{"id":25382,"date":"2021-11-23T10:42:53","date_gmt":"2021-11-23T16:42:53","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25382"},"modified":"2021-11-23T10:42:53","modified_gmt":"2021-11-23T16:42:53","slug":"como-la-ia-esta-profundizando-nuestra-comprension-del-cerebro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/como-la-ia-esta-profundizando-nuestra-comprension-del-cerebro\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo la IA est\u00e1 profundizando nuestra comprensi\u00f3n del cerebro"},"content":{"rendered":"

Las redes neuronales artificiales est\u00e1n inspiradas en sus contrapartes biol\u00f3gicas.\u00a0Sin embargo, en comparaci\u00f3n con los cerebros humanos, estos algoritmos est\u00e1n muy simplificados, incluso “caricaturizados”.<\/span><\/p>\n

\u00bfPueden ense\u00f1arnos algo sobre c\u00f3mo funciona el cerebro?<\/span><\/p>\n

Para un panel en la\u00a0reuni\u00f3n anual de<\/a>\u00a0la\u00a0Sociedad de Neurociencias de<\/a>\u00a0este mes, la respuesta es s\u00ed.\u00a0El aprendizaje profundo no estaba destinado a modelar el cerebro.\u00a0De hecho, contiene elementos que son biol\u00f3gicamente improbables, si no totalmente imposibles.\u00a0Pero ese no es el punto, argumenta el panel.\u00a0Al estudiar c\u00f3mo funcionan los algoritmos de aprendizaje profundo, podemos destilar teor\u00edas de alto nivel para los procesos del cerebro, inspiraciones para ser probadas m\u00e1s a fondo en el laboratorio.<\/span><\/p>\n

“No est\u00e1 mal usar modelos simplificados”, dijo la Dra. Sara Solla, oradora del panel, experta en neurociencia computacional de la Facultad de Medicina Feinberg de la Universidad de Northwestern.\u00a0Descubrir qu\u00e9 incluir, o excluir, es una forma enormemente poderosa de descubrir qu\u00e9 es cr\u00edtico y qu\u00e9 basura evolutiva para nuestras redes neuronales.<\/span><\/p>\n

La Dra. Alona Fyshe de la Universidad de Alberta est\u00e1 de acuerdo.\u00a0“La IA [los algoritmos] ya han sido \u00fatiles para comprender el cerebro … aunque no son modelos fieles de fisiolog\u00eda”.\u00a0El punto clave, dijo, es que pueden proporcionar representaciones, es decir, una visi\u00f3n matem\u00e1tica general de c\u00f3mo las neuronas se ensamblan en circuitos para impulsar la cognici\u00f3n, la memoria y el comportamiento.<\/span><\/p>\n

Pero, \u00bfqu\u00e9 faltan, si es que faltan los modelos de aprendizaje profundo?\u00a0Para el panelista Dr. Cian O’Donnell de la Universidad de Ulster, la respuesta es mucha.\u00a0Aunque a menudo hablamos del cerebro como una computadora biol\u00f3gica, funciona con informaci\u00f3n tanto el\u00e9ctrica como qu\u00edmica.\u00a0La incorporaci\u00f3n de datos moleculares en\u00a0redes neuronales artificiales<\/a>\u00a0podr\u00eda acercar la IA a un cerebro biol\u00f3gico, argument\u00f3.\u00a0Del mismo modo, varias estrategias computacionales que utiliza el cerebro a\u00fan no se utilizan en el aprendizaje profundo.<\/span><\/p>\n

Una cosa est\u00e1 clara: cuando se trata de usar la\u00a0IA<\/a>\u00a0para inspirar la neurociencia, “el futuro ya est\u00e1 aqu\u00ed”, dijo Fyshe.<\/span><\/p>\n

El papel del ‘cerebro peque\u00f1o’ en el lenguaje<\/span><\/h3>\n

Como ejemplo, Fyshe recurri\u00f3 a un estudio reciente sobre la neurociencia del lenguaje.<\/span><\/p>\n

A menudo pensamos en la corteza cerebral como la unidad central de procesamiento para descifrar el lenguaje.\u00a0Pero los estudios ahora apuntan a un nuevo y sorprendente centro: el cerebelo.\u00a0Apodado el “peque\u00f1o cerebro”, el cerebelo suele ser conocido por su papel en el movimiento y el equilibrio.\u00a0En lo que respecta al procesamiento del lenguaje, los neurocient\u00edficos no saben nada.<\/span><\/p>\n

Ingrese a\u00a0GPT-3<\/a>\u00a0, un modelo de aprendizaje profundo con habilidades locas de escritura de idiomas.\u00a0Brevemente, GPT-3 funciona prediciendo la siguiente palabra en una secuencia.\u00a0Desde su lanzamiento, la IA y sus sucesores han escrito poes\u00eda, ensayos, canciones y\u00a0c\u00f3digos de computadora<\/a>\u00a0extraordinarios, parecidos a los humanos\u00a0, generando trabajos que desconciertan a los jueces encargados de determinar la m\u00e1quina de la humana.<\/span><\/p>\n

En\u00a0este destacado estudio<\/a>\u00a0, dirigido por el Dr. Alexander Huth de la Universidad de Texas, los voluntarios escucharon horas de podcasts mientras se escaneaban sus cerebros con fMRI.\u00a0A continuaci\u00f3n, el equipo utiliz\u00f3 estos datos para entrenar modelos de IA, basados \u200b\u200ben cinco caracter\u00edsticas del lenguaje, que pueden predecir c\u00f3mo se encienden sus cerebros.\u00a0Por ejemplo, una caracter\u00edstica captur\u00f3 c\u00f3mo se mueven nuestras bocas al hablar.\u00a0Otro analiz\u00f3 si una palabra es un sustantivo o un verbo;\u00a0otro m\u00e1s el contexto del idioma.\u00a0De esta manera, el estudio captur\u00f3 los principales niveles de procesamiento del lenguaje, desde la ac\u00fastica de bajo nivel hasta la comprensi\u00f3n de alto nivel.<\/span><\/p>\n

Sorprendentemente, solo el modelo contextual, uno basado en GPT-3, pudo predecir con precisi\u00f3n la actividad neuronal cuando se prob\u00f3 en un nuevo conjunto de datos.\u00a0\u00bfConclusi\u00f3n?\u00a0El cerebelo prefiere el procesamiento de alto nivel, particularmente relacionado con las categor\u00edas sociales o de personas.<\/span><\/p>\n

“Esta es una evidencia bastante s\u00f3lida de que se requer\u00eda el modelo de red neuronal para que pudi\u00e9ramos comprender lo que est\u00e1 haciendo el cerebelo”, dijo Fyshe.\u00a0“[Esto] no habr\u00eda sido posible sin las redes neuronales profundas”.<\/span><\/p>\n

Aprendizaje biol\u00f3gico profundo<\/span><\/h3>\n

A pesar de estar inspirado por el cerebro, el aprendizaje profundo se basa solo vagamente en el bio-hardware ondulante dentro de nuestras cabezas.\u00a0La IA tampoco est\u00e1 sujeta a limitaciones biol\u00f3gicas, lo que permite velocidades de procesamiento que superan enormemente las de los cerebros humanos.<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfc\u00f3mo podemos acercar una inteligencia alien\u00edgena a sus creadores?<\/span><\/p>\n

Para O’Donnell, tenemos que volver a sumergirnos en los aspectos no binarios de las redes neuronales.\u00a0“El cerebro tiene m\u00faltiples … niveles de organizaci\u00f3n”, que van desde genes y mol\u00e9culas hasta c\u00e9lulas que se conectan en circuitos, que m\u00e1gicamente conducen a la cognici\u00f3n y el comportamiento, dijo.<\/span><\/p>\n

No es dif\u00edcil ver aspectos biol\u00f3gicos que no est\u00e1n en los modelos actuales de aprendizaje profundo.\u00a0Tomemos como ejemplo los astrocitos, un tipo de c\u00e9lula del cerebro que se reconoce cada vez m\u00e1s por su papel en el aprendizaje.\u00a0O “miniordenadores” dentro de las ramas retorcidas de una neurona, las dendritas, lo que sugiere que una\u00a0sola neurona es mucho m\u00e1s poderosa<\/a>\u00a0de\u00a0lo<\/a>\u00a0que se pensaba.\u00a0O mol\u00e9culas que son guardianes del aprendizaje, que pueden agruparse en burbujas grasas para flotar de una neurona a la siguiente para cambiar la actividad del receptor.<\/span><\/p>\n

La pregunta clave es, \u00bfcu\u00e1l de estos detalles biol\u00f3gicos importa?<\/span><\/p>\n

Como explica O’Donnell, tres aspectos podr\u00edan mover el aprendizaje profundo hacia una mayor probabilidad biol\u00f3gica: agregar detalles biol\u00f3gicos que subyacen a la computaci\u00f3n, el aprendizaje y las limitaciones f\u00edsicas.<\/span><\/p>\n

\u00bfUn ejemplo?\u00a0Trabajadores bioqu\u00edmicos dentro de una neurona, como los que remodelan activamente la estructura de una sinapsis, una protuberancia f\u00edsica que conecta neuronas adyacentes, calcula datos y almacena recuerdos al mismo tiempo.\u00a0Dentro de una sola neurona, las mol\u00e9culas pueden reaccionar a una entrada de datos, flotando alrededor de las dendritas para desencadenar c\u00e1lculos bioqu\u00edmicos en una escala de tiempo mucho m\u00e1s lenta que las se\u00f1ales el\u00e9ctricas, una especie de ”\u00a0pensamiento r\u00e1pido y lento<\/a>\u00a0“, pero al nivel de una sola neurona.<\/span><\/p>\n

De manera similar, el cerebro aprende de una manera dram\u00e1ticamente diferente en comparaci\u00f3n con los algoritmos de aprendizaje profundo.\u00a0Si bien las redes neuronales profundas son altamente eficientes en un trabajo, el cerebro es flexible en muchos, todo el tiempo.\u00a0El aprendizaje profundo tambi\u00e9n se ha basado tradicionalmente en el aprendizaje supervisado, ya que requiere muchos ejemplos con la respuesta correcta para el entrenamiento, mientras que el principal m\u00e9todo computacional del cerebro no est\u00e1 supervisado y, a menudo, se basa en recompensas.<\/span><\/p>\n

Las restricciones f\u00edsicas en el cerebro tambi\u00e9n podr\u00edan contribuir a su eficacia.\u00a0Las neuronas tienen escasa actividad, lo que significa que normalmente est\u00e1n en silencio, en modo de sue\u00f1o, y solo se activan cuando es necesario, preservando as\u00ed la energ\u00eda.\u00a0Tambi\u00e9n son parlanchines y bastante ruidosos, ya que tienen un truco de redundancia incorporado para abordar nuestro desordenado mundo.<\/span><\/p>\n

Finalmente, el cerebro minimiza el desperdicio de espacio: sus cables de entrada y salida son como un cuenco de espagueti muy triturado, pero su posici\u00f3n 3D en el cerebro puede influir en su c\u00e1lculo;\u00a0las neuronas cercanas entre s\u00ed pueden compartir un ba\u00f1o de moduladores qu\u00edmicos, incluso cuando no est\u00e1n conectadas directamente.\u00a0Esta regulaci\u00f3n local pero difusa es algo que falta mucho en los modelos de aprendizaje profundo.<\/span><\/p>\n

Estos pueden parecer detalles esenciales, pero podr\u00edan impulsar las estrategias computacionales del cerebro hacia caminos diferentes al aprendizaje profundo.<\/span><\/p>\n

\u00bfL\u00ednea de fondo?\u00a0“Creo que vale la pena explorar el v\u00ednculo entre el aprendizaje profundo y los cerebros, pero hay muchos mecanismos biol\u00f3gicos conocidos y desconocidos … que normalmente no se incorporan en las redes neuronales profundas”, dijo O’Donnell.<\/span><\/p>\n

Fusi\u00f3n de mente-m\u00e1quina<\/span><\/h3>\n

Dejando a un lado las dudas, est\u00e1 claro que la IA y la\u00a0neurociencia<\/a>\u00a0est\u00e1n convergiendo.\u00a0Los aspectos de la neurociencia que convencionalmente no se consideran en el aprendizaje profundo (por ejemplo, la motivaci\u00f3n o la atenci\u00f3n) son ahora\u00a0cada vez m\u00e1s populares<\/a>\u00a0entre la multitud del aprendizaje profundo.<\/span><\/p>\n

Para Solla, el punto cr\u00edtico es mantener los modelos de aprendizaje profundo cerca, pero no demasiado, a un cerebro real.\u00a0“Si tiene un modelo que es tan detallado como el sistema en s\u00ed … ya tiene algo que pinchar”, dijo, “un modelo fiel podr\u00eda no ser \u00fatil”.<\/span><\/p>\n

Los tres panelistas estuvieron de acuerdo en que el siguiente punto crucial es encontrar el punto \u00f3ptimo entre la abstracci\u00f3n y la precisi\u00f3n neurobiol\u00f3gica para que el aprendizaje profundo pueda formar sinergias con la neurociencia.<\/span><\/p>\n

Una pregunta a\u00fan desconocida es qu\u00e9 detalles inteligentes incluir.\u00a0Aunque es posible probar sistem\u00e1ticamente las ideas de la neurociencia, para Solla no hay una f\u00f3rmula m\u00e1gica.\u00a0“Depender\u00e1 del problema”, dijo.<\/span><\/p>\n

O’Donnell tiene una perspectiva diferente.\u00a0\u201cCon las redes de aprendizaje profundo, puede capacitarlos para que se desempe\u00f1en bien en tareas\u201d que los modelos est\u00e1ndar inspirados en el cerebro no pod\u00edan resolver anteriormente.\u00a0Al comparar y unir los dos, potencialmente podr\u00edamos obtener lo mejor de ambos mundos: un algoritmo que funciona bien y tambi\u00e9n funciona bien con precisi\u00f3n biol\u00f3gica, dijo.<\/span><\/p>\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n

Fan, S. (2021, 23 noviembre). How AI Is Deepening Our Understanding of the Brain<\/i>. Singularity Hub. Recuperado 23 de noviembre de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/11\/23\/how-ai-is-deepening-our-understanding-of-the-brain\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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