‘De Aprendizaje Biológico a Red Neuronal Artificial ¿Qué Sigue?’

Del Aprendizaje Biológico a la Red Neuronal Artificial ¿Qué viene después?

¿Puede la inteligencia artificial ayudarnos a entender cómo funciona el cerebro?

A principios del siglo XXI, cuando estudiaba para obtener mi MBA en NYU Stern, tomé una clase llamada Minería de Datos, que introdujo muchos algoritmos para “minar” los datos, es decir, encontrar automáticamente el significado de los datos para pronósticos y toma de decisiones. La red neuronal era uno de ellos, pero estaba lejos de ser una de las opciones principales porque era lenta, requería muchos datos para entrenar y, por lo tanto, tenía casos de uso mínimos. Veinte años después, los algoritmos de redes neuronales han prosperado como los pilares del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) debido a la tremenda potencia computacional que eliminó el obstáculo fundamental y, a su vez, condujo a la invención de algoritmos y modelos más avanzados.

Con los rápidos avances en redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo, la IA ha superado a los humanos en ciertas áreas. Han surgido muchas preguntas intrigantes, como cuánto se asemejan la IA y el cerebro humano, cuál es el objetivo futuro de la IA y en qué medida la IA puede reemplazar la inteligencia humana. En este artículo, comenzaré con los mecanismos neurales del aprendizaje biológico y cómo han inspirado a la IA. Una mejor comprensión de la historia nos ayudará a comprender la diferencia fundamental entre las redes neuronales artificiales y otros modelos de aprendizaje automático (por ejemplo, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión, bosques aleatorios). Fueron las características de aprendizaje inspiradas en el cerebro las que condujeron a los recientes avances de las redes neuronales artificiales, incluyendo las redes neuronales convolucionales (CNN) para el reconocimiento de imágenes y los modelos de lenguaje grandes (LLM) para la IA generativa. Luego, discutiré las diferencias entre la inteligencia humana y la IA y nuestra perspectiva sobre la dirección futura de la IA. Lo que esperamos ver a continuación es que la IA seguirá beneficiándose de los descubrimientos en el cerebro y, igualmente importante, la IA también puede ayudarnos a comprender mejor cómo funciona el cerebro. El intercambio continuo de ideas impulsará tanto la neurociencia como la IA para avanzar a un ritmo saludable y más rápido.

Aprendizaje biológico

El aprendizaje es una característica esencial de los cerebros de los animales y los humanos. Cuando nace un bebé, tiene que aprender casi todo desde cero, incluyendo reconocer rostros, hablar y caminar, seguido de muchos años de educación y entrenamiento escolar. ¿Cómo ocurre el aprendizaje en el cerebro?

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