El cerebro tiene mejor memoria que la IA

En las últimas décadas, la inteligencia artificial ha tenido buenos resultados en muchas áreas de la ciencia y la tecnología.

Incluso en el ajedrez, un algoritmo de IA juega mejor que un humano.Vale la pena recordar cómo en 1996 la computadora Deep Blue venció por primera vez a un humano, el campeón de ajedrez Garry Kasparov. Una nueva investigación muestra que la estrategia del cerebro para almacenar recuerdos puede conducir a recuerdos imperfectos, pero a su vez le permite almacenar más recuerdos con menos recursos que la IA. El trabajo fue realizado por científicos de SISSA en colaboración con el Instituto Kavli de Neurobiología de Sistemas y el Centro de Computación Neural.

Redes neuronales, ya sean reales oartificial, aprende ajustando las conexiones entre las neuronas. Al fortalecerlas o debilitarlas, algunas neuronas se vuelven más activas, otras menos, hasta que ocurre un patrón específico de actividad. A este patrón lo llamamos "memoria". La estrategia de la IA consiste en utilizar algoritmos complejos y prolongados que afinan y optimizan de forma iterativa las conexiones entre las neuronas. El cerebro hace esto mucho más simple: cada conexión entre neuronas cambia solo dependiendo de qué tan activas estén las dos neuronas al mismo tiempo. Durante mucho tiempo se ha pensado que esto permite un menor almacenamiento de memoria en comparación con un algoritmo de IA.

Una nueva investigación muestra una imagen diferente:Cuando una estrategia relativamente simple utilizada por el cerebro para cambiar las conexiones neuronales se combina con patrones biológicamente plausibles de respuestas neuronales individuales, entonces la estrategia funciona tan bien o mejor que los algoritmos de IA.

La razón de esta paradoja es la introducción.Errores: cuando la memoria se recupera efectivamente, puede ser idéntica o estar correlacionada con la entrada original que se va a recordar. La estrategia del cerebro resulta en recuperar recuerdos que no son idénticos a las entradas originales, suprimiendo la actividad de aquellas neuronas que apenas están activas en cada patrón. Estas neuronas silenciadas en realidad no desempeñan un papel crucial a la hora de distinguir entre diferentes recuerdos almacenados en la misma red. Al ignorarlos, los recursos neuronales se centran en aquellas neuronas que son relevantes para la entrada que debe recordarse y proporcionar un mayor rendimiento.

En general, este estudio destaca cómoLos procedimientos de aprendizaje autoorganizados biológicamente plausibles pueden ser tan efectivos como los algoritmos de aprendizaje lentos e inverosímiles.

Ver tambien

Aborto y ciencia: que pasará con los niños que darán a luz

La Tierra alcanzará una temperatura crítica en 20 años

En el espacio, encontraron ondas gravitacionales que cambian el espacio y el tiempo. Qué significa eso?