Un paso más cerca de la IA 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 metamenoria 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 metamenoria, 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 metamenoria?

La metamenoria 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 metamenoria sea importante es que implica que una persona tiene conocimiento de sus propias capacidades de memoria, 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 metamenoria”, 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 metamenoria, 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 metamenoria. 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 de entre varios objetos similares. Funciona en un sistema de recompensas, con respuestas correctas recompensadas y respuestas incorrectas castigadas. Sin embargo, el sujeto puede decidir no realizar la prueba y aún así ganar una recompensa menor.

Cuando los humanos realizan esta tarea, naturalmente utilizan su metamenoria 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 al castigo y tomarían la recompensa menor.

Lograr la metamenoria en el modelo de red neuronal

El equipo de investigadores, que incluyó 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 también pueden realizar esta tarea.

La red neuronal pudo examinar sus recuerdos, mantenerlos y separar las salidas sin requerir asistencia o intervención humana. Esto sugirió la plausibilidad de que tuviera mecanismos de metamenoria.

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

El nuevo desarrollo es un paso importante hacia la consecución de máquinas con recuerdos similares a los humanos.

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