En el mundo natural, la inteligencia adopta muchas formas. Podría ser un murciélago que usa la ecolocalización para navegar de manera experta en la oscuridad, o un pulpo que adapta rápidamente su comportamiento para sobrevivir en las profundidades del océano. Del mismo modo, en el mundo de las ciencias de la computación, múltiples formasde inteligencia artificial están surgiendo - diferentes redes, cada una entrenada para sobresalir en una tarea diferente. Y como se presentará hoy en la 25a reunión anual de la Cognitive Neuroscience Society CNS, los neurocientíficos cognitivos están utilizando cada vez más esas redes artificiales emergentes para mejorar sucomprensión de uno de los sistemas de inteligencia más esquivos, el cerebro humano.
"Las preguntas fundamentales que los neurocientíficos cognitivos y los científicos de la computación buscan responder son similares", dice Aude Oliva del MIT. "Tienen un sistema complejo hecho de componentes - por un lado, se llama neuronas y por el otro, se llama unidades -- y estamos haciendo experimentos para tratar de determinar qué calculan esos componentes ".
En el trabajo de Oliva, que presenta en el simposio del SNC, los neurocientíficos están aprendiendo mucho sobre el papel de las pistas contextuales en el reconocimiento de imágenes humanas. Utilizando "neuronas artificiales", esencialmente líneas de código, software, con modelos de redes neuronales, pueden analizar los diversos elementos que intervienen en el reconocimiento de un lugar u objeto específico.
"El cerebro es una red neuronal profunda y compleja", dice Nikolaus Kriegeskorte de la Universidad de Columbia, que preside el simposio. "Los modelos de redes neuronales son modelos inspirados en el cerebro que ahora son lo último en inteligencia artificialaplicaciones, como la visión por computadora. "
En un estudio reciente de más de 10 millones de imágenes, Oliva y sus colegas enseñaron a una red artificial a reconocer 350 lugares diferentes, como una cocina, dormitorio, parque, sala de estar, etc. Esperaban que la red aprendiera objetos como uncama asociada con un dormitorio. Lo que no esperaban era que la red aprendiera a reconocer personas y animales, por ejemplo, perros en parques y gatos en salas de estar.
Los programas de inteligencia artificial aprenden muy rápido cuando se les da una gran cantidad de datos, que es lo que les permite analizar el aprendizaje contextual a un nivel tan fino, dice Oliva. Si bien no es posible diseccionar neuronas humanas a ese nivel, el modelo de computadorarealizar una tarea similar es completamente transparente. Las redes neuronales artificiales sirven como "mini cerebros que pueden ser estudiados, modificados, evaluados y comparados con las respuestas dadas por las redes neuronales humanas, por lo que los neurocientíficos cognitivos tienen una especie de bosquejo de cómo un cerebro realpuede funcionar. "
De hecho, Kriegeskorte dice que estos modelos han ayudado a los neurocientíficos a comprender cómo las personas pueden reconocer los objetos a su alrededor en un abrir y cerrar de ojos ". Esto implica millones de señales que emanan de la retina, que recorren una secuencia de capas de neuronas, extrayendoinformación semántica, por ejemplo, que estamos viendo una escena callejera con varias personas y un perro ", dice." Los modelos de redes neuronales actuales pueden realizar este tipo de tarea utilizando solo cálculos que las neuronas biológicas pueden realizar. Además, estas redes neuronaleslos modelos pueden predecir hasta cierto punto cómo responderá una neurona en las profundidades del cerebro a cualquier imagen ".
El uso de la informática para comprender el cerebro humano es un campo relativamente nuevo que se está expandiendo rápidamente gracias a los avances en la velocidad y la potencia de la computación, junto con las herramientas de imágenes de neurociencia. Las redes artificiales aún no pueden replicar las habilidades visuales humanas, dice Kriegeskorte, pero mediante el modeladoel cerebro humano, están fomentando la comprensión tanto de la cognición como de la inteligencia artificial. "Es un momento excepcionalmente emocionante para trabajar en la intersección de la neurociencia, la ciencia cognitiva y la IA", dice.
De hecho, dice Oliva; "La neurociencia cognitiva y computacional humana es un área de investigación en rápido crecimiento, y el conocimiento sobre cómo el cerebro humano es capaz de ver, oír, sentir, pensar, recordar y predecir es obligatorio para desarrollar un mejor diagnósticoherramientas, para reparar el cerebro y asegurarse de que se desarrolle bien ".
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Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Sociedad de Neurociencia Cognitiva . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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