Investigadores se inspiran en el sueño humano para entrenar una IA capaz de recordar procesos

Investigadores se inspiran en el sueño humano para entrenar una IA capaz de recordar procesos

Santander, 14 de noviembre (Portaltic/EP) –

Un grupo de científicos realizó una investigación en la que estudian cómo entrenar una inteligencia artificial (IA) para simular el funcionamiento de un cerebro humano, y en concreto el papel del sueño, y poder recordar actividades sin llegar al olvido catastrófico.

Los autores de este nuevo estudio, publicado en la revista científica PLOS Biología Computacionalse basaron en la fase REM, que retiene recuerdos y los reproduce durante el sueño, para aplicarlos en redes neuronales simuladas.

El sueño REM es una de las cinco fases distintas por las que pasa el cerebro cuando una persona duerme y representa 25% del ciclo del sueño. En concreto, ocurre unos 70 minutos después de quedarse dormido.

Esta fase se caracteriza porque en ella ocurren los sueños y participan en el proceso de almacenamiento de la memoria. Además, estimula las regiones del cerebro utilizadas para el aprendizaje y ayuda a equilibrar el estado de ánimo.

Los investigadores señalan que las redes neuronales artificiales tienen dificultades para aprendizaje secuencial, ya que reemplazan las tareas aprendidas durante el entrenamiento.

«Una vez bien entrenado, es muy difícil enseñarles una tarea completamente nueva y si logras entrenar la nueva tarea, terminas dañando la anterior en la memoria”, dijo el coautor del estudio e investigador del Instituto de Ciencias Informáticas de la Academia Checa de Ciencias, Pavel Sanda, en declaraciones recogidas por Placa madre.

De esta forma, cuando asumen una tarea y pasan a las siguientes, acaban olvidando la primera, algo que no ocurre en el cerebro humano gracias a la fase REM del sueño, que recuerda dichos recuerdos y evita lo que se llama ‘olvido catastrófico’.

Esto, también conocido como interferencia catastrófica, es la tendencia a olvidar completa e inesperadamente. información o procesos aprendidos anteriormente de forma secuencial.

Los investigadores creen que esto se puede resolver con la llamada ‘consolidación de la memoria’, un procedimiento que permite transformar recuerdos recientes memorias a corto plazo en memorias a largo plazo.

Sanda dio como ejemplo de olvido catastrófico cómo las personas mayores pueden tener recuerdos detallados de la infancia, pero les resulta difícil recordar cosas más recientes, como lo que hicieron o comieron el día anterior.

Debido a que el sueño mejora el aprendizaje, lo que permite la «reactivación espontánea de patrones de memoria previamente aprendidos», los investigadores creen que esta técnica podría aplicarse a la IA. Para ello, se inspiran en la neurociencia y el funcionamiento del cerebro humano.

Enseñar a esta IA a adoptar el comportamiento del cerebro humano, este grupo de profesionales realizó pruebas con redes neuronales simuladas (SNN). Con ellos, simularon el procesamiento sensorial y aprendieron cómo funciona el nuevo aprendizaje con el cerebro de un animal como referencia.

Primero, los investigadores le dieron a esta red neuronal simulada dos tareas y aprendieron a discriminar entre castigo y recompensa, luego concluyeron que la red puede tomar decisiones de manera autónoma.

A continuación, se explicó la forma en que esta red logra el llamado ‘olvido catastrófico’. Para evitar esto y aproximar su comportamiento al de un cerebro humano, realizaron otro experimento.

Así, vieron cómo la red neuronal es capaz de mantener este conocimiento si las fases de sueño se intercalan entre periodos cortos de la tarea posteriores al inicial (que sería el segundo), lo que permite a la IA recuerda cómo hacer la tarea primero.

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