Google Research ha presentado un nuevo enfoque llamado Nested Learning, que permite un aprendizaje más humano y constante en la inteligencia artificial. Este enfoque redefine la forma en que se construyen y entrenan los modelos de aprendizaje automático, inspirado en el principio de neuroplasticidad del cerebro humano. La idea central es concebir un modelo de inteligencia artificial como un conjunto de problemas de optimización anidados, cada uno con su propia dinámica y ritmo de actualización. Se ha desarrollado una arquitectura denominada Hope, que incorpora un sistema de memoria continua y permite un manejo más eficaz del contexto a largo plazo. En pruebas de modelado de lenguaje y razonamiento de sentido común, Hope demostró un rendimiento superior a modelos existentes, logrando menor perplejidad y mayor precisión en tareas de razonamiento. Nested Learning es un paso firme hacia la inteligencia artificial que aprende de manera continua, como lo hace el cerebro humano.