Las limitaciones físicas impulsan la evolución de la IA similar al cerebro

en un innovador estudio , los científicos de Cambridge han adoptado un enfoque novedoso de la inteligencia artificial, demostrando cómo las limitaciones físicas pueden influir profundamente en el desarrollo de un sistema de IA.

Esta investigación, que recuerda las limitaciones operativas y de desarrollo del cerebro humano, ofrece nuevos conocimientos sobre la evolución de sistemas neuronales complejos. Al integrar estas limitaciones, la IA no sólo refleja aspectos de la inteligencia humana sino que también desentraña el intrincado equilibrio entre el gasto de recursos y la eficiencia del procesamiento de la información.

El concepto de limitaciones físicas en la IA

El cerebro humano, un epítome de las redes neuronales naturales, evoluciona y opera dentro de una multitud de limitaciones físicas y biológicas. Estas limitaciones no son obstáculos sino que son fundamentales para dar forma a su estructura y función. En palabras de Jascha Achterberg, becario Gates de la Unidad de Ciencias del Cerebro y Cognición del Consejo de Investigación Médica (MRC CBSU) de la Universidad de Cambridge, “el cerebro no sólo es excelente para resolver problemas complejos, sino que lo hace usando muy poca energía”. . En nuestro nuevo trabajo, demostramos que considerar las capacidades del cerebro para resolver problemas junto con su objetivo de gastar la menor cantidad de recursos posible puede ayudarnos a comprender por qué los cerebros tienen el aspecto que tienen".

El experimento y su significado

El equipo de Cambridge se embarcó en un ambicioso proyecto para crear un sistema artificial que modele una versión muy simplificada del cerebro. Este sistema se distinguía por la aplicación de restricciones "físicas", muy parecidas a las del cerebro humano.

A cada nodo computacional dentro del sistema se le asignó una ubicación específica en un espacio virtual, emulando la organización espacial de las neuronas. Cuanto mayor es la distancia entre dos nodos, más desafiante es su comunicación, lo que refleja la organización neuronal en el cerebro humano.

Luego, a este cerebro virtual se le asignó la tarea de navegar por un laberinto, una versión simplificada de las tareas de navegación por laberintos que a menudo se asignan a los animales en los estudios cerebrales. La importancia de esta tarea radica en que requiere que el sistema integre múltiples piezas de información, como las ubicaciones de inicio y fin, y los pasos intermedios, para encontrar la ruta más corta. Esta tarea no sólo pone a prueba las capacidades del sistema para resolver problemas, sino que también permite observar cómo los diferentes nodos y grupos se vuelven críticos en las distintas etapas de la tarea.

Aprendizaje y adaptación en el sistema de IA

El recorrido del sistema artificial desde principiante hasta experto en navegación por laberintos es un testimonio de la adaptabilidad de la IA. Inicialmente, el sistema, similar a un ser humano que aprende una nueva habilidad, tuvo problemas con la tarea y cometió numerosos errores. Sin embargo, a través de un proceso de prueba y error y retroalimentación posterior, el sistema fue perfeccionando gradualmente su enfoque.

Fundamentalmente, este aprendizaje se produjo a través de alteraciones en la fuerza de las conexiones entre sus nodos computacionales, reflejando la plasticidad sináptica observada en los cerebros humanos. Lo que es particularmente fascinante es cómo las limitaciones físicas influyeron en este proceso de aprendizaje. La dificultad para establecer conexiones entre nodos distantes significó que el sistema tuvo que encontrar soluciones localizadas más eficientes, imitando así la eficiencia energética y de recursos observada en los cerebros biológicos.

Características emergentes en el sistema artificial

A medida que el sistema evolucionó, empezó a exhibir características sorprendentemente similares a las del cerebro humano. Uno de esos avances fue la formación de centros: nodos altamente conectados que actúan como conductos de información a través de la red, similares a los centros neuronales del cerebro humano.

Más intrigante, sin embargo, fue el cambio en la forma en que los nodos individuales procesaban la información. En lugar de una codificación rígida en la que cada nodo era responsable de un aspecto específico del laberinto, los nodos adoptaron un esquema de codificación flexible. Esto significaba que un solo nodo podía representar múltiples aspectos del laberinto en diferentes momentos, una característica que recuerda la naturaleza adaptativa de las neuronas en organismos complejos.

El profesor Duncan Astle del Departamento de Psiquiatría de Cambridge destacó este aspecto y afirmó: “Esta simple restricción (es más difícil cablear nodos que están muy separados) obliga a los sistemas artificiales a producir algunas características bastante complicadas. Curiosamente, son características compartidas por sistemas biológicos como el cerebro humano”.

Implicaciones más amplias

Las implicaciones de esta investigación se extienden mucho más allá del ámbito de la inteligencia artificial y llegan a la comprensión de la cognición humana misma. Al replicar las limitaciones del cerebro humano en un sistema de IA, los investigadores pueden obtener conocimientos invaluables sobre cómo estas limitaciones dan forma a la organización del cerebro y contribuyen a las diferencias cognitivas individuales.

Este enfoque proporciona una ventana única a las complejidades del cerebro, particularmente a la hora de comprender las condiciones que afectan la salud cognitiva y mental. El profesor John Duncan del MRC CBSU añade: "Estos cerebros artificiales nos brindan una manera de comprender los datos ricos y desconcertantes que vemos cuando la actividad de las neuronas reales se registra en cerebros reales".

El futuro del diseño de IA

Esta investigación innovadora tiene implicaciones importantes para el diseño futuro de los sistemas de IA. El estudio ilustra vívidamente cómo la incorporación de principios biológicos, en particular aquellos relacionados con limitaciones físicas, puede conducir a redes neuronales artificiales más eficientes y adaptativas.

El Dr. Danyal Akarca del MRC CBSU subraya esto y afirma: “Los investigadores de IA están constantemente tratando de descubrir cómo crear sistemas neuronales complejos que puedan codificar y funcionar de una manera flexible y eficiente. Para lograrlo, creemos que la neurobiología nos dará mucha inspiración”.

Jascha Achterberg profundiza en el potencial de estos hallazgos para construir sistemas de IA que imiten fielmente las capacidades humanas de resolución de problemas. Sugiere que los sistemas de IA que afrontan desafíos similares a los que enfrentan los humanos probablemente desarrollarán estructuras parecidas al cerebro humano, particularmente cuando operan dentro de limitaciones físicas como limitaciones de energía. "Los cerebros de los robots que se utilizan en el mundo físico real", explica Achterberg, "probablemente se parecerán más a nuestros cerebros porque podrían enfrentar los mismos desafíos que nosotros".

La investigación realizada por el equipo de Cambridge marca un paso significativo en la comprensión de los paralelismos entre los sistemas neuronales humanos y la inteligencia artificial. Al imponer restricciones físicas a un sistema de IA, no solo han replicado características clave del cerebro humano, sino que también han abierto nuevas vías para diseñar una IA más eficiente y adaptable.