{"id":84178,"date":"2021-05-06T10:59:15","date_gmt":"2021-05-06T08:59:15","guid":{"rendered":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/?p=84178"},"modified":"2021-05-07T13:35:40","modified_gmt":"2021-05-07T11:35:40","slug":"lecciones-del-cerebro-para-la-inteligencia-artificial-el-mecanismo-neural-del-aprendizaje-autonomo-revelado-por-los-investigadores-del-ibec","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ibecbarcelona.eu\/es\/lecciones-del-cerebro-para-la-inteligencia-artificial-el-mecanismo-neural-del-aprendizaje-autonomo-revelado-por-los-investigadores-del-ibec\/","title":{"rendered":"Lecciones del cerebro para la inteligencia artificial: el mecanismo neural del aprendizaje aut\u00f3nomo revelado por los investigadores del IBEC"},"content":{"rendered":"
\"\"
Vista frontal del hipocampo y sus principales tractos de fibras frontales (A). Fuente:\u00a0 brainx3.com SPECS\u00a0<\/span><\/span>lab<\/span><\/span><\/figcaption><\/figure>\n

Gracias al llamado aprendizaje profundo (<\/span>deep<\/span><\/i>\u00a0<\/span><\/i>learning<\/span><\/i>), un subconjunto de algoritmos de inteligencia artificial (IA) inspirados en el cerebro, las m\u00e1quinas pueden igualar el rendimiento humano en la percepci\u00f3n y el reconocimiento del lenguaje, e incluso superar a los humanos en ciertas tareas.\u00a0<\/span>Pero,<\/span>\u00a0\u00bfaprenden estos sistemas artificiales de inspiraci\u00f3n biol\u00f3gica de la misma manera que nosotros?\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan un nuevo art\u00edculo\u00a0<\/span>que cuenta como<\/span>\u00a0primer autor\u00a0<\/span>con\u00a0<\/span>el Dr. Diogo Santos-Pata, del laboratorio de Sistemas Sint\u00e9ticos Perceptivos, Emotivos y Cognitivos (SPECS) del IBEC, dirigido por el profesor ICREA Paul\u00a0Verschure, en colaboraci\u00f3n con el profesor\u00a0<\/span>Ivan<\/span>\u00a0<\/span>Soltesz<\/span>\u00a0de la Universidad de Stanford, el mecanismo de aprendizaje aut\u00f3nomo que subyace\u00a0<\/span>a<\/span>\u00a0estos sistemas de IA refleja la naturaleza m\u00e1s de cerca de lo que se pensaba. Con su hip\u00f3tesis y su modelo, estos cient\u00edficos ofrecen nuevas perspectivas para entender c\u00f3mo aprendemos y almacenamos los recuerdos.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

El trabajo, publicado en la prestigiosa revista cient\u00edfica\u00a0<\/span>Trends<\/span>\u00a0in\u00a0<\/span>Cognitive<\/span>\u00a0<\/span>Sciences<\/span><\/a>, es relevante para mejorar los d\u00e9ficits de memoria en humanos y para construir nuevas y avanzadas formas de sistemas de memoria artificial.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Aprender sin profesor<\/strong><\/h2>\n

\"\"El cerebro se considera un sistema de aprendizaje aut\u00f3nomo. Es decir, que puede detectar patrones y adquirir nuevos conocimientos sin ayuda externa. Hasta hace poco, este no era el caso de la IA: cualquier dato que se introdujera en los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico ten\u00eda que ser etiquetado primero.<\/span><\/span>\u00a0<\/span>
\n<\/span><\/span><\/p>\n

Este problema, denominado \u00abel problema de la fundamentaci\u00f3n de los s\u00edmbolos\u00bb, ha obstaculizado el progreso de la IA en las \u00faltimas d\u00e9cadas. Paul\u00a0<\/span><\/span>Verschure<\/span><\/span>\u00a0y sus colegas\u00a0<\/span><\/span>han abordado de manera sistem\u00e1tica<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/span>la capacidad de los sistemas cognitivos para adquirir conocimientos de forma aut\u00f3noma, o tambi\u00e9n llamada autonom\u00eda epist\u00e9mica.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

<\/h6>\n
<\/h6>\n
<\/h6>\n
<\/h6>\n
\n
\n
Imagen: propiedad de SPECS-lab (Shutterstock)<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/h6>\n

 <\/p>\n

Resolvimos dos enigmas que parec\u00edan no estar relacionados pero que est\u00e1n entrelazados: que la autonom\u00eda epist\u00e9mica del cerebro se basa en su capacidad para establecer objetivos de aprendizaje autogenerados y que las se\u00f1ales inhibitorias se propagan por el cerebro para mejorar el aprendizaje<\/span><\/span>.<\/strong><\/p>\n

Paul Verschure, Profesor de investigaci\u00f3n ICREA\u00a0y l\u00edder del grupo del IBEC<\/span><\/span> <\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n

Algunos presupon\u00edan que tal mecanismo no exist\u00eda en las redes neuronales biol\u00f3gicas. Sin embargo, bas\u00e1ndose en una combinaci\u00f3n de consideraciones\u00a0<\/span><\/span>derivadas de<\/span><\/span>\u00a0la pr\u00e1ctica actual de la IA, la neurociencia computacional<\/span><\/span>,<\/span><\/span>\u00a0y un an\u00e1lisis de la fisiolog\u00eda del hipocampo, con este nuevo art\u00edculo los autores demuestran que la autosupervisi\u00f3n y la\u00a0<\/span><\/span>retropropagaci\u00f3n<\/span><\/span>\u00a0de errores coexisten en el cerebro, y\u00a0<\/span><\/span>en<\/span><\/span>\u00a0una zona del cerebro muy espec\u00edfica implicada: el hipocampo.<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

L<\/span><\/span>os circuitos<\/span><\/span>\u00a0y anatom\u00eda del aprendizaje<\/span><\/span>\u00a0<\/span> \u00a0<\/strong><\/h2>\n

De<\/span>l hipocampo, una estructura del cerebro de los\u00a0<\/span>vertebrados,<\/span>\u00a0<\/span>se sabe desde hace tiempo que\u00a0<\/span>desempe\u00f1a un papel crucial en la memoria y el aprendizaje. Sin embargo, a\u00fan hay preguntas clave\u00a0<\/span>sin responder<\/span>: \u00bfc\u00f3mo sabe qu\u00e9 y cu\u00e1ndo aprender?<\/span>\u00a0<\/span>Y\u00a0<\/span>\u00bf<\/span>cu\u00e1l es el mecanismo que lo impulsa? \u00abLas se\u00f1ales del entorno externo pasan por varias estructuras cerebrales antes de llegar al hipocampo, la estaci\u00f3n final del procesamiento sensorial\u00bb, explica el Dr. Diogo Santos-Pata, primer autor del art\u00edculo e investigador postdoctoral del laboratorio SPECS. Poder comparar las nuevas se\u00f1ales con la memoria que provocan permite al hipocampo aprender sobre los cambios en nuestro entorno; una predicci\u00f3n que Paul\u00a0Verschure\u00a0hab\u00eda hecho en 1993 bas\u00e1ndose en modelos de redes neuronales incorporadas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

M\u00e1s concretamente, y gracias a la estrecha interacci\u00f3n con el neurofisi\u00f3logo\u00a0<\/span>Ivan<\/span>\u00a0<\/span>Soltesz<\/span>\u00a0y su equipo de la Universidad de Stanford, los investigadores demuestran que el hipocampo contiene una red de neuronas que controlan las se\u00f1ales neuronales y la informaci\u00f3n de forma similar a las operaciones de las redes neuronales artificiales que subyacen a la actual revoluci\u00f3n de la IA.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00abNuestro principal hallazgo fue poner en perspectiva, no s\u00f3lo los circuitos y la anatom\u00eda del complejo hipocampal, sino tambi\u00e9n los tipos de neuronas que impulsan el aprendizaje y permiten que el hipocampo sea totalmente aut\u00f3nomo para decidir qu\u00e9 y cu\u00e1ndo aprender\u00bb<\/strong>,\u00a0<\/span><\/b>se\u00f1ala Santos-Pata.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00abEs especialmente interesante porque el aprendizaje autom\u00e1tico\u00a0autosupervisado\u00a0impulsado por la\u00a0retropropagaci\u00f3n\u00a0de errores est\u00e1 ganando actualmente mucha tracci\u00f3n y atenci\u00f3n en el mundo de la inteligencia artificial y este es el primer estudio\u00a0que proporciona una explicaci\u00f3n biol\u00f3gica completa para este mecanismo\u00bb<\/strong>,<\/span><\/b>\u00a0a\u00f1ade Santos-Pata.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\n
\n

Art\u00edculo de referencia:\u00a0 <\/strong>Diogo Santos-Pata, Adri\u00e1n F. Amil,\u00a0Ivan\u00a0Georgiev\u00a0Raikov, C\u00e9sar\u00a0Renn\u00f3-Costa, Anna Mura,\u00a0Ivan\u00a0Soltesz, Paul F.M.J.\u00a0Verschure.\u00a0<\/span>\u201c<\/span>Epistemic Autonomy: Self-supervised Learning in the Mammalian Hippocampus<\/span><\/b>\u201d.<\/span><\/a>\u00a0Trend<\/span>s<\/span>\u00a0in Cognitive Sciences, 2021.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n<\/span><\/i><\/b>:<\/span><\/i><\/b>\u00a0<\/span><\/i><\/b>gorts@ibecbarcelona.eu<\/span><\/i><\/a>\u00a0<\/span><\/i>\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un equipo internacional liderado por el Laboratorio SPECS del Instituto de Bioingenier\u00eda de Catalu\u00f1a (IBEC) revela c\u00f3mo el cerebro mejora a trav\u00e9s del aprendizaje autosupervisado combinando un an\u00e1lisis de m\u00e1s de tres d\u00e9cadas de investigaci\u00f3n en neurociencia e inteligencia artificial.<\/h3>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":84163,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[97],"tags":[1146,1159],"post_formats":[],"class_list":["post-84178","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias-de-investigacion","tag-paul-verschure-es","tag-specs-es"],"yoast_head":"\nLecciones del cerebro para la inteligencia artificial: el mecanismo neural del aprendizaje aut\u00f3nomo revelado por los investigadores del IBEC - Institute for Bioengineering of Catalonia<\/title>\n<meta name=\"robots\" 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