Investigadores del Imperial Department of Electrical and Electronic Engineering of London han publicado hoy un paper en la revista Nature que gira alrededor de la recreación del cerebro humano. La investigación revela como la variabilidad entre neuronas puede ser útil para crear IAs más inteligentes

En el estudio, llamado Neural heterogeneity promotes robust learning, aseguran que la ciencia lleva décadas intentando recrear la capacidad de aprendizaje del humano sin éxito. Por ello decidieron buscar las diferencias físicas entre una IA y un cerebro humano.

Sistema heterogéneo

Este último se compone de neuronas, pequeñas células interconectadas que a “simple vista” se ven como una red homógenea. Sin embargo, si se les inspecciona de cerca, se notará que cada una es distinta a la otra, son como copos de nieve, ninguna es igual a otra.

Esto se sabe desde hace un tiempo, pero no se había pensado en esto como una de las razones por la que el cerebro funciona cómo lo hace. Por ello llevaron a cabo un experimento en el que recrearon las neuronas humanas, tal como ya sucede con las IAs existentes, solo que haciendo que cada neurona sea única.

La IA reconocía patrones.

De esta manera se descubrió que la IA aprendía mucho más rápido, al nivel del de la inteligencia humana. Las tareas eran sencillas, claro, reconocer patrones, gestos faciales, diferencias iconos básicos. Después de todo, no se puede aún recrear a la perfección ya que nuestro cerebro está compuesto de millones de neuronas.

Además, aún hay una gran limitación y es la eficiencia energética. El cerebro realiza muchas tareas al mismo tiempo manteniendo los niveles de energía al mínimo, impulsos eléctricos débiles conectar a las neuronas. Mientras que las neuronas artificiales requieren de mucho más trabajo y energía.

Los descubrimientos han renovado la confianza en la inteligencia artificial que con el tiempo podría asemejarse mucho a la humana y ser una asistente en muchas tareas del día a día. Aunque quizá no en tareas de cooperación.

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