Disección de la inteligencia artificial para comprender mejor el cerebro humano

“Las preguntas fundamentales que los neurocientíficos y científicos informáticos intentan responder son similares”, dice Aude Oliva de MIT. “Tienen un sistema complejo hecho de componentes; por un lado, se llaman neuronas y por el otro, se llaman unidades, y estamos haciendo experimentos para tratar de determinar qué calculan esos componentes”.

En el trabajo de Oliva, que presenta en el simposio CNS, los neurocientíficos están aprendiendo mucho sobre el papel de las claves contextuales en el reconocimiento de imágenes humanas. Mediante el uso de “neuronas artificiales”, esencialmente líneas de código, software, con modelos de redes neuronales, pueden analizar los diversos elementos que intervienen en el reconocimiento de un lugar u objeto específico.

“El cerebro es una red neuronal profunda y compleja”, dice Nikolaus Kriegeskorte de la Universidad de Columbia, quien preside el simposio. “Los modelos de redes neuronales son modelos inspirados en el cerebro que ahora son el estado del arte en muchas aplicaciones de inteligencia artificial, como la visión por computadora”.

En un estudio reciente de más de 10 millones de imágenes, Oliva y sus colegas enseñaron una red artificial para reconocer 350 lugares diferentes, como una cocina, dormitorio, parque, sala de estar, etc. Esperaban que la red aprendiera objetos como una cama asociada. con un dormitorio Lo que no esperaban era que la red aprendiera a reconocer a las personas y los animales, por ejemplo, perros en parques y gatos en las salas de estar.

Los programas de inteligencia de máquina aprenden muy rápido cuando se les da mucha información, que es lo que les permite analizar el aprendizaje contextual en un nivel tan fino, dice Oliva. Si bien no es posible diseccionar las neuronas humanas a tal nivel, el modelo de computadora que realiza una tarea similar es completamente transparente. Las redes neuronales artificiales sirven como “mini-cerebros que pueden ser estudiados, cambiados, evaluados, comparados con las respuestas dadas por las redes neuronales humanas, por lo que los neurocientíficos cognitivos tienen algún tipo de bosquejo de cómo puede funcionar un cerebro real”.

De hecho, Kriegeskorte dice que estos modelos han ayudado a los neurocientíficos a comprender cómo las personas pueden reconocer los objetos que los rodean en un abrir y cerrar de ojos. “Esto involucra millones de señales que emanan de la retina, que recorren una secuencia de capas de neuronas, extrayendo información semántica, por ejemplo, que estamos viendo una escena callejera con varias personas y un perro”, dice. “Los modelos actuales de redes neuronales pueden realizar este tipo de tareas usando solo cálculos que las neuronas biológicas pueden realizar. Además, estos modelos de redes neuronales pueden predecir hasta cierto punto cómo responderá una neurona en el cerebro a cualquier imagen”.

El uso de la informática para comprender el cerebro humano es un campo relativamente nuevo que se está expandiendo rápidamente gracias a los avances en la velocidad y la potencia de la informática, junto con las herramientas de imágenes de la neurociencia. Las redes artificiales aún no pueden replicar las capacidades visuales humanas, dice Kriegeskorte, pero modelando el cerebro humano, están fomentando la comprensión tanto de la cognición como de la inteligencia artificial. “Es un momento excepcionalmente emocionante para trabajar en la intersección de la neurociencia, la ciencia cognitiva y la inteligencia artificial”, dice.

De hecho, dice Oliva; “La neurociencia cognitiva y computacional humana es un área de investigación de rápido crecimiento, y el conocimiento sobre cómo el cerebro humano puede ver, oír, sentir, pensar, recordar y predecir es obligatorio para desarrollar mejores herramientas de diagnóstico, para reparar el cerebro, y para asegurarse de que se desarrolla bien “.

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