El olvido catastrófico es un fenómeno observado en redes neuronales y sistemas de aprendizaje profundo, donde el aprendizaje de nueva información provoca una pérdida repentina o grave de los conocimientos previamente adquiridos. Esta limitación se manifiesta principalmente durante el entrenamiento secuencial en varias tareas: la red ajusta sus parámetros para la nueva tarea a expensas del rendimiento en las tareas anteriores. El olvido catastrófico distingue la inteligencia artificial del aprendizaje humano, que puede acumular habilidades sin borrarlas. Este fenómeno revela así un desafío fundamental para el aprendizaje continuo y la inteligencia artificial adaptativa.
Casos de uso y ejemplos
El olvido catastrófico se produce cuando los modelos se actualizan con flujos de datos no estacionarios, se adaptan a nuevos dominios o se entrenan en tareas múltiples. Por ejemplo, un asistente de voz entrenado para reconocer varios idiomas puede olvidar los anteriores al aprender uno nuevo. Los sistemas de recomendación o detección de fraudes, ante comportamientos cambiantes, también pueden verse afectados por este fenómeno.
Principales herramientas, librerías y frameworks
Varios frameworks permiten experimentar estrategias para mitigar el olvido catastrófico, como PyTorch y TensorFlow, junto con bibliotecas especializadas como Avalanche, Continuum o sequoia. Estas herramientas facilitan la implementación de técnicas como Elastic Weight Consolidation (EWC), Learning without Forgetting (LwF) o regularización basada en memoria.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
Las investigaciones recientes se orientan hacia arquitecturas que permitan un aprendizaje verdaderamente continuo, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. Se observa un auge de métodos híbridos que combinan memoria externa, regularización dinámica y aprendizaje por transferencia. Los avances en modelos fundacionales y enfoques modulares también abren nuevas perspectivas para limitar el olvido catastrófico en entornos reales y complejos.