Nuevo sistema de aprendizaje automático imita el cerebro humano
Axiom, desarrollado por Verse AI, domina videojuegos simples con mayor eficiencia que los métodos tradicionales. Inspirado en el principio de energía libre de Karl Friston, este enfoque promete revolucionar la creación de agentes de IA. Los resultados se publicaron el 11 de junio de 2025.
«Un cerebro digital que aprende en tiempo real»
El sistema Axiom utiliza un algoritmo basado en inferencia activa, que modela interacciones físicas entre objetos y actualiza sus predicciones según lo observado. Requiere menos ejemplos y potencia computacional que el aprendizaje por refuerzo profundo, método dominante en IA actual. François Chollet, creador del benchmark ARC 3, lo considera «original y prometedor» para avanzar hacia la Inteligencia General Artificial (AGI).
Inspiración en la neurociencia
Karl Friston, neurocientífico de Verses, explica que Axiom emula procesos cognitivos humanos: «No solo aprende, sino que actúa en el mundo». La tecnología ya se prueba en modelado de mercados financieros, según Gabe René, CEO de la empresa.
Un contrapunto a los modelos de lenguaje
Mientras la IA moderna depende de redes neuronales entrenadas con grandes cantidades de datos, Axiom ofrece una arquitectura más eficiente para tareas que requieren adaptación rápida. Su desarrollo retoma ideas de Geoffrey Hinton, pionero del aprendizaje profundo, aunque busca superar sus limitaciones.
De la teoría a los videojuegos
El principio de energía libre, base teórica de Axiom, surgió en 2018 como un marco matemático para explicar la inteligencia. Ahora, demuestra su utilidad práctica en entornos virtuales simplificados, sentando las bases para agentes de IA más versátiles.
¿El futuro de los agentes inteligentes?
El éxito de Axiom en videojuegos plantea su potencial en aplicaciones reales, desde finanzas hasta robótica. Su eficiencia y capacidad de aprendizaje en tiempo real podrían redefinir cómo interactúan las máquinas con entornos dinámicos.