Olvida las etiquetas: la IA aprende de manera continua a partir de video en crudo y es un auténtico cambio de juego. El avance hacia AGI depende de la capacidad de aprendizaje continuo, es decir, que un sistema incorpore nueva información sin olvidar lo ya aprendido, directamente desde flujos de video sin anotar. Esa visión ya es posible gracias a técnicas modernas de autoaprendizaje y modelado no supervisado.
El desafío se conoce como aprendizaje continuo no supervisado en video, uVCL. Aquí el sistema debe descubrir por sí mismo patrones y estructuras sin etiquetas, manejar la complejidad espaciotemporal del video, y adaptarse a una secuencia de dominios o categorías sin señales explícitas de cuándo termina una tarea y empieza otra. Todo esto, además, con restricciones reales de cómputo y memoria.
La solución más prometedora combina un enfoque no paramétrico con representación profunda incrustada. En términos simples, se extraen características robustas de los videos y se agrupan dinámicamente sin fijar de antemano cuántas categorías existirán. El modelo crea, fusiona o refina clústeres conforme llegan nuevos datos, minimizando el olvido catastrófico.
Extracción de características con transformadores de video auto supervisados. Redes tipo masked autoencoder para video capturan dependencias espaciales y temporales y producen embeddings estables, incluso con variaciones de iluminación, cámara o movimiento. Esta base sólida es crítica para que el agrupamiento posterior realmente refleje conceptos y acciones.
Modelo probabilístico no paramétrico sobre las características profundas. En lugar de fijar el número de clases, se usa un proceso de mezcla que permite abrir nuevos clústeres cuando aparecen patrones inéditos y consolidar los existentes cuando hay evidencia suficiente. Así se adapta de forma orgánica a dominios cambiantes.
Clustering profundo incremental y memoria. Se mantienen prototipos por clúster y un buffer de ejemplos representativos para estabilizar la frontera de decisión. Se aplican estrategias de distilación y regularización para alinear los nuevos embeddings con el espacio ya aprendido, reduciendo el olvido sin necesidad de etiquetas.
Objetivos auto supervisados complementarios. El enmascarado de patches de video y las pérdidas contrastivas por instancia y por prototipo refuerzan que clips similares permanezcan cercanos en el espacio latente, incluso mientras llegan escenas, objetos o acciones nunca vistas.
Detección implícita de cambios de tarea. El sistema infiere transiciones cuando emergen distribuciones nuevas en el embedding, apoyándose en detección de puntos de cambio, divergencias de distribución y divergencias en la asignación a clústeres, todo sin metadatos.
Eficiencia y escalabilidad. Con muestreo adaptativo de frames, ventanas deslizantes y actualización por lotes pequeños, el sistema opera en streaming y en el borde. La memoria se controla con políticas de reemplazo por diversidad y antigüedad para no degradar el rendimiento con el tiempo.
Pseudocódigo conceptual. Inicializar extractor E y modelo no paramétrico M con prototipos vacíos, crear buffer B. Para cada clip de video, obtener embedding z con E, actualizar M con clustering incremental y posibles nuevos clústeres, ajustar prototipos y registrar ejemplos en B, aplicar regularización por distilación sobre prototipos previos, evaluar métricas de streaming como pureza, NMI y olvido acumulado.
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