Un descubrimiento reciente de la Universidad McGill muestra la forma en que las redes de Inteligencia Artificial calibradas a imagen del cerebro humano son capaces de efectuar tareas cognitivas de manera eficaz.
Los resultados de la investigación fueron pubicados en la prestigiosa revista científica Nature Machine Intelligence el pasado 9 de agosto.
Creando Patrones de Conectividad Cerebral
El equipo, en primera instancia, examinó datos proporcionados por una resonancia magnética de un vasto repositorio de Ciencia Abierta con el objetivo de crear un patrón de conectividad cerebral. Tras esto, aplicaron este patrón a una Red Neuronal Artificial (RNA), un sistema informático que opera de forma paralela al cerebro humano.
La formación de la RNA fue llevada a cabo por un grupo de expertos del Neuro (Hospital e Instituto Neurológico de Montreal) junto con el Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec. La RNA fue capacitada para realizar una tarea específica cognoscitiva. Durante este proceso, el equipo supervisó atentamente el funcionamiento de la RNA.
Existen dos aspectos principales que diferencian este enfoque de los anteriores basados en la conectividad cerebral o conectómica. Previamente, se tendía a describir la organización del cerebro sin considerar en profundidad el funcionamiento de sus cálculos y funciones. Por otro lado, las clásicas RNA se fundamentan en estructuras aleatorias, que no reflejan con exactitud cómo se organizan las auténticas redes cerebrales.
Con la aplicación de este nuevo enfoque, los investigadores fueron capaces de incluir la conectómica cerebral en la construcción de arquitecturas de RNA, lo cual podría proporcionar información sobre cómo las conexiones del cerebro respaldan habilidades cognitivas específicas. También buscaron aplicar principios de diseño innovadores a redes artificiales.
Descubrimientos notables del equipo
El equipo de investigación descubrió que las RNA con una conectividad similar a la del cerebro humano o «redes neuronales neuromórficas» ejecutan tareas cognoscitivas con mayor flexibilidad y eficiencia que otras arquitecturas. Estas redes neuronales neuromórficas también demostraron tener la capacidad de utilizar su arquitectura base para una amplia gama de habilidades de aprendizaje, aplicables en diversos contextos.
Bratislav Misic, un investigador de The Neuro, fue el principal autor de la investigación.
“Este proyecto combina dos disciplinas científicas en constante desarrollo y muy emocionantes”, afirma Misic. «Tanto la neurociencia como la IA tienen orígenes comunes, aunque han tomado caminos diferentes recientemente. La utilización de redes neuronales nos ayudará a entender cómo la estructura cerebral respalda funciones corporales. A su vez, los datos empíricos utilizados para desarrollar redes neuronales revelarán los principios de diseño para la creación de una IA más eficaz. Por ende, ambos aspectos contribuirán a mejorar nuestra comprensión del cerebro.»
La investigación fue en parte financiada por el Canada First Research Excellence Fund, otorgado a la Universidad McGill a través de la iniciativa Healthy Brains, Healthy Lives. Otros apoyos financieros vinieron del Consejo de Investigación en Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá, el Fonds de Recherche du Québec — Santé, el Instituto Canadiense de Investigación Avanzada, las Cátedras de Investigación de Canadá, el Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies y el Centre UNIQUE (Unión de Neurociencia e Inteligencia Artificial).
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