No estoy seguro de cuáles son todos, pero aquí hay uno que parece algo pasado por alto (aunque podría haber trabajo inédito en esta área). Los humanos somos capaces de aprender a través de la experiencia directa y mediante la enseñanza explícita. Así son las computadoras. Lo que también hacemos, como humanos, es aprender jugando un sistema contra otro. Percibimos visualmente que algo está en posición vertical, pero “sentimos” cinestésicamente que NO está en posición vertical. Podemos aprender actuando en este entorno para conciliar estas percepciones diferentes. Otro ejemplo: tienes un tío que es un conservador del arco y otro que es un liberal sangrante. Te preguntas qué quieres ser. Puedes imaginar un diálogo entre estos dos tíos aplicado a varias situaciones. Juegas esto completamente en tu cabeza. Pero a través de ese proceso, puede encontrar una solución a un problema que ninguno de los tíos hubiera pensado. Y puede usar el diálogo para decidir “dónde se encuentra” en el espectro político. Hasta donde sé, este tipo de aprendizaje interno está más allá de lo que hacen los sistemas de inteligencia artificial hoy en día. Pero no creo que sea imposible en principio.
¿Cuáles son los temas candentes para la investigación en Machine Learning?
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