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Redes neuronales artificiales ayudan a desentrañar funcionamiento de cerebro

BOSTON, 25 mar (Xinhua) -- Expertos en neurociencia cognitiva utilizarán las recién desarrolladas redes de inteligencia artificial para ampliar el entendimiento de uno de los sistemas de inteligencia más elusivos que hayan visto: el cerebro humano.

En su trabajo presentado hoy en la 25ª reunión anual de la Sociedad de Neurociencia Cognitiva, Aude Oliva del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y sus colegas aprenden del papel de las pistas contextuales en el reconocimiento de imágenes de humanos.

Con el uso de "neuronas artificiales", líneas de código y software, y modelos de redes neuronales, los investigadores pueden analizar los diversos elementos involucrados en el reconocimiento de un lugar u objeto específico.

"Las preguntas fundamentales que buscan responder los expertos en informática y los neurólogos son similares", dijo Oliva.

"Tienen un complejo sistema integrado por componentes. Unos lo llaman neuronas, otros unidades. Estamos haciendo experimentos para determinar que calculan esos componentes", añadió.

En un estudio reciente con más de 10 millones de imágenes, el equipo de Oliva enseño a una red artificial a reconocer 350 lugares como cocinas, baños, parques y salas de estar.

El equipo esperaba que la red pudiera aprender que objetos como las camas están asociados con las habitaciones. Lo que no esperaban era que la red aprendiera a reconocer personas y animales, por ejemplo perros en parques y gatos en salas de estar.

Los programas de inteligencia artificial aprenden muy rápido cuando reciben muchos datos, lo que les permite aprender de forma contextual a tan excelente nivel, según Oliva.

Aunque no es posible diseccionar neuronas humanos a tal nivel, el modelo informático que realiza tareas similares es completamente transparente.

"El cerebro es una red neuronal profunda y compleja", dijo Nikolaus Kriegeskorte de la Universidad de Columbia, quien preside el simposio.

Estos modelos han ayudado a los neurólogos a entender cómo reconocen las personas los objetos alrededor de ellos en un parpadeo, añadió Kriegeskorte.

"Esto involucra millones de señales que emanan de la retina y que atraviesan una secuencia de capas neuronales extrayendo información semántica, por ejemplo cuando vemos una calle con varias personas y un perro", dijo.

Las redes artificiales aún no pueden replicar las capacidades visuales humanas, pero con el modelado del cerebro humano nos ayudan a entender tanto la cognición como la inteligencia artificial, según Kriegeskorte.