Los científicos creen que, algún día, una red de nanocables podría aprender a tener conversaciones más parecidas a las humanas que sistemas de IA como ChatGPT y recordarlas
Pablo Javier Piacente
Una red neuronal sintética conformada por nanocables de plata fue desarrollada en el marco de una nueva investigación. CRÉDITO: GERD ALTMANN EN PIXABAY.
Un sistema no biológico en base a redes de nanocables de plata es capaz de aprender y recordar de la misma forma que el cerebro humano, según un nuevo estudio. La investigación se centró en un sistema que utiliza una red de nanocables para imitar las neuronas y las sinapsis del cerebro: son alambres diminutos de aproximadamente una milésima parte del ancho de un cabello humano, confeccionados en plata y recubiertos en plástico. Las redes artificiales “recuerdan” señales eléctricas anteriores durante al menos siete pasos, que precisamente es el número promedio de elementos que los seres humanos podemos mantener en la memoria de trabajo al mismo tiempo.
En una nueva investigación dirigida por la Universidad de Sydney, en Australia, un equipo de especialistas liderado por el investigador Alon Loeffler logró diseñar un “cerebro artificial” en base a nanocables de plata, que desarrolla capacidades de aprendizaje y memoria similares a las del cerebro humano. La innovación y los resultados obtenidos se describen en un nuevo estudio, publicado recientemente en la revista Science Advances.
Sistemas artificiales más “humanos” que la IA
Según un artículo publicado en The Conversation por los autores principales de la investigación, los científicos eligieron un enfoque orientado hacia sistemas no biológicos que se parezcan más al cerebro humano que la Inteligencia Artificial (IA). El motivo es que aunque los sistemas de IA son altamente capaces, superando con creces a los humanos en tareas de reconocimiento de patrones de datos a gran escala, por ejemplo, al mismo tiempo no son tan inteligentes como nosotros en algunas áreas, por lo menos hasta el momento.
De acuerdo a la visión de los investigadores australianos, los sistemas de IA no están estructurados como nuestros cerebros y no aprenden de la misma manera. Al mismo tiempo, emplean grandes cantidades de energía y recursos para el entrenamiento, su capacidad para adaptarse y funcionar en entornos dinámicos o difíciles de predecir es pobre en comparación con la nuestra y, además, carecen de capacidades de memoria similares a las humanas.
Debido a esto, el nuevo “cerebro artificial” se basa en un sistema que utiliza una red de nanocables, para imitar las neuronas y las sinapsis del cerebro humano. Es un sistema no biológico conformado por alambres diminutos, de aproximadamente una milésima parte del ancho de un cabello humano. Están confeccionados a partir de un metal altamente conductivo, como la plata, y recubiertos con un material aislante como el plástico.
Los nanocables se autoensamblan para formar una estructura de red similar a una red neuronal biológica. Al igual que las neuronas, que tienen una membrana aislante, cada nanocable metálico está recubierto con una fina capa aislante. Al estimular a los nanocables con señales eléctricas, los iones migran a través de la capa aislante y hacia un nanocable vecino, de la misma forma que los neurotransmisores a través de las sinapsis en nuestro cerebro.
Aprendizaje y memoria
El estudio demuestra que es posible fortalecer o debilitar selectivamente las vías sinápticas en las redes de nanocables. Esta mecánica es similar al aprendizaje en el cerebro humano: en el proceso, la salida de las sinapsis se compara con un resultado deseado. De esta manera, las sinapsis se fortalecen si la señal se orienta al resultado deseado o se recortan si la señal no es la esperada.
Es una estructura similar a la forma en la que aprende el ser humano: cuando adquirimos un conocimiento, el cerebro nos brinda una recompensa y nos estimula a buscar nuevos conocimientos. Por el contrario, cuando equivocamos el camino nos marca el error y nos obliga a volver a intentarlo. Bajo ese criterio, los investigadores comprobaron que la red artificial reacciona a la dinámica de "recompensar" o "castigar" una acción a partir de sus resultados.
Al mismo tiempo, las redes autoorganizadas de pequeños cables plateados logran recordar de la misma manera o de una forma muy similar a la del cerebro humano. Por ejemplo, al aplicar a este sistema la misma prueba que se utiliza para medir la memoria de trabajo en humanos en función de una serie de estímulos eléctricos, los científicos observaron que la red "recordó" señales anteriores durante al menos siete pasos. Precisamente, esa es la cantidad de pasos que se considera como el número promedio de elementos que los humanos pueden mantener simultáneamente en la memoria de trabajo, o sea aquella que se emplea para resolver tareas habituales.
En conclusión, la investigación muestra que es posible implementar características esenciales para la inteligencia, como el aprendizaje y la memoria, en hardware físico no biológico. Además, estas redes de nanocables son diferentes de las redes neuronales artificiales utilizadas en la IA, aunque pueden conducir igualmente a la llamada "inteligencia sintética". En consecuencia, en algún momento podrían ser capaces de desarrollar conversaciones y estrategias de comunicación más “reales” desde el punto de vista humano que los sistemas de Inteligencia Artificial.
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Referencia
Neuromorphic learning, working memory, and metaplasticity in nanowire networks. Alon Loeffler et al. Science Advances (2023). DOI:https://doi.org/10.1126/sciadv.adg3289
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