Nuevo Modelo Neurocomputacional de Cerebro Podría Avanzar la Investigación de la Inteligencia Artificial

Un nuevo estudio de la Universidad de Montreal presenta un nuevo modelo neurocomputacional del cerebro humano. Este nuevo modelo proporciona una comprensión más profunda de cómo el cerebro desarrolla habilidades cognitivas complejas, y podría avanzar la investigación de la inteligencia artificial (IA) neural.

El estudio se publicó el 19 de septiembre en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Fue realizado por un grupo internacional de investigadores del Institut Pasteur y la Sorbonne Université en París, el CHU Sainte-Justine, Mila — Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec, y la Universidad de Montreal.

Desarrollo Neural

El estudio describe el desarrollo neural en tres niveles jerárquicos de procesamiento de información:

• Nivel Sensorimotor: Explora cómo la actividad interna del cerebro aprende patrones de la percepción y los asocia con la acción.
  
• Nivel Cognitivo: Examina cómo el cerebro combina contextualmente esos patrones.

• Nivel Consciente: Considera cómo el cerebro se disocia del mundo exterior y manipula los patrones aprendidos (a través de la memoria) que ya no son accesibles a la percepción.

La nueva investigación proporciona una comprensión más profunda de los mecanismos subyacentes de la cognición debido a que el modelo se centra en la interacción entre dos tipos fundamentales de aprendizaje. El primero es el aprendizaje de Hebb, que se asocia con la regularidad estadística, como la repetición. El segundo es el aprendizaje por refuerzo, que se asocia con la recompensa y el neurotransmisor dopamina.

El modelo recién desarrollado resuelve tres tareas de complejidad creciente en los niveles, y el equipo introdujo un nuevo mecanismo central cada vez, lo que les ayudó a avanzar.

Los resultados destacaron dos mecanismos fundamentales para el desarrollo multilevel de habilidades cognitivas en redes neuronales biológicas:

• Epigénesis Sináptica: El aprendizaje de Hebb tiene lugar a escala local, mientras que el aprendizaje por refuerzo tiene lugar a escala global.

• Dinámica Autoorganizada: Actividad espontánea y relación equilibrada de excitación/inhibición de las neuronas.

IA de Próxima Generación y Conciencia Artificial

Guillaume Duman es un miembro del equipo y profesor asistente de psiquiatría computacional en UdeM, así como investigador principal en el Centro de Investigación del CHU Sainte-Justine.

“Nuestro modelo demuestra cómo la convergencia neuro-AI resalta los mecanismos biológicos y las arquitecturas cognitivas que pueden impulsar el desarrollo de la próxima generación de inteligencia artificial y incluso llevar eventualmente a la conciencia artificial”, dice Dumas.

Para lograr esto, Dumas dice que pueden tener que integrar las dimensiones sociales de la cognición. El equipo ahora está explorando la integración de dimensiones biológicas y sociales, y ya han creado la primera simulación de dos cerebros completos en interacción.

El equipo cree que al anclar los modelos computacionales futuros en realidades biológicas y sociales, obtendrán una comprensión más profunda de los mecanismos subyacentes de la cognición. También creen que proporcionará un puente entre la IA y el cerebro humano.