El cerebro humano procesa información de manera “sorprendentemente similar” al de modelos computacionales, segun el MIT

El instituto realizó una investigación que vinculó biología con tecnología, que puede tener varias aplicaciones en el desarrollo de IAs

Isabela Duran, Infobae

Los seres humanos, desde que nacen, se encuentran expuestos a constantes procesos de aprendizaje. Con esa motivación, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts, compararon el procesamiento de información del cerebro humano con el funcionamiento de modelos computacionales avanzados y hallaron que ambos componentes funcionan “soprendentemente similar”.

Este recientemente identificado vínculo entre la biología y la tecnología tiene consecuencias significativas y amplias. Arroja nueva perspectiva sobre el fenómeno de la cognición humana, al mismo tiempo que respalda de manera sólida las actuales metodologías de desarrollo en inteligencia artificial.

Es que las tácticas empleadas por las neuronas para establecer conexiones y aprender de los estímulos del entorno comparten similitudes con los algoritmos de aprendizaje autodirigido, que posibilitan a las máquinas aprender de la experiencia sin instrucciones explícitas.

James DiCarlo, neurocientífico y parte del Centro de Neurociencia Computacional Integrativa K. Lisa Yang (ICoN) del MIT, se ha dedicado a explorar las similitudes entre el aprendizaje visual en seres humanos y los sistemas de visión computarizada.

La IA se encuentra en un auge de popularidad sin precedentes. REUTERS/Dado Ruvic/Ilustración/Archivo

Mediante un análisis minucioso que contrasta la respuesta neuronal en primates al reconocimiento de imágenes con los patrones de activación en redes neuronales artificiales, el equipo de DiCarlo ha evidenciado una notable similitud en la manera en que ambos procesan la información visual.

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Algunos puntos claves de la investigación son:

-Modelado de Redes Neuronales Artificiales (RNA): DiCarlo y su equipo han utilizado modelos de redes neuronales artificiales para simular el procesamiento visual. Estos modelos están diseñados para imitar el comportamiento de las neuronas en el cerebro humano cuando se trata de reconocer y categorizar objetos.

-Comparación con Respuesta Neuronal en Primates: mediante el uso de técnicas avanzadas de registro neuronal en primates, DiCarlo ha analizado cómo las neuronas en el cerebro de primates responden a estímulos visuales específicos, como imágenes de objetos. Luego, ha comparado estas respuestas con los patrones de activación en las redes neuronales artificiales.

-Similitudes en el Procesamiento Visual: sus estudios han revelado sorprendentes similitudes en la forma en que las neuronas en el cerebro y las redes neuronales artificiales procesan la información visual. Estas similitudes han llevado a una mayor comprensión de los principios fundamentales detrás del reconocimiento de objetos.

La finalidad de la IA es facilitar procesos cotidianos. EFE/EPA/MAXIM SHIPENKOV

-Aplicaciones en Inteligencia Artificial: la investigación de DiCarlo no solo ha contribuido al conocimiento teórico, sino que también ha influido en el diseño de algoritmos de aprendizaje automático utilizados en sistemas de visión por computadora y otras aplicaciones de inteligencia artificial.

Nuevos modelos de aprendizaje

-Desarrollo de algoritmos avanzados: la investigación de DiCarlo ha influido en el diseño de algoritmos de aprendizaje automático más avanzados, especialmente en el ámbito de la visión por computadora. Los principios extraídos de la comparación entre respuestas neuronales y patrones de activación en RNA han sido aplicados para mejorar la eficiencia y la precisión de los algoritmos de reconocimiento de objetos.

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-Mejora de sistemas de visión por computadora: las similitudes identificadas entre la forma en que los cerebros procesan visualmente la información y cómo lo hacen las RNA han llevado a mejoras significativas en los sistemas de visión por computadora. Esto se traduce en avances prácticos, como sistemas de reconocimiento de imágenes más precisos y eficientes en diversas aplicaciones, desde la asistencia médica hasta la conducción autónoma.

Las investigaciones de DiCarlo han sido aplicadas en varias ramas de la computación. crédito Andina

-Inspiración para modelos de aprendizaje automático: las observaciones de DiCarlo han inspirado nuevos enfoques en la construcción de modelos de aprendizaje automático. Entender cómo las redes neuronales biológicas realizan tareas visuales ha llevado a estrategias más efectivas para entrenar modelos de IA, acelerando el progreso en el campo.

-Impacto en el desarrollo de tecnologías emergentes: los resultados de esta investigación han contribuido a la formación de tecnologías emergentes, como sistemas de reconocimiento facial, diagnóstico médico asistido por computadora y avances en interfaces hombre-máquina. La mejora en la comprensión de los procesos visuales ha sido fundamental para el desarrollo de estas aplicaciones.