Quien haya contemplado las figuras que dibujan las bandadas de estorninos en su vuelo al atardecer sabrá de lo que hablamos: miles de pájaros misteriosamente coordinados al unísono, ajenos a cualquier roce o colisión como una sinfonía celeste. Imaginemos ahora que esa precisión pudiese aplicarse a sistemas y procesos humanos como, por ejemplo, los razonamientos de la IA. Es lo que han planteado investigadores de la Universidad de Nueva York (NYU) para atajar uno de los grandes problemas de la inteligencia artificial: su propensión a alucinar. El trabajo, publicado en la revista Frontiers in Artificial Intelligence, demuestra la eficacia de un algoritmo basado en las bandadas de pájaros para mejorar los resultados de la inteligencia artificial generativa. En este artículo te contamos cómo lo han logrado.
Las alucinaciones en los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) se producen cuando el sistema genera información que parece coherente, pero es ilógica o, peor aún, aparentemente lógica, pero errónea factualmente. Para resolverlo, los investigadores han recurrido a la naturaleza, concretamente a lo que se conoce como “inteligencia de enjambre”, un fenómeno apreciable en las bandadas de pájaros o en los hormigueros.
Así, el nuevo algoritmo no se limita a pedir una respuesta a una sola IA, sino que despliega una “bandada” de agentes que colaboran entre sí. De la misma manera que un pájaro ajusta su trayectoria basándose en la posición de sus vecinos, estos agentes de software contrastan sus inferencias en tiempo real. Este enfoque permite que el sistema mantenga una línea de razonamiento coherente y se descarten desviaciones que, de forma aislada, acabarían convirtiéndose en una alucinación.
El eje de esta innovación radica en cómo se estructuran las interacciones entre los nodos de procesamiento. En una bandada real, no hay un líder único; la sincronización se logra mediante reglas locales de separación, alineación y cohesión basadas en el modelo de boids.
Este enfoque, propuesto por el experto en computación Craig Reynolds en 1986, fue un hito en la creación de vida artificial. Reynolds demostró que para recrear en una pantalla el vuelo complejo y armonioso de las aves no se necesitaba una programación centralizada y rígida, sino simplemente dotar a cada unidad individual —a la que denominó boid— de esas tres instrucciones básicas de interacción social.
El algoritmo de la NYU bebe directamente de este trabajo clásico, aplicando la lógica que revolucionó la animación digital y el estudio de sistemas complejos para “domesticar” el razonamiento de la inteligencia artificial generativa.
De este modo, el algoritmo de los investigadores neoyorquinos asigna niveles de confianza a los agentes que demuestran una mayor precisión en pasos intermedios de un problema complejo. Si un agente comienza a generar un dato erróneo, el resto de la “bandada” digital introduce un factor de corrección.
Al exigir que las respuestas finales sean el resultado de un consenso dinámico y no de una generación lineal e independiente, el margen de error se reduce de forma drástica. El resultado es un sistema mucho más robusto frente a los datos y razonamientos sacados de la manga con que suelen castigarnos las IA.
Implementar este comportamiento inspirado en la biología no solo mejora la veracidad, sino que optimiza la eficiencia del sistema. A diferencia de otros métodos de verificación que requieren una enorme capacidad de computación para “releer” y corregir cada frase, la estructura de bandada permite una corrección orgánica durante el proceso de creación.
Este avance supone un cambio de paradigma: pasar de modelos de lenguaje aislados a ecosistemas de agentes que colaboran entre sí. La investigación de Frontiers in Artificial Intelligence demuestra que, al imitar la resiliencia de los sistemas naturales, podemos desarrollar una IA que no solo sea más inteligente, sino sobre todo más fiable y coherente.
Curiosamente, mientras la computación aprende de los pájaros para mejorar sus algoritmos, la ornitología está adoptando la IA para desentrañar los secretos de estas especies. La relación se ha vuelto circular y beneficiosa para la ciencia. Un win-win en toda regla.
Históricamente, el estudio de las aves requería miles de horas de trabajo de campo. Hoy, herramientas como las redes neuronales convolucionales están revolucionando el sector con aplicaciones como estas:
- Identificación acústica. Sistemas de IA que analizan grabaciones de audio en bosques tupidos para identificar especies raras a través de sus cantos, con una capacidad superior al oído humano en precisión y velocidad.
- Seguimiento migratorio. Algoritmos de aprendizaje profundo que procesan datos de radares meteorológicos para predecir patrones de migración masiva y habilitar corredores biológicos antes de que las aves lleguen a ellos.
- Conservación preventiva. Al analizar imágenes satelitales, la IA puede detectar cambios mínimos en los hábitats que indican un declive poblacional mucho antes de que sea evidente para los observadores sobre el terreno.
Uno de los últimos ejemplos del uso de la IA para monitorizar aves, son las cámaras de alta definición empleadas en parques eólicos de ACCIONA como el de Tahivilla, en Tarifa, que identifican la especie de las aves migratorias para detener los aerogeneradores en caso de riesgo.
Además de esta labor de protección a corto plazo, los datos recabados pueden utilizarse para entender mejor la biodiversidad de la zona e implementar medidas para preservarla, tales como áreas de nidificación o reservas naturales.
Fuentes:
David es periodista especializado en innovación. Desde sus primeros tiempos como analista de telefonía móvil hasta su faceta de Country Manager de Terraview, una startup de IA aplicada a viticultura, ha estado apegado a la innovación y las nuevas tecnologías.
Es colaborador de El Confidencial y en medios culturales como Frontera D y El Estado Mental, siempre desde la convicción de que lo humano y lo tecnológico pueden (y deben) ir de la mano.