Así es como se está utilizando la IA para desvelar secretos aún ocultos en el cerebro humano

Los sistemas de inteligencia artificial siguen el modelo del cerebro humano, pero una nueva rama de investigación dirigida por la Universidad de Columbia, en Nueva York, está examinando si los avances en IA podrían contener pistas sobre cómo funcionan los cerebros vivos y cómo podría mejorarse su función.

Columbia fue una de las siete universidades que la Fundación Nacional de la Ciencia designó como sede de un nuevo instituto nacional de investigación sobre IA, y los 20 millones de dólares que recibió impulsarán el Instituto de Inteligencia Artificial y Natural (ARNI), un consorcio de escuelas y grupos de investigación dirigido por Columbia. El objetivo es llevar a cabo investigaciones que "conecten los grandes avances logrados en los sistemas de IA con la revolución en nuestra comprensión del cerebro".

Richard Zemel, catedrático de informática en Columbia, declaró a Fox News Digital que la ambición es reunir a los mejores investigadores de IA y neurociencia en un esfuerzo interdisciplinar que pueda beneficiar a los sistemas de IA y a las personas.

"La idea es que va en ambos sentidos", dijo Zemel. "La IA se ha inspirado en el cerebro y las redes neuronales tienen cosas que están vagamente conectadas con el cerebro".

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Una de las ideas centrales de la IA ha sido imitar la estructura del cerebro con la esperanza de crear algo que se aproxime a una máquina pensante. Las redes neuronales artificiales modeladas a partir del cerebro están compuestas por millones de nodos de procesamiento que ayudan a los sistemas de IA a aprender cuando se les suministran datos.

La red neuronal "transformadora" que se viene utilizando desde hace unos cinco años pretende acercarse aún más al cerebro humano aprendiendo a atender a las palabras o frases más relevantes de una pregunta para llegar a una respuesta adecuada. Zemel dijo que los transformadores se centran en el concepto de "atención".

"Es algo que llaman el efecto cóctel", dijo Zemel. "Estás en una fiesta y apenas puedes oír, pero oyes tu nombre aunque haya montones de conversaciones. Pero de algún modo tu cerebro es capaz de captar y atender algo".

Dijo que es este concepto de "atención" el que está haciendo que los resultados de la IA generativa sean cada vez más utilizables por las personas que hacen preguntas a los sistemas de IA. Este tipo de trabajo ha abierto la puerta a preguntarse si las mejoras en la IA podrían ayudar a los investigadores a comprender mejor el cerebro.

"Al comprender estas complicadas redes neuronales, ¿nos da eso algunas hipótesis o cosas nuevas que investigar en el cerebro?". dijo Zemel.

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Algunas de las grandes cuestiones que estudiará Columbia incluyen la comprensión del concepto de "aprendizaje flexible robusto". Dijo que, hasta ahora, muchos sistemas de IA pueden llegar a ser buenos en una tarea específica, pero luego no lo hacen tan bien cuando se les da otro trabajo que hacer, mientras que el cerebro humano muestra más capacidad de adaptación.

Pero la IA ha demostrado que puede desarrollar rápidamente habilidades lingüísticas, y Zemel dijo que ése es un ejemplo de un talento de la IA que podría ayudarles a comprender cómo entrenar más eficazmente el cerebro humano.

"Muchos de estos nuevos sistemas son bastante buenos captando nuevas tareas lingüísticas. Con sólo un ejemplo o dos, aprenden algo muy rápidamente, en cierto modo más rápido que las personas", dijo. "Entonces se trata de saber si esto nos da una idea de lo que queremos hacer de forma diferente para el entrenamiento humano".

Otra área es el aprendizaje continuo, que entra en la cuestión de cómo y cuándo tanto las personas como los sistemas de IA pueden olvidar información y cómo se puede recuperar esa información.

"La IA sufre a veces de mucho olvido", dijo Zemel. "Ambas tienen problemas de distintas maneras, así que es un buen campo para estudiar e intentar averiguar si hay alguna forma de conseguir que ambas se ayuden mutuamente".

Una tercera cuestión transversal que afecta tanto a las personas como a los sistemas de IA es el principio de incertidumbre.

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"Muchos de los sistemas de IA que existen ahora no son muy buenos a la hora de saber cuándo están inseguros cuando deberían estarlo", dijo. "Y la gente tampoco es muy buena en eso".

Ya se están desarrollando y mejorando aplicaciones prácticas de este tipo de entrenamiento cruzado entre la IA y los cerebros humanos. Un ejemplo son los tipos de "interfaces cerebro-máquina" que están ayudando a construir prótesis más inteligentes para las personas, como brazos mecánicos para alguien que no puede controlar sus brazos.

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Zemel dijo que se están desarrollando "dispositivos protésicos asistidos por IA" que permiten el movimiento en parte a través del cerebro y en parte a través de una interfaz de IA.

Dijo que la esperanza es que los expertos en IA y neurociencia y Columbia puedan seguir haciendo este tipo de conexiones.

"Estamos intentando reunir a estas personas, poner a estas personas en la misma habitación y conseguir ideas para ir y venir y encontrar cosas que probar y cosas que explorar", dijo Zemel.