Los informáticos de la Universidad Otto von Guericke de Magdeburgo tienen como objetivo utilizar los hallazgos y los métodos establecidos de investigación del cerebro para comprender mejor la forma en que funciona la inteligencia artificial.

Como parte de un proyecto de investigación, los científicos dirigidos por el profesor Dr.-Ing. Sebastian Stober, del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Magdeburgo, aplicará métodos de la neurociencia cognitiva para analizar las redes neuronales artificiales y comprender mejor su funcionamiento.

Las técnicas inspiradas en la neurociencia cognitiva para un proyecto de investigación de IA explicable, o CogXAI para abreviar, que tendrá una duración de tres años, recibirá más de un millón de euros de financiación del Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania.

Redes neuronales artificiales, o ANN para abreviar, son sistemas inteligentes de autoaprendizaje que se inspiran en la estructura de los cerebros naturales. Son, como los sistemas nerviosos biológicos, capaces de aprender con el ejemplo para resolver problemas complejos de forma independiente.

"Mientras que en nuestro cerebro estas redes consisten en millones de células nerviosas que se comunican entre sí por medio de señales químicas y eléctricas, Las redes neuronales artificiales pueden entenderse como programas informáticos, "dice el profesor Stober." Gracias a su gran capacidad de aprendizaje y su flexibilidad, En los últimos años, las redes neuronales artificiales han bajo el término 'aprendizaje profundo, 'se estableció como una opción popular para el desarrollo de sistemas inteligentes ".

Stober y su equipo investigan cómo encontrar diferentes regiones en una red neuronal artificial, que, como en los cerebros biológicos, son responsables de ciertas funciones. Al igual que con la grabación de un escáner cerebral en un escáner de imágenes por resonancia magnética (IRM), Los expertos en IA tienen como objetivo identificar determinadas áreas de las ANN para comprender mejor la forma en que funcionan.

Es más, La investigación del cerebro también proporciona importantes hallazgos sobre el comportamiento de aprendizaje del cerebro humano. Los informáticos están utilizando esta gran experiencia para permitir que las redes neuronales artificiales adquieran un comportamiento de aprendizaje rápido y eficaz. Al transferir conceptos de percepción humana y procesamiento de señales a redes neuronales artificiales, pretenden descubrir cómo estos sistemas de autoaprendizaje hacen predicciones y / o por qué cometen errores.

"Los cerebros naturales se han investigado durante más de 50 años, "explica el profesor Stober." Sin embargo, en la actualidad, este potencial apenas se utiliza en el desarrollo de arquitecturas de IA. Al transferir métodos neurocientíficos al estudio de redes neuronales artificiales, sus procesos de aprendizaje también serán más transparentes y más fáciles de entender. De esta forma será posible identificar las disfunciones de las neuronas artificiales en una etapa temprana durante el proceso de aprendizaje y corregirlas durante el entrenamiento ".

Según Stober, el desarrollo de redes neuronales artificiales avanza rápidamente. "Mediante el uso de computadoras de alto rendimiento, se puede utilizar un número cada vez mayor de neuronas artificiales para el aprendizaje. Sin embargo, La creciente complejidad de estas redes dificulta incluso que los expertos comprendan sus procesos internos y la toma de decisiones. "explica el informático y líder del proyecto CogXAI". Sin embargo, si queremos poder hacer un uso seguro de la Inteligencia Artificial en el futuro, es esencial comprender completamente cómo funciona ".