Un paso más cerca de la inteligencia artificial con una mente similar a la humana

Un equipo de investigadores de la Escuela de Graduados de Informática de la Universidad de Nagoya han acercado un paso más al desarrollo de una red neuronal con metamemoria a través de un experimento de evolución basado en computadora. Este tipo de red neuronal podría ayudar a los expertos a entender la evolución de la metamemoria, lo que podría ayudar a desarrollar inteligencia artificial (IA) con una mente similar a la humana.

La investigación se publicó en la revista científica Scientific Reports.

¿Qué es la Metamemoria?

La metamemoria es el proceso por el cual nos preguntamos si recordamos algo, y esa memoria se utiliza para decidir sobre acciones actuales. Este es un proceso muy complejo. Lo que hace que la metamemoria sea importante es que implica que una persona tiene conocimiento de sus propias capacidades de memoria, lo que se utiliza para ajustar su comportamiento.

El profesor Takaya Arita es el autor principal de la investigación.

“Para elucidar la base evolutiva de la mente y la conciencia humanas, es importante entender la metamemoria”, dice el profesor Arita. “Una inteligencia artificial verdaderamente similar a la humana, que pueda interactuar y disfrutar como un miembro de la familia en el hogar de una persona, es una inteligencia artificial que tiene una cierta cantidad de metamemoria, ya que tiene la capacidad de recordar cosas que una vez escuchó o aprendió”.

Los investigadores suelen emplear una tarea de ‘coincidencia retrasada’ cuando estudian la metamemoria. En humanos, esta tarea implica que el participante ve un objeto, lo recuerda y luego participa en una prueba para seleccionar la cosa que había visto anteriormente entre varios objetos similares. Funciona en un sistema de recompensa, con respuestas correctas recompensadas y respuestas incorrectas castigadas. Sin embargo, el sujeto puede decidir no hacer la prueba y aún así ganar una recompensa menor.

Cuando los humanos realizan esta tarea, naturalmente utilizan su metamemoria para considerar si recordaron ver el objeto. Si es así, tomarían la prueba y obtendrían una recompensa mayor. Pero si no estaban seguros, evitarían arriesgarse a la penalización y tomarían la recompensa menor.

Lograr la Metamemoria en el Modelo de Red Neuronal

El equipo de investigadores, que incluía al profesor Takaya Arita, Yusuke Yamato y Reiji Suzuki de la Escuela de Graduados de Informática, desarrolló un modelo de red neuronal artificial que realizó la tarea de coincidencia retrasada y analizó su comportamiento.

El modelo demostró la capacidad de evolucionar hasta el punto en que se desempeñó de manera similar a los monos en estudios anteriores. La investigación previa ha indicado que los monos pueden realizar esta tarea también.

La red neuronal pudo examinar sus memorias, conservarlas y separar las salidas sin necesidad de asistencia o intervención humana. Esto sugirió la posibilidad de que tenga mecanismos de metamemoria.

“La necesidad de metamemoria depende del entorno del usuario. Por lo tanto, es importante que la inteligencia artificial tenga una metamemoria que se adapte a su entorno aprendiendo y evolucionando”, dice el profesor Arita. “El punto clave es que la inteligencia artificial aprende y evoluciona para crear una metamemoria que se adapte a su entorno”.

El nuevo desarrollo es un paso importante hacia el logro de máquinas con memorias similares a las humanas.

“Se espera que este logro proporcione pistas para la realización de inteligencia artificial con una ‘mente similar a la humana’ y incluso conciencia”, dice el equipo.