La estructura neuronal que usamos para almacenar y procesar información en la memoria de trabajo verbal es más compleja de lo que se entendía anteriormente, encuentra un nuevo estudio realizado por investigadores de la Universidad de Nueva York. Demuestra que el procesamiento de información en la memoria de trabajo involucra dos redes diferentes en el cerebro en lugar dede uno, un descubrimiento que tiene implicaciones para la creación de sistemas de inteligencia artificial IA, como herramientas de traducción de voz.
"Nuestros resultados muestran que hay al menos dos redes cerebrales que están activas cuando manipulamos la información del habla y el lenguaje en nuestras mentes", explica Bijan Pesaran, profesor asociado del Centro de Ciencias Neuronales de la Universidad de Nueva York y autor principal de lainvestigar.
El trabajo aparece en la revista neurociencia de la naturaleza .
Estudios anteriores habían enfatizado cómo un solo "ejecutivo central" supervisaba las manipulaciones de la información almacenada en la memoria de trabajo. Pesaran observa que la distinción es importante porque los sistemas de IA actuales que replican el habla humana generalmente asumen que se realizan cálculos relacionados con la memoria de trabajo verbalpor una sola red neuronal.
"La inteligencia artificial se está volviendo gradualmente más parecida a la humana", dice Pesaran. "Al comprender mejor la inteligencia en el cerebro humano, podemos sugerir formas de mejorar los sistemas de IA. Nuestro trabajo indica que se necesitan sistemas de IA con múltiples redes de memoria de trabajo".
El primer autor del artículo fue Greg Cogan, un becario postdoctoral de la NYU en el momento del estudio y ahora un becario postdoctoral en la Universidad de Duke; otros coautores fueron el profesor Orrin Devinsky, director del Centro Integral de Epilepsia en el Centro Médico Langone de la NYU,Werner Doyle, profesor asociado del Departamento de Neurocirugía de NYU Langone, Dan Friedman, profesor asociado del Departamento de Neurología de NYU Langone y Lucia Melloni, profesora asistente del Departamento de Neurología de NYU Langone.
El estudio se centró en una forma de memoria de trabajo fundamental para el pensamiento, la planificación y el razonamiento creativo e implica tener en cuenta y transformar la información necesaria para el habla y el lenguaje.
Los investigadores examinaron a pacientes humanos sometidos a monitorización cerebral para tratar la epilepsia resistente a los medicamentos. Específicamente, decodificaron la actividad neuronal registrada en la superficie del cerebro de estos pacientes mientras escuchaban los sonidos del habla y hablaban después de un breve retraso. Este método requeríaLos sujetos del estudio utilizaron una regla proporcionada por los investigadores para transformar los sonidos del habla que escucharon en diferentes expresiones habladas; por ejemplo, se les dijo a los pacientes que repitieran el mismo sonido que habían escuchado mientras que en otras ocasiones los investigadores les indicaban a los pacientes que escucharanel sonido y hacer un enunciado diferente.
Los investigadores decodificaron la actividad neuronal en el cerebro de cada paciente mientras los pacientes aplicaban la regla para convertir lo que escuchaban en lo que necesitaban decir. Los resultados revelaron que manipular la información contenida en la memoria de trabajo implicaba el funcionamiento de dos redes cerebrales. Una redcodificó la regla que los pacientes estaban usando para guiar las declaraciones que hacían la red de reglas. Sorprendentemente, sin embargo, la red de reglas no codificó los detalles de cómo los sujetos convirtieron lo que escucharon en lo que dijeron.La regla para transformar los sonidos en habla fue manejada por una segunda red de transformación. La actividad en esta red podría usarse para rastrear cómo la entrada lo que se escuchó se estaba convirtiendo en la salida lo que se habló momento a momento.
Traducir lo que escuchas en un idioma para hablar en otro idioma implica aplicar un conjunto similar de reglas abstractas. Las personas con deficiencias de la memoria de trabajo verbal tienen dificultades para aprender nuevos idiomas. Las máquinas inteligentes modernas también tienen problemas para aprender idiomas, añaden los investigadores.
"Una forma en que podemos mejorar el desarrollo de sistemas más inteligentes es con una comprensión más completa de cómo funciona el cerebro y la mente humanos", señala Pesaran. "El diagnóstico y el tratamiento de las deficiencias de la memoria de trabajo en las personas implica evaluaciones psicológicas. Por analogía, la psicología de la máquinaalgún día puede ser útil para diagnosticar y tratar las deficiencias en la inteligencia de nuestras máquinas. Esta investigación examina una forma de inteligencia exclusivamente humana, la memoria de trabajo verbal, y sugiere nuevas formas de hacer que las máquinas sean más inteligentes ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Nueva York . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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