En las últimas décadas, La inteligencia artificial ha demostrado ser muy buena para lograr objetivos excepcionales en varios campos. El ajedrez es uno de ellos:en 1996, por primera vez, la computadora Deep Blue venció a un jugador humano, el campeón de ajedrez Garry Kasparov. Una nueva investigación muestra ahora que la estrategia del cerebro para almacenar recuerdos puede conducir a recuerdos imperfectos, pero a su vez, le permite almacenar más recuerdos, y con menos molestias que la IA. El nuevo estudio, llevado a cabo por científicos de SISSA en colaboración con el Instituto Kavli de Neurociencia de Sistemas y el Centro de Computación Neural, Trondheim, Noruega, acaba de ser publicado en Cartas de revisión física .

Redes neuronales, real o artificial, aprenda ajustando las conexiones entre neuronas. Haciéndolos más fuertes o más débiles, algunas neuronas se vuelven más activas, algunos menos, hasta que surja un patrón de actividad. Este patrón es lo que llamamos "un recuerdo". La estrategia de la IA es utilizar algoritmos largos y complejos, que sintonizan y optimizan iterativamente las conexiones. El cerebro lo hace mucho más simple:cada conexión entre neuronas cambia solo en función de la actividad de las dos neuronas al mismo tiempo. En comparación con el algoritmo de IA, Durante mucho tiempo se pensó que esto permitiría almacenar menos recuerdos. Pero, en términos de capacidad de memoria y recuperación, esta sabiduría se basa en gran medida en el análisis de redes asumiendo una simplificación fundamental:que las neuronas pueden considerarse como unidades binarias.

La nueva investigación, sin embargo, muestra lo contrario:la menor cantidad de recuerdos almacenados utilizando la estrategia del cerebro depende de esa suposición poco realista. Cuando la estrategia simple utilizada por el cerebro para cambiar las conexiones se combina con modelos biológicamente plausibles para la respuesta de neuronas individuales, esa estrategia funciona tan bien como, o mejor, que los algoritmos de IA. ¿Cómo podría ser este el caso? Paradójicamente, la respuesta está en la introducción de errores:cuando se recupera efectivamente una memoria, esta puede ser idéntica a la entrada original que se va a memorizar o correlacionarse con ella. La estrategia del cerebro conduce a la recuperación de recuerdos que no son idénticos a la entrada original, silenciar la actividad de aquellas neuronas que apenas están activas en cada patrón. Esas neuronas silenciadas Por supuesto, no juegan un papel crucial en la distinción entre las diferentes memorias almacenadas dentro de una misma red. Al ignorarlos, Los recursos neuronales se pueden enfocar en aquellas neuronas que sí importan en una entrada para ser memorizada y permiten una mayor capacidad.

En general, Esta investigación destaca cómo los procedimientos de aprendizaje autoorganizados biológicamente plausibles pueden ser tan eficientes como los algoritmos de entrenamiento lentos y neuralmente inverosímiles.