Investigadores de la Universidad de Oxford han intentado recientemente recrear patrones de pensamiento humano en máquinas, utilizando una red de imaginación guiada por el lenguaje (LGI). Su método, descrito en un artículo publicado previamente en arXiv, podría informar el desarrollo de la inteligencia artificial que es capaz de pensar como un humano, lo que implica un flujo de ideas mentales dirigidas a un objetivo guiadas por el lenguaje.

El pensamiento humano generalmente requiere que el cerebro comprenda una expresión de lenguaje particular y la use para organizar el flujo de ideas en la mente. Por ejemplo, si una persona que sale de su casa se da cuenta de que está lloviendo, ella podría decir internamente, "Si consigo un paraguas, Podría evitar mojarme "y luego decide tomar un paraguas al salir. Mientras este pensamiento pasa por su mente, sin embargo, ella sabrá automáticamente lo que significa la entrada visual (es decir, las gotas de lluvia) que observa, y cómo sostener un paraguas podría evitar mojarse, quizás incluso imaginando la sensación de sostener el paraguas o mojarse bajo la lluvia.

Aunque algunas máquinas ahora pueden reconocer imágenes, procesar el lenguaje o incluso sentir las gotas de lluvia, todavía no han adquirido esta capacidad de pensamiento única e imaginativa. Los seres humanos pueden lograr ese "pensamiento continuo" porque son capaces de generar imágenes mentales guiadas por el lenguaje y extraer representaciones del lenguaje de situaciones reales o imaginarias.

En años recientes, Los investigadores han desarrollado herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) que pueden responder consultas de una manera similar a la humana. Sin embargo, estos son simplemente modelos de probabilidad, y por lo tanto son incapaces de comprender el lenguaje de la misma manera y con la misma profundidad que los humanos. Esto se debe a que los seres humanos tienen una capacidad innata de aprendizaje acumulativo que los acompaña a medida que se desarrolla su cerebro. Se ha descubierto que este "sistema de pensamiento humano" está asociado con sustratos neuronales particulares en el cerebro, el más importante de los cuales es la corteza prefrontal (PFC).

El PFC es la región del cerebro responsable de la memoria de trabajo (es decir, procesos de memoria que tienen lugar cuando las personas realizan una tarea determinada), incluyendo el mantenimiento y manipulación de información en la mente. En un intento de reproducir patrones de pensamiento similares a los humanos en máquinas, Feng Qi y Wenchuan Wu, los dos investigadores que llevaron a cabo el estudio reciente, creó una red neuronal artificial inspirada en la PFC humana.

"Propusimos una red de imaginación guiada por el lenguaje (LGI) para aprender gradualmente el significado y el uso de numerosas palabras y sintaxis, con el objetivo de formar un proceso de pensamiento de máquina similar al humano, ", explicaron los investigadores en su artículo.

La red LGI desarrollada por Qi y Wu tiene tres componentes clave:un sistema de visión, un sistema de lenguaje y un PFC artificial. El sistema de visión está compuesto por un codificador que desenreda la entrada recibida por la red o escenarios imaginados en representaciones de población abstractas, así como un decodificador de imaginación que reconstruye escenarios imaginados a partir de representaciones de más alto nivel.

El segundo subsistema, el sistema de idiomas, incluye un binarizador que transfiere textos de símbolos a vectores binarios, un sistema que imita la función del surco intraparietal humano (IPS) extrayendo información cuantitativa de los textos de entrada y un textizador que convierte vectores binarios en símbolos de texto. El componente final de su red LGI imita el PFC humano, Combinando entradas de representaciones visuales y de lenguaje para predecir símbolos de texto e imágenes manipuladas.

Qi y Wu evaluaron su red LGI en una serie de experimentos y descubrieron que adquirió con éxito ocho sintaxis o tareas diferentes de forma acumulativa. Su técnica también formó el primer 'bucle de pensamiento de máquina, "que muestra una interacción entre imágenes imaginadas y textos de lenguaje. En el futuro, la red LGI desarrollada por los investigadores podría ayudar al desarrollo de una IA más avanzada, que es capaz de estrategias de pensamiento similares a las humanas, como la visualización y la imaginación.

"LGI ha aprendido gradualmente ocho sintaxis (o tareas) diferentes, con el que se ha formado y validado un bucle de pensamiento automático mediante la interacción adecuada entre el lenguaje y el sistema de visión, "escribieron los investigadores." Nuestro artículo proporciona una nueva arquitectura para permitir que la máquina aprenda, comprender y utilizar el lenguaje de una manera similar a la humana que, en última instancia, podría permitir que una máquina construya escenarios mentales ficticios y posea inteligencia ".

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