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

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

Por: Agencias

Internacional, lunes, 13 de noviembre del 2023.- 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.

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. 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.

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