Un estudio de la University College London (UCL) revela cómo la inteligencia artificial generativa (IA generativa) aclara el papel de la memoria en el aprendizaje, la revivencia y la planificación imaginativa.

¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes. Esta tecnología utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes, y luego generar contenido nuevo y único. [Fuente]

En un estudio especial financiado por la fundación Wellcome, investigadores de la UCL utilizaron un programa de inteligencia artificial para imitar la forma en que nuestro cerebro retiene y recuerda información.

La memoria humana desempeña un papel crucial en varios procesos cognitivos, como contribuir a nuestra capacidad de aprender sobre el mundo, revivir experiencias pasadas y construir escenarios completamente nuevos para la imaginación y la planificación.

Eleanor Spens, autora principal del estudio y estudiante de doctorado de la UCL, dijo en un comunicado:

“Los avances recientes en las redes generativas utilizadas en la IA muestran cómo se puede extraer información de la experiencia para que podamos recordar una experiencia específica y también imaginar de manera flexible cómo podrían ser nuevas experiencias.

Pensamos que recordar es imaginar el pasado basándose en conceptos, combinando algunos detalles almacenados con nuestras expectativas sobre lo que pudo haber sucedido”.

IA generativa puede aprender como el cerebro

El modelo computacional, también conocido como red neuronal generativa, utilizado por los investigadores podría aprender cómo nuestro cerebro observa y recuerda diferentes eventos.

Utilizaron un modelo de estudio que implicaba mostrar al modelo de IA muchas imágenes, 10.000 para ser exactos, para ver cómo las redes del cerebro las aprenden y recuerdan. Cada imagen era como una simple escena de una historia.

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Los investigadores se centraron en dos componentes del cerebro

Los científicos estaban estudiando dos partes de nuestro cerebro específicamente: el hipocampo y la neocorteza o neocórtex, y tratando de comprender cómo funcionan en conjunto.

El hipocampo es una parte crucial del cerebro que juega un papel fundamental en la formación y consolidación de recuerdos y la navegación espacial. Se cree que la neocorteza es responsable de los cálculos neuronales de la atención, el pensamiento, la percepción y la memoria episódica.

En el estudio, la red del hipocampo rápidamente tomó cada escena y la reprodujo, enseñando al neocórtex lo que vio repitiéndolo una y otra vez. La red neocórtex, a su vez, aprendió a recrear estas escenas organizando la información.

Descubrió las partes importantes, como la disposición de las paredes y los objetos, para que nuestro cerebro pudiera recordar escenas antiguas y crear otras completamente nuevas.

Esto ayuda a que nuestro cerebro sea eficiente, ya que no tiene que recordar cada pequeño detalle, sino que puede centrarse en lo que es único o diferente en cada situación.

El estudio sugiere que cuando reproducimos recuerdos mientras descansamos, ayuda a nuestro cerebro a captar patrones de experiencias pasadas. Esto es crucial porque nos ayuda a predecir cosas en el futuro, como evitar peligros o encontrar comida.

Entonces, en términos simples, el estudio muestra cómo nuestro cerebro aprende de las experiencias, las recuerda y usa este conocimiento para imaginar cosas nuevas o planificar lo que podría suceder a continuación.

Neil Burgess, profesor de la UCL y autor principal del estudio, dijo en un comunicado:

“La forma en que se reconstruyen los recuerdos, en lugar de ser registros verídicos del pasado, nos muestra cómo el significado o la esencia de una experiencia se recombina con detalles únicos y cómo esto puede dar lugar a sesgos en la forma en que recordamos las cosas”.

Los hallazgos de la investigación han sido publicados en la revista Nature Human Behavior el 19 de enero.

Fuente: University College London

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