Un equipo de investigadores dirigido por un grupo de la subsidiaria de Google, DeepMind, ha desarrollado una teoría sobre cómo funciona el metaaprendizaje humano comparándolo con un cierto tipo de red de aprendizaje profundo en las computadoras. En su artículo publicado en la revista Neurociencia de la naturaleza , el grupo sugiere que los elementos clave en las redes neuronales computarizadas especializadas podrían ser similares a la función de la dopamina en el cerebro durante el metaaprendizaje.

Redes de aprendizaje profundo, aunque bastante impresionante al correr, todavía se quedan cortos en un área:requieren mucho tiempo y esfuerzo para ponerse al día. Un ejemplo reciente serían las redes neuronales programadas para jugar a viejos juegos de computadora como Pong. Un humano puede dominar los conceptos básicos y volverse bastante competente después de jugar solo una tarde. Una red neuronal por otra parte, requiere cientos de horas de entrenamiento. Los neurocientíficos han sugerido que esta diferencia se debe a lo que se llama metaaprendizaje, donde una persona (o animal) aprende cómo hacer algo nuevo basándose en lo que aprendió en el pasado. Monos por ejemplo, puede aprender a elegir entre objetos diferentes después de aprender primero a elegir mediante selección aleatoria, algo que se descubrió como parte del experimento de Harlow.

Investigadores como los de DeepMind, han logrado avances recientes para lograr que las computadoras se involucren en el metaaprendizaje. El proceso mediante el cual lo hacen está muy bien entendido, por supuesto, ya que son ellos los que lo hacen realidad. ¿Cómo sucede en los humanos? aunque, todavía no está claro. En este nuevo esfuerzo, el equipo de DeepMind sugiere que uno de los factores clave para lograr que las computadoras se involucren en el metaaprendizaje, podría ser similar a algo que se encuentra en las redes neuronales humanas.

Para llegar a esta conclusión, el equipo desarrolló seis experimentos de metaaprendizaje basados ​​en computadora que originalmente formaban parte de experimentos de neurociencia en animales, uno de los cuales fue el experimento de Harlow. Los investigadores encontraron que las respuestas de sus redes neuronales profundas eran similares a las de los animales en los experimentos originales. Es más, notaron que el ingrediente común utilizado para cada uno de los experimentos era algo que llamaban agente:era necesario para provocar el aprendizaje de meta-tipo. Esta, ellos notan, podría indicar que las redes neuronales animales tienen un agente biológico similar que es responsable de provocar el metaaprendizaje. Y sugieren que ese agente podría ser el neurotransmisor dopamina.

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