Cuando compras a través de enlaces de afiliados en nuestra web, es posible que obtengamos una comisión sin coste adicional para ti. Aprende 
Las redes neuronales profundas, un área de la inteligencia artificial diseñada para emular las capacidades cognitivas humanas, siguen siendo un tema de animado debate en la comunidad científica.
Estas redes dependen en gran medida de un entrenamiento riguroso con datos etiquetados y de diseños arquitectónicos específicos. Pero se plantea la cuestión de si las redes neuronales pueden realmente pensar como los humanos.
En el corazón de las capacidades cognitivas humanas están las neuronas, las células fundamentales del cerebro, y las redes neuronales profundas intentan replicar el papel de las neuronas en el procesamiento de la información.
Sin embargo, surge una diferencia crítica cuando examinamos los mecanismos subyacentes. A diferencia del cerebro humano, la IA se basa en parámetros predeterminados, que aprenden y se adaptan continuamente. Esta distinción crucial pone de relieve una limitación en la forma en que las redes neuronales profundas manejan escenarios desconocidos y adversos.
Tendiendo puentes entre la IA y la inteligencia humana
Al igual que entrenar a un niño pequeño, enseñar a un ordenador a reconocer patrones implica una exposición y una introducción de datos continuas. Imagina el proceso de instruir a una máquina para que identifique a un perro.
Le proporcionamos repetidamente audio, vídeo e imágenes de perros, explicándole las características principales, como los ladridos, el movimiento de la cola y los dientes.
Con el tiempo, el ordenador aprende a asociar lógicamente las distintas partes del conjunto de datos, formándose ideas sobre lo que constituye un perro y lo que no. Aunque este proceso pueda parecer sencillo e intuitivo, el desarrollo de estas asociaciones requiere tiempo y exposición.
Aunque son capaces de reconocer objetos y palabras como los humanos, las redes neuronales profundas no ven el mundo del mismo modo que nosotros. Cuando se les encarga que generen imágenes o palabras categorizadas de forma similar a entradas específicas, como la imagen de un oso, estas redes producen salidas que a menudo son irreconocibles para los observadores humanos. Esta divergencia surge del desarrollo de invarianzas únicas dentro de los modelos.
Mientras que el sistema sensorial humano puede reconocer aspectos comunes entre los objetos a pesar de las variaciones, las redes neuronales profundas parecen formar sus invarianzas idiosincrásicas. Estas invarianzas hacen que las redes perciban estímulos distintos como idénticos, aunque estos estímulos parezcan radicalmente distintos a los observadores humanos.
La disparidad entre la forma en que las redes neuronales profundas y los humanos perciben el mundo subraya la complejidad y la idiosincrasia de las representaciones de estos modelos computacionales, lo que desafía a los investigadores a evaluar más a fondo su imitación de la percepción sensorial humana.
Limitaciones de las redes neuronales profundas
A pesar de los avances sustanciales de las redes neuronales profundas, aún no consiguen replicar la complejidad del cerebro humano. Un reto importante reside en los recursos necesarios.
A diferencia del cerebro humano, que aprende continuamente sin implementaciones específicas, las redes neuronales necesitan recursos explícitos.
El año pasado, un estudio del MIT puso de relieve la necesidad de actuar con cautela al interpretar los modelos de redes neuronales en el contexto de la neurociencia. El estudio examinó más de 11.000 redes neuronales entrenadas para simular la función de las células reticulares del sistema de navegación del cerebro.
Descubrió que las redes neuronales producían actividad similar a la de las células reticulares sólo cuando durante el entrenamiento se imponían restricciones específicas, incompatibles con los sistemas biológicos.
Esto sugiere que estas restricciones pueden haber influido en estudios anteriores que afirmaban que las representaciones similares a las celdas reticulares surgen de forma natural en cualquier red neuronal entrenada para la integración de trayectorias.
Los hallazgos subrayan la importancia de tener en cuenta las restricciones biológicas al utilizar modelos de aprendizaje profundo para predecir cómo funciona el cerebro. Los investigadores trabajan ahora en modelos de células reticulares que incorporan restricciones físicas más precisas para obtener soluciones similares a las del cerebro.
Otra diferencia crítica entre las redes neuronales profundas y el cerebro humano es cómo manejan la información nueva. Las redes neuronales tienden a sobrescribir los datos existentes, un fenómeno conocido como olvido catastrófico.
Este comportamiento puede obstaculizar su capacidad para recordar y asociar información compleja de forma eficaz. Encontrar una solución para mitigar el olvido catastrófico es crucial para mejorar las capacidades de estas redes.
¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?
La capacidad del cerebro humano para aprender continuamente y consolidar información durante el sueño no concuerda con el actual enfoque de aprendizaje continuo de las redes neuronales de IA. Pero Maxim Bazhenov, profesor de medicina e investigador del sueño, aboga por emular el procesamiento de la información del cerebro humano durante los ciclos de sueño en el desarrollo de la IA.
Bazhenov sugiere integrar ciclos artificiales de sueño en las redes neuronales profundas para mejorar su eficacia y mitigar el olvido catastrófico, que dificulta las capacidades de memoria y asociación de la IA.
Este enfoque se vuelve crítico cuando se abordan posibles confusiones, como confundir características de distintas razas de perros, lo que pone de relieve la necesidad de refinar las redes neuronales profundas.
La investigación sugiere que las redes neuronales artificiales pueden mejorar significativamente sus capacidades de aprendizaje incorporando periodos de «sueño» simulado, similares a la forma en que los humanos y los animales consolidan los recuerdos durante el descanso.
Las redes neuronales con picos, que imitan los sistemas neuronales naturales, se entrenaron en tareas nuevas con pausas intermitentes de «sueño», lo que redujo el olvido catastrófico. Estos sistemas de IA aprovecharon el «sueño» para reorganizar y reproducir recuerdos sin basarse explícitamente en datos de entrenamiento anteriores.
Esto ofrece una vía convincente para que la IA emule los procesos continuos de aprendizaje y consolidación de la memoria observados en el cerebro humano, salvando potencialmente la distancia entre la inteligencia artificial y la biológica.
El reto de la individualidad
El camino para alcanzar este nivel de sofisticación se ve empañado por la singularidad de cada cerebro humano, lo que supone un obstáculo formidable.
Aunque las redes neuronales profundas aspiran a replicar los principios fundamentales de la cognición humana, la intrincada individualidad y complejidad de cada mente humana suponen un reto sin parangón. Este carácter distintivo añade una capa de complejidad al logro de una equivalencia genuina con las facultades cognitivas humanas.
A pesar de estos retos considerables y limitaciones inherentes, hay un progreso innegable en las redes neuronales profundas.
Los investigadores están explorando activamente vías innovadoras, que incluyen la integración de ciclos de sueño artificiales y la formulación de restricciones más plausibles desde el punto de vista biológico. Estos esfuerzos pioneros prometen reducir la brecha entre la inteligencia artificial y la cognición humana, marcando un camino hacia adelante en el que siguen surgiendo posibilidades apasionantes.
Aunque las posibles actualizaciones, como la incorporación de ciclos de sueño, pueden acercar las redes neuronales profundas a los cerebros humanos, las diferencias intrínsecas de diseño y funcionamiento plantean una brecha importante que sigue siendo difícil de salvar. La singularidad de cada cerebro humano presenta un obstáculo formidable para que las redes neuronales profundas puedan replicarlo con éxito.
Mientras navegamos por el intrincado camino hacia la captura de las capacidades cognitivas humanas con redes neuronales profundas, nos encontramos en la encrucijada de un potencial ilimitado y unos retos formidables.
La búsqueda de la creación de máquinas capaces de emular la cognición humana suscita naturalmente la contemplación de la existencia de un punto final definitivo. Sin embargo, la esencia de la curiosidad humana, unida a los intrincados misterios de nuestro mundo, sugiere una narrativa diferente.
Lo esencial
Al igual que nuestra comprensión cada vez mayor del universo, el viaje para desarrollar redes neuronales más inteligentes, capaces y éticamente responsables puede ser una odisea interminable. La convergencia de las redes neuronales profundas y la cognición humana dibuja un horizonte repleto de emocionantes posibilidades para la inteligencia artificial y la ciencia cognitiva.
En esta búsqueda en constante evolución para dar vida al concepto de HAL 9000, la búsqueda de replicar la cognición humana mediante redes neuronales profundas nos recuerda que quizá el propio viaje sea el destino.
