La unidad DeepMind de Google ha propuesto un nuevo enfoque de la inteligencia artificial, denominado «flujos», que permite a los modelos de IA aprender de su entorno a través de la experiencia, en lugar de basarse únicamente en datos generados por humanos. En un artículo reciente, los investigadores David Silver y Richard Sutton afirman que el desarrollo tradicional de la IA está limitado por datos estáticos y prejuicios humanos, que restringen la capacidad de los modelos para autodescubrir conocimientos. Sugieren que dotar a la IA de un aprendizaje basado en la experiencia desbloqueará nuevas e increíbles capacidades. El enfoque de los «flujos» se basa en los principios del aprendizaje por refuerzo, lo que permite a los agentes de IA interactuar con el mundo y adaptarse con el tiempo, de forma similar al aprendizaje humano. Este método contrasta con el enfoque actual, centrado en interacciones breves y aisladas, típico de los grandes modelos lingüísticos. Los investigadores creen que, al conectar a los agentes de inteligencia artificial con espacios de acción y observación ricos, estos modelos pueden obtener información valiosa de diversas señales del entorno. Imaginan un futuro en el que los agentes de inteligencia artificial actúen de forma autónoma y actualicen continuamente sus conocimientos a partir de las interacciones con el mundo real. Aunque los objetivos definidos por el ser humano seguirán siendo importantes, los agentes podrán explorar y aprender de forma independiente, mejorando su rendimiento y adaptabilidad. En conjunto, este cambio podría suponer un avance significativo en las capacidades de los sistemas de IA.
