Numerosos estudios científicos coinciden en que el estudio del cerebro humano podría tener la clave para que tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) avancen exponencialmente en su capacidad de cómputo, aprendizaje y ejecución de tareas. En tal sentido, científicos chilenos desarrollaron el estudio Exploring biological challenges in building a thinking machine, publicado en la revista Cognitive Systems Research, que presenta un análisis transdisciplinar a partir de la incorporación de conceptos neurocientíficos en la IA.
Así, el doctor en Psicología y académico de la Universidad San Sebastián, Rodrigo Vergara, explicó al periódico chileno La Tercera que la investigación examinó las disparidades entre los microcircuitos del neocórtex cerebral, responsable de funciones cognitivas como la atención, la memoria o la toma de decisiones, y las arquitecturas actuales de la IA. "Esto, para determinar cómo impactan en la flexibilidad, eficiencia y aprendizaje de las máquinas", dijo.
Los resultados del trabajo, llevado a cabo en colaboración con investigadores del Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, muestran que la corteza de los cerebros biológicos tiene una estructura homogénea, lo que genera un circuito de aprendizaje "básico". Basados en este hallazgo, se podría utilizar este modo de circuito cerebral para que los modelos de IA modifiquen su método de aprendizaje, ya que los sistemas actuales tienen una red de conexiones aleatoria, que se va ajustando a medida que aprenden.
Además, detalló Vergara, el planteamiento de objetivos entre el cerebro y la IA también es diferente. Mientras que el primero no siempre requiere de ellos, ya que a veces se realizan acciones o gestos sin una meta evidente, las IA están diseñadas para resolver objetivos o problemas específicos. Asimismo, "este tipo de inteligencia sufre de olvido catastrófico, es decir, cuando entrena o aprende nuevas tareas, pierde los conocimientos adquiridos con anterioridad, cosa que al cerebro biológico no le ocurre", agregó.
En cuanto a la estructura de las conexiones neuronales, las principales diferencias radican en que, en el cerebro, el peso cambia de forma continua, mientras que en un modelo de IA se "congela" una vez que se define que está listo, manteniendo los pesos de sus conexiones estables. "Nosotros aprendemos continuamente, mientras que los modelos de IA congelan su aprendizaje", sintetizó el investigador.
"Los actuales sistemas de IA aún tienen mucho espacio para inspirarse en la neurociencia, potencialmente mejorando su flexibilidad y eficiencia. Pese a las diferencias entre ambos, si se adoptan principios del funcionamiento cerebral en este tipo de modelos se podría mejorar el rendimiento de las IA, y de paso, avanzar en la comprensión de cómo opera el cerebro", concluyó.
El desarrollo de estudios sobre IA en América Latina es notorio en los últimos años y, como muestra de ello, el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) presentaron recientemente los resultados del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, que evaluó la situación de 19 países de la región, midiendo su nivel de preparación en IA.
De un puntaje máximo de 100 puntos, Chile encabezó el ranking con 73,07 puntos, seguido por Brasil (69,30) y Uruguay (64,98). Otros países de la región figuran en la categoría de "adoptantes", como Argentina (55,77), Colombia (52,64) y México (51,40). Cuba, por su parte, con apenas 27,96 puntos se ubicó en el lugar 15, en la franja de "exploradores", solo por delante de Bolivia, Guatemala, El Salvador y Honduras.
El hecho de otorgarle características humanas a los chatbots generados con IA es una de las claves tecnológicas de nuestro tiempo y uno de los temas que mayores controversias ha suscitado en los meses recientes. En tal sentido, el gigante tecnológico Microsoft anunció en octubre que Copilot, su asistente virtual de estas características, ahora "cuenta con voz, ojos e inteligencia emocional para ser un 'compañero' al que los usuarios puedan acudir no solo para pedir ayuda, sino también para conversar".
"Estas máquinas ahora entienden nuestra voz. Pueden transcribir perfectamente lo que hemos dicho. Pueden reaccionar a nuestra entonación. Está en un nivel tan bueno que puedes tener una conversación fluida, relajada e informal, donde capta la inteligencia emocional de tu discurso y se siente como si estuvieras teniendo una conversación normal", dijo el director ejecutivo de Microsoft AI y cofundador de Google DeepMind Mustafa Suleyman.
Que enunciado más erróneo ... asociar a la inteligencia con el cerebro ... deberían invertir tiempo en estudiar la conciencia y la mente humana ... están poniendo a la carreta delante de los bueyes ....