¿Se puede enseñar inteligencia a los robots? Los avances en la computación de reservorios físicos, una tecnología que da sentido a las señales cerebrales, podrían contribuir a crear máquinas de inteligencia artificial que piensen como nosotros.
adentro Letras de física aplicada , de AIP Publishing, investigadores de la Universidad de Tokio describen cómo se puede enseñar a un robot a navegar a través de un laberinto estimulando eléctricamente un cultivo de células nerviosas cerebrales conectadas a la máquina.
Estas células nerviosas, o neuronas, se cultivaron a partir de células vivas y actuaron como depósito físico para que la computadora construyera señales coherentes.
Las señales se consideran señales homeostáticas, que le dicen al robot que el entorno interno se mantiene dentro de un cierto rango y actúan como una línea de base mientras se mueve libremente por el laberinto.
Siempre que el robot se desviaba en la dirección incorrecta o miraba en la dirección incorrecta, las neuronas en el cultivo celular se veían perturbadas por un impulso eléctrico. A lo largo de las pruebas, el robot fue alimentado continuamente con las señales homeostáticas interrumpidas por las señales de perturbación hasta que resolvió con éxitola tarea del laberinto.
Estos hallazgos sugieren que se puede generar un comportamiento dirigido a un objetivo sin ningún aprendizaje adicional mediante el envío de señales de perturbación a un sistema incorporado. El robot no podía ver el entorno u obtener otra información sensorial, por lo que dependía por completo de la prueba eléctrica y ...impulsos de error.
"Yo mismo me inspiré en nuestros experimentos para plantear la hipótesis de que la inteligencia en un sistema vivo surge de un mecanismo que extrae una salida coherente de un estado desorganizado o caótico", dijo el coautor Hirokazu Takahashi, profesor asociado demecano-informática.
Utilizando este principio, los investigadores muestran que se pueden producir habilidades inteligentes de resolución de tareas utilizando computadoras de depósito físico para extraer señales neuronales caóticas y entregar señales homeostáticas o de perturbación. Al hacerlo, la computadora crea un depósito que comprende cómo resolver la tarea.
"El cerebro de un niño de escuela primaria es incapaz de resolver problemas matemáticos en un examen de admisión a la universidad, posiblemente porque la dinámica del cerebro o su 'computadora de reserva física' no es lo suficientemente rica", dijo Takahashi.la capacidad de resolución está determinada por la riqueza del repertorio de patrones espacio-temporales que puede generar la red ".
El equipo cree que el uso de la computación de depósito físico en este contexto contribuirá a una mejor comprensión de los mecanismos del cerebro y puede conducir al desarrollo novedoso de una computadora neuromórfica.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Americano de Física . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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