Científicos del Instituto de Neurociencia de Princeton, Estados Unidos, realizaron un experimento para entender cómo las personas deciden cuánto esfuerzo dedicar al aprendizaje.
El estudio analizó la reacción de los participantes ante tareas de diferentes niveles de dificultad. Los resultados muestran que el cerebro humano aumenta el esfuerzo cuando percibe la posibilidad real de aprender algo nuevo.
En el experimento, los participantes realizaron primero tareas sencillas y luego tareas difíciles. Quienes tuvieron éxito en las pruebas fáciles se mostraron más dispuestos a esforzarse en desafíos futuros.
Por el contrario, quienes enfrentaron tareas muy difíciles y no lograron progresar perdieron motivación y dedicaron menos esfuerzo en la siguiente prueba.
Según el artículo publicado por la Universidad de Princeton, este comportamiento sugiere que la expectativa de éxito es clave para decidir cuánto esfuerzo dedicar.
De acuerdo con Javier Masís, investigador de Princeton y autor principal del estudio, las personas tienden a invertir más energía mental en situaciones donde creen que pueden aprender. El estudio señala que este patrón podría ser una adaptación natural para usar el esfuerzo mental de forma eficiente.
Jonathan Cohen, director asociado de la iniciativa Mentes Naturales y Artificiales del Laboratorio de IA de Princeton, destacó que estos resultados pueden ayudar a mejorar el diseño de modelos de inteligencia artificial.
El aprendizaje eficiente depende de la expectativa
Los investigadores observaron que la motivación para aprender aumenta si la persona cree que sus esfuerzos darán resultados. Quienes lograron avances en tareas previas mostraron más disposición a seguir aprendiendo.
En cambio, quienes no progresaron en tareas difíciles redujeron su esfuerzo en pruebas posteriores. Según Masís, este comportamiento refleja una estrategia que prioriza el uso eficiente de la energía mental.
Cohen explicó: “Los algoritmos pueden hacer tareas complejas, pero no saben identificar qué necesitan aprender”.
Los resultados del estudio sugieren que, si los sistemas de inteligencia artificial pudieran ajustar su esfuerzo como los humanos, mejorarían su rendimiento y adaptabilidad. Incorporar la variable del esfuerzo en los algoritmos podría hacer que la IA aprenda de manera más eficiente.
Masís señaló que la expectativa de aprendizaje impulsa el esfuerzo mental. Aplicar este principio en la inteligencia artificial permitiría crear modelos que ajusten su dedicación según las posibilidades de aprender, como hacen las personas.
Aplicación de los hallazgos en inteligencia artificial
Para probar esta idea, los investigadores diseñaron un experimento donde los agentes de inteligencia artificial simulan todo el proceso de entrenamiento antes de decidir cuánto esfuerzo aplicar.
Rodrigo Carrasco Davis, investigador postdoctoral en Princeton, comparó este método con la forma en que los estudiantes planean su estudio: distribuyen el tiempo y la energía entre varias materias según el valor de cada examen.
Carrasco Davis explicó que en este modelo, el agente de IA no solo optimiza cada paso, sino que evalúa toda la trayectoria de aprendizaje antes de actuar. De acuerdo con las pruebas, añadir la noción de esfuerzo en los algoritmos mejora los resultados y acelera el aprendizaje.
Masís afirmó que el cerebro humano dedica más esfuerzo mental cuando espera aprender algo útil. Este principio, trasladado a la inteligencia artificial, puede hacer que los sistemas sean más autónomos y flexibles. “La predicción es que, si aplicamos lo que hacen las personas a las máquinas, estas aprenderán mejor”, indicó Masís.
Implicancias para el futuro de la tecnología y el aprendizaje
Este hallazgo tiene relevancia tanto para la neurociencia como para el desarrollo tecnológico. Cohen destacó que los próximos modelos de inteligencia artificial podrían beneficiarse al integrar mecanismos de motivación y autorregulación del esfuerzo.
Comprender cómo las personas distribuyen su esfuerzo mental puede ser clave para el avance de los sistemas inteligentes.
El artículo concluye que el esfuerzo mental guiado por la expectativa de aprendizaje es fundamental para el desarrollo humano y tecnológico. Los expertos creen que, a medida que la inteligencia artificial avance, será necesario incorporar estrategias inspiradas en el comportamiento humano.
Carrasco Davis remarcó: “El desafío en el aprendizaje automático es descubrir cómo se aprende a aprender”. El trabajo de Masís y su equipo abre un nuevo camino para futuras investigaciones en neurociencia y tecnología.
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