El cerebro humano procesa informaci\u00f3n de manera \u201csorprendentemente similar\u201d al de modelos computacionales, seg\u00fan el MIT<\/p>\n\n\n\n
El instituto realiz\u00f3 una investigaci\u00f3n que vincul\u00f3 biolog\u00eda con tecnolog\u00eda, que puede tener varias aplicaciones en el desarrollo de IAs<\/p>\n\n\n\n
Por: Agencias<\/p>\n\n\n\n
Internacional, lunes, 13 de noviembre del 2023.- Los seres humanos, desde que nacen, se encuentran expuestos a constantes procesos de aprendizaje. Con esa motivaci\u00f3n, investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts, compararon el procesamiento de informaci\u00f3n del cerebro humano con el funcionamiento de modelos computacionales avanzados y hallaron que ambos componentes funcionan \u201csoprendentemente similar<\/p>\n\n\n\n
Este recientemente identificado v\u00ednculo entre la biolog\u00eda y la tecnolog\u00eda tiene consecuencias significativas y amplias. Arroja nueva perspectiva sobre el fen\u00f3meno de la cognici\u00f3n humana, al mismo tiempo que respalda de manera s\u00f3lida las actuales metodolog\u00edas de desarrollo en inteligencia artificial. Es que las t\u00e1cticas empleadas por las neuronas para establecer conexiones y aprender de los est\u00edmulos del entorno comparten similitudes con los algoritmos de aprendizaje autodirigido, que posibilitan a las m\u00e1quinas aprender de la experiencia sin instrucciones expl\u00edcitas.<\/p>\n\n\n\n
James DiCarlo, neurocient\u00edfico 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 visi\u00f3n computarizada.<\/p>\n\n\n\n
Mediante un an\u00e1lisis minucioso que contrasta la respuesta neuronal en primates al reconocimiento de im\u00e1genes con los patrones de activaci\u00f3n en redes neuronales artificiales, el equipo de DiCarlo ha evidenciado una notable similitud en la manera en que ambos procesan la informaci\u00f3n visual. Algunos puntos claves de la investigaci\u00f3n son:<\/p>\n\n\n\n
-Modelado de Redes Neuronales Artificiales (RNA): DiCarlo y su equipo han utilizado modelos de redes neuronales artificiales para simular el procesamiento visual. Estos modelos est\u00e1n dise\u00f1ados para imitar el comportamiento de las neuronas en el cerebro humano cuando se trata de reconocer y categorizar objetos.<\/p>\n\n\n\n
-Comparaci\u00f3n con Respuesta Neuronal en Primates: mediante el uso de t\u00e9cnicas avanzadas de registro neuronal en primates, DiCarlo ha analizado c\u00f3mo las neuronas en el cerebro de primates responden a est\u00edmulos visuales espec\u00edficos, como im\u00e1genes de objetos. Luego, ha comparado estas respuestas con los patrones de activaci\u00f3n en las redes neuronales artificiales.<\/p>\n\n\n\n
-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 informaci\u00f3n visual. Estas similitudes han llevado a una mayor comprensi\u00f3n de los principios fundamentales detr\u00e1s del reconocimiento de objetos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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