesidades humanas. Este modelo ofrece una visión prometedora para una IA que no solo es más eficiente, sino también más alineada con los principios éticos.

Conclusiones

El modelo PV-RNN, inspirado en el aprendizaje infantil, representa un avance significativo en la IA, al ser más eficiente y transparente que los modelos tradicionales. Su enfoque de aprendizaje basado en interacciones sensoriales y lenguaje abre nuevas perspectivas en la cognición humana y la ética de la IA, mostrando un futuro prometedor para sistemas más responsables y adaptativos.

  • Prasanna Vijayaraghavan et al. (2025). Development of compositionality through interactive learning of language and action of robots.Sci. Robot.10,eadp0751.

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Javi Soriano. (2025, enero 28). Una nueva IA imita el Cerebro de los Bebés al aprender y desarrollarse. Portal Psicología y Mente. https://psicologiaymente.com/inteligencia/nueva-ia-imita-cerebro-de-bebes-al-aprender-desarrollarse

Psicólogo

Javi Soriano es graduado en Psicología por la Universidad de Valencia y está acabando un Máster en Investigación Psicosocial. Le interesa todo lo que tiene que ver con las personas y la sociedad, pero le encanta leer y escribir sobre temas relacionados con el género, la sexualidad y las minorías. Es una persona muy curiosa a la que le encantan los debates y aprender de los demás.

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