Investigadores del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Leicester han publicado un artículo en la revista "Neural Networks" en el que se describen los fundamentos matemáticos de los nuevos algoritmos que permitirían a la Inteligencia Artificial recopilar informes de errores y corregirlos inmediatamente sin afectar las habilidades existentes, acumulando correcciones que podrían ser usadas para futuras versiones o actualizaciones.

Esto podría proporcionar esencialmente a los robots -indica el estudio- la capacidad de corregir los errores instantáneamente; es decir, "aprender" de sus errores sin dañar el conocimiento ya adquirido y, en última instancia, difundir nuevos conocimientos entre ellos.

La inteligencia artificial podrá "aprender" de sus fallos y adquirir más conocimientos

Junto con socios de la compañía ARM, los algoritmos se combinan en un sistema, un corrector de Inteligencia Artificial, capaz de mejorar el rendimiento de los robots sobre la marcha.

"Múltiples versiones de analíticas de big data de Inteligencia Artificial se han desplegado hasta la fecha en millones de computadoras y gadgets en varias plataformas", explica el profesor Alexander Gorban, del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Leicester, que añade que estas "están funcionando en redes no uniformes e interactúan".

"Gigantes tecnológicos industriales como Amazon, IBM, Google, Facebook, SoftBank, ARM y muchos otros están involucrados en el desarrollo de estos sistemas -agrega el investigador-. El rendimiento de ellos aumenta, pero a veces cometen errores como falsas alarmas, detecciones erróneas o predicciones erróneas. Los errores son inevitables debido a la incertidumbre inherente de "big data".