¿Nuevo modelo de neuronas mejorará la Inteligencia Artificial?

El estudio postula que este modelo actualizado podría conducir a redes neuronales artificiales más potentes, capaces de captar mejor las capacidades del cerebro humano

Lizzette Vela

25/06/2024 2:39pm

Un equipo del Flatiron Institute en Estados Unidos desarrolló un nuevo modelo de neuronas que podría revolucionar la inteligencia artificial (IA). Este modelo propone que las neuronas biológicas tienen más control sobre su entorno de lo que se pensaba, y que esta capacidad puede reproducirse en las redes neuronales artificiales utilizadas en el aprendizaje automático.

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Dmitri Chklovskii, del Flatiron Institute y autor principal del estudio publicado en PNAS, señaló que los modelos anteriores de neuronas son rudimentarios.

Según Chklovskii, estos modelos no captan todas las capacidades computacionales de las neuronas reales y podrían estar frenando el desarrollo de la IA. El nuevo modelo sugiere que las neuronas individuales ejercen más control sobre su entorno de lo que se creía.

El estudio postula que este modelo actualizado podría conducir a redes neuronales artificiales más potentes, capaces de captar mejor las capacidades del cerebro humano. Actualmente, casi todas las redes neuronales modernas, como las utilizadas en herramientas como ChatGPT, se basan en un modelo de neurona de los años sesenta. Estas redes pretenden imitar el modo en que el cerebro humano procesa la información y toma decisiones, aunque de forma simplificada.

Las redes neuronales se construyen a partir de capas de «nodos«. La información pasa por un nodo en una sola dirección y no hay forma de que influya en la información recibida de nodos anteriores. Sin embargo, el estudio sugiere que nuestras neuronas podrían no ser transmisoras pasivas de información, sino que controlan el estado de otras neuronas.

El nuevo modelo propuesto trata a las neuronas como pequeños “controladores”. Chklovskii cree que esto podría mejorar el rendimiento y la eficacia de muchas aplicaciones de aprendizaje automático. El modelo se inspira en los circuitos cerebrales a gran escala formados por muchas neuronas.

El equipo planea analizar tipos de neuronas que no encajan en este nuevo modelo, como las de la retina. Estas neuronas reciben entradas directas del entorno visual y podrían utilizar principios similares, aunque no puedan influir en sus entradas de la misma manera.