resumen: Los investigadores revelaron similitudes significativas entre el procesamiento de la memoria de la IA y las funciones del hipocampo humano. Este descubrimiento, que vincula la IA y la neurociencia, destaca el paralelismo en la consolidación de la memoria (un proceso crucial en la conversión de recuerdos a corto plazo en recuerdos a largo plazo) tanto en los modelos de IA como en el cerebro humano.
El equipo se centró en el modelo Transformer, piedra angular de los desarrollos de la IA, y descubrió que sus procesos de memoria imitaban el mecanismo del receptor NMDA en el cerebro. Esta innovadora investigación no sólo avanza en el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI), sino que también proporciona una comprensión más profunda de los sistemas de memoria del cerebro humano.
Hechos clave:
- El estudio revela una sorprendente similitud entre el procesamiento de la memoria de la IA y las funciones del hipocampo en el cerebro humano.
- Se ha descubierto que el modelo Transformer en IA utiliza un proceso de control similar al receptor NMDA en el cerebro, que es crucial para mejorar la memoria.
- Esta investigación ofrece la posibilidad de desarrollar sistemas de inteligencia artificial similares al cerebro más eficientes y profundiza nuestra comprensión de los mecanismos de la memoria humana.
fuente: Instituto de Ciencias Básicas
Un equipo interdisciplinario formado por investigadores del Centro de Cognición Social y el Grupo de Ciencia de Datos del Instituto de Ciencias Básicas (IBS) ha revelado una sorprendente similitud entre el procesamiento de la memoria de los modelos de inteligencia artificial (IA) y el hipocampo del cerebro humano.
Este nuevo descubrimiento proporciona una nueva perspectiva sobre la consolidación de la memoria, el proceso que convierte los recuerdos a corto plazo en recuerdos a largo plazo, en sistemas de inteligencia artificial.
En la carrera por desarrollar la inteligencia artificial general (AGI), con entidades influyentes como OpenAI y Google DeepMind a la cabeza, comprender y replicar la inteligencia humana se ha convertido en un importante interés de investigación. Uno de los avances tecnológicos más importantes es el modelo de transformador, cuyos principios básicos se están explorando ahora con mayor profundidad.
La clave para lograr sistemas de IA potentes es comprender cómo se aprende y recuerda la información. El equipo aplicó los principios del aprendizaje del cerebro humano, con especial atención a la consolidación de la memoria a través del receptor NMDA en el hipocampo, a modelos de inteligencia artificial.
El receptor NMDA es como una puerta inteligente en el cerebro que facilita el aprendizaje y la formación de la memoria. Cuando una sustancia química llamada glutamato está presente en el cerebro, una célula nerviosa experimenta excitación. Por otro lado, el ion magnesio actúa como un pequeño guardián, bloqueando la puerta.
Sólo cuando el guardián iónico se hace a un lado se permite que los materiales fluyan hacia la celda. Este es el proceso que permite al cerebro formar y retener recuerdos, y el papel del guardián (ion magnesio) en todo el proceso es bastante específico.
El equipo ha hecho un descubrimiento notable: el modelo Transformers parece utilizar un proceso de control similar al receptor NMDA en el cerebro. Este descubrimiento llevó a los investigadores a investigar si la consolidación de la memoria del adaptador podría controlarse mediante un mecanismo similar al proceso de activación del receptor NMDA.
En el cerebro animal, se sabe que los niveles bajos de magnesio perjudican la función de la memoria. Los investigadores descubrieron que la memoria a largo plazo en Transformer se puede mejorar imitando el receptor NMDA.
Al igual que en el cerebro, donde los cambios en los niveles de magnesio afectan la fuerza de la memoria, ajustar los parámetros del transductor para reflejar el movimiento del receptor NMDA mejoró la memoria en el modelo de IA.
Este sorprendente resultado sugiere que la forma en que aprenden los modelos de IA puede explicarse mediante conocimientos bien establecidos en neurociencia.
“Esta investigación representa un paso crucial en el desarrollo de la inteligencia artificial y la neurociencia”, afirmó C. Justin Lee, director especializado en neurociencia del instituto. Nos permite profundizar en los principios operativos del cerebro y desarrollar sistemas de inteligencia artificial más avanzados basados en estos conocimientos.
“El cerebro humano funciona excelentemente con un mínimo de energía, a diferencia de los grandes modelos de IA que necesitan recursos masivos”, dice Cha Myung, científico de datos del equipo y de KAIST.
“Nuestro trabajo abre nuevas posibilidades para sistemas de inteligencia artificial de bajo costo y alto rendimiento que aprenden y recuerdan información como los humanos”.
Lo que distingue a este estudio es su iniciativa de incorporar no linealidades inspiradas en el cerebro en la arquitectura de la IA, lo que demuestra un progreso significativo en la simulación de la mejora de la memoria similar a la humana.
La convergencia de los mecanismos cognitivos humanos y el diseño de la IA no sólo promete crear sistemas de IA de bajo costo y alto rendimiento, sino que también proporciona información valiosa sobre el funcionamiento del cerebro a través de modelos de IA.
Acerca de las noticias de investigación sobre AGI e IA
autor: William Suh
fuente: Instituto de Ciencias Básicas
comunicación: William Suh – Instituto de Ciencias Básicas
imagen: Imagen acreditada a Neuroscience News.
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