La última investigación de la Universidad Hebrea explica la similitud entre las neuronas y las redes neuronales artificiales

El cerebro es una de las partes más complejas del cuerpo, y los investigadores y científicos hasta la fecha no han podido estudiar todos sus aspectos en su totalidad. Sin embargo, no es una práctica antigua comparar el cerebro con una computadora tanto en las disciplinas de la neurociencia como en la informática. Nuestros cerebros pueden realizar casi todas las tareas que esperamos que realicen las computadoras. Dado esto, está claro que una mejor comprensión del cerebro ayudaría automáticamente a crear computadoras mejores y más eficientes. Al mismo tiempo, si se demuestra que las computadoras son realmente como los cerebros humanos, entonces comprender la computación en los cerebros nos diría en consecuencia cuándo las máquinas podrían cumplir con los estándares. Se establecería un flujo productivo entre los dos campos haciéndolo mutuamente beneficioso.

Trabajo del cerebro y las redes artificiales

El aprendizaje profundo, per se, es una forma potente de inteligencia artificial, y se puede decir que se ha basado en la red en capas de neuronas (son las células que forman nuestro cerebro, generalmente con tres partes: dendritas, cuerpo celular). y axón). Cada nodo que se encuentra en la red neuronal profunda es como una neurona artificial. Y de manera similar al funcionamiento de las neuronas, los nodos también reciben señales de los otros nodos conectados a ellos. Posteriormente, se realizan tareas matemáticas para obtener resultados de la entrada. Además, dependiendo de la señal recibida, el nodo también decidiría enviar la señal a todos los nodos disponibles en la red, afinando y sintonizando en gran medida un algoritmo mejor equipado. El funcionamiento del cerebro también es algo similar.

El estudio

En un nuevo estudio, el equipo de científicos integrado por David Beniaguev, Idan Segev y Michael London, del Centro para las Ciencias del Cerebro de la Universidad Hebrea, descubrió que se necesitaba una red neuronal de cinco a ocho capas, o casi 1000 neuronas artificiales, para imitar el comportamiento de una sola neurona biológica de la corteza cerebral. Los investigadores, sin embargo, aclaran que los resultados están sujetos a algún tipo de complejidad y no son la medida exacta. A través de este estudio, el objetivo principal de los investigadores es comprender por qué las neuronas son tan complejas. Una vez que se sepa, podría ser un cambio de juego para diseñar redes neuronales y modelos de inteligencia artificial mucho más capaces.

Experimentos realizados

Para comparar el cerebro y la computadora, la pregunta principal que los investigadores querían responder era ¿qué tamaño de red neuronal artificial se requeriría para igualar el comportamiento de una sola neurona en el cerebro?

Con el mismo propósito, se llevaron a cabo numerosos experimentos; En primer lugar, el modelo utilizó 10.000 ecuaciones diferenciales para simular con precisión cómo y cuándo la neurona traduciría una serie de señales de entrada en un pico propio. Luego. Las entradas se introdujeron en la neurona simulada y se registraron las salidas. Luego, se crearon algoritmos de aprendizaje profundo en todos los datos disponibles, y varias capas siguieron aumentando hasta que el algoritmo tuvo una precisión del 99 por ciento en la predicción de la salida de la neurona simulada dado un conjunto de entradas. La producción perfecta se encontró en al menos cinco capas, pero no más de ocho, o alrededor de 1.000 neuronas artificiales por neurona biológica. El algoritmo no era tan complejo como el modelo original, pero aún podría clasificarse como complejo.

Los resultados fueron que la complejidad de la neurona surgió principalmente debido a los receptores químicos presentes en las dendritas. Si el equipo ha desarrollado un algoritmo eficiente, este resultado podría resultar beneficioso para desarrollar modelos de IA mejores y más eficientes. También es posible que los resultados no sean del todo precisos, dado que se ha estudiado el cerebro de rata. Más aún, la computadora y el cerebro podrían ser entidades diferentes, pero según ha demostrado la investigación, comparar y analizar los dos simultáneamente ha sido fructífero.

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Fuente: SingularityHub.com