Nueva teoría de la inteligencia puede alterar la inteligencia artificial y la neurociencia

“La teoría de la inteligencia de los mil cerebros” de Numenta

Fuente: istockphoto

El reciente avance en inteligencia artificial, a saber, en el aprendizaje profundo, ha tomado prestados conceptos del cerebro humano. La arquitectura de la mayoría de los modelos de aprendizaje profundo se basa en capas de procesamiento, una red neuronal artificial inspirada en las neuronas del cerebro biológico. Sin embargo, los neurocientíficos no están de acuerdo en qué es exactamente la inteligencia y cómo se forma en el cerebro humano; es un fenómeno que sigue sin explicación. El tecnólogo, científico y cofundador de Numenta, Jeff Hawkins, presentó un marco innovador para comprender cómo funciona el neocórtex humano, llamado “La teoría de la inteligencia de los mil cerebros”, en la Cumbre del Proyecto Cerebro Humano en Maastricht, Países Bajos, en octubre. 2018.

El neocórtex es la parte del cerebro humano que participa en funciones de orden superior como el pensamiento consciente, el razonamiento espacial, el lenguaje, la generación de comandos motores y la percepción sensorial. Los investigadores de Numenta postulan que cada parte del neocórtex humano aprende modelos completos de objetos y conceptos. El equipo plantea la hipótesis de que existen neuronas similares a células de la rejilla en cada columna del neocórtex humano. El equipo de investigación también propone un nuevo tipo de neurona llamada célula de desplazamiento, que actúa como un complemento de las células de la cuadrícula y también se encuentra en todo el neocórtex. Las células de la rejilla son neuronas moduladas en el lugar que permiten una comprensión de la posición. Los investigadores creen que cada columna cortical aprende modelos de objetos completos al combinar la entrada con una ubicación derivada de celdas de la cuadrícula, y luego se integra sobre los movimientos.

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Para ilustrar este concepto, los investigadores usan una taza de café como ejemplo. Cuando vemos y tocamos una taza de café, muchas columnas en las jerarquías visuales y somatosensoriales observan simultáneamente diferentes partes de la taza. Cada columna en cada región aprende modelos completos de la copa basados ​​en la entrada sensorial (en este ejemplo, visión y tacto), con una ubicación centrada en el objeto de esa entrada, y luego se integra sobre los movimientos del sensor. Los modelos de la copa no son idénticos porque cada modelo de la copa se aprende de un subconjunto diferente de matrices sensoriales. A diferencia de la vista común, donde la información sensorial se procesa en una jerarquía de regiones corticales, esta teoría establece que las conexiones no son de naturaleza jerárquica. En su lugar, las conexiones no jerárquicas pueden conectarse entre los hemisferios cerebrales, las modalidades y los niveles jerárquicos. Debido a las conexiones no jerárquicas, la inferencia puede ocurrir con el movimiento de los sensores.

Según los investigadores, el neocórtex tiene cientos, si no miles, de modelos de cada objeto en el mundo, y la integración de las características observadas se produce en cada columna, en todos los niveles de la jerarquía, no solo en la parte superior de la jerarquía. – de ahí el nombre, “La teoría de la inteligencia de los mil cerebros”. El marco redefine cómo funciona el neocórtex humano. Según los investigadores, el neocórtex contiene miles de modelos que funcionan no solo en jerarquía, sino también en paralelo. Es una teoría innovadora que desafía los puntos de vista convencionales y puede afectar tanto a la inteligencia artificial como a la neurociencia en el futuro.

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Referencias

Hawkins, Jeff; Lewis, Marcus; Klukas, Mirko; Purdy, Scott; Ahmad, Subutai. “Un marco para la inteligencia y la función cortical basada en células de la rejilla en el Neocortex”. BioRxiv 442418; doi: https://doi.org/10.1101/442418. 13 de octubre de 2018.

Lodato, Simona; Arlotta, Paola. “Generación de diversidad neuronal en la corteza cerebral de los mamíferos”. Revisión anual de biología celular y del desarrollo . Vol. 31: 699-720 (Fecha de publicación en volumen, noviembre de 2015). https://doi.org/10.1146/annurev-cellbio-100814-125353

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