Aplicaciones robóticas capaces de decidir, la inteligencia artificial 2.0
En Berlín estudian las dinámicas cerebrales para desarrollar nuevas herramientas. Científicos cuestionan que la rapidez en la toma de decisiones se vincule a mayor inteligencia y creen que con más realismo podrán incluso superar a la IA clásica.
Un estudio neurocientífico analizó cómo las redes biológicas determinan la toma de decisiones para poder desarrollar herramientas y aplicaciones robóticas capaces de decidir inspiradas en las dinámicas de nuestro cerebro.
Liderado por de la Universidad Charité de Berlín, el principal objetivo del estudio fue crear aplicaciones inteligentes y no tanto determinar la velocidad de pensamiento en la toma de decisiones, indica el organismo español.
La Universidad Pompeu Fabra (UPF) de Barcelona, España, entidad que colaboró en la investigación, defiende que la definición de modelos que describan la dinámica cerebral para la toma de decisiones inteligente es un enfoque que puede contribuir a la creación de aplicaciones inteligentes.
En el trabajo, publicado recientemente en la revista Nature Communications, el investigador del Centro de Brain and Cognition de la UPF Gustavo Deco cuestiona que la rapidez en la toma de decisiones esté vinculada a mayores niveles de inteligencia.
"Creemos que los modelos biológicamente más realistas pueden superar la inteligencia artificial clásica en el futuro", afirmó Petra Ritter, que es la investigadora principal del estudio y que pertenece a la universidad Charité de Berlín.
Acerca de la velocidad de pensamiento, Petra Ritter añadió que "si el cerebro tiene más tiempo y considera más evidencias, invierte más en la resolución de problemas y encuentra mejores soluciones".
Estudiadas 650 personas
Para llevar a cabo el estudio, los investigadores analizaron las dinámicas cerebrales de 650 personas y realizaron otras tantas simulaciones con redes neuronales artificiales.
Las observaciones de las simulaciones cerebrales se compararon con los datos empíricos de las 650 personas participantes en el estudio, que se sometieron la Prueba de Razonamiento Penn Matrix (PMAT), que consiste en una serie de tareas con patrones cada vez más difíciles.
Los resultados de estas pruebas permitieron cuantificar la Inteligencia Fluida (FI), concepto que hace referencia a la capacidad de las personas de tomar decisiones difíciles frente a situaciones nuevas, de los participantes.
Tanto los resultados de las simulaciones, que tuvieron lugar en primer lugar, como el posterior estudio de las dinámicas cerebrales con personas reales confirmaron que a mayor inteligencia fluida más tiempo se invierte en resolver tareas difíciles.
Lo anterior significa que las personas con puntuaciones más altas en inteligencia fluida destinaron más tiempo a resolver las tareas más difíciles en comparación con las que poseen una menor inteligencia fluida, ya que las primeras "sólo fueron más rápidas al responder a preguntas simples".
"Esto no es tan sorprendente, ya que si el cerebro tiene más tiempo y considera más evidencias, invierte más en la resolución de problemas y encuentra mejores soluciones", dijo Gustavo Deco.
Visión cerebral global
Para examinar las dinámicas cerebrales en los procesos de toma de decisiones, esta investigación ha partido de un enfoque innovador y en lugar de analizar cómo funcionan regiones cerebrales concretas al realizar determinadas tareas cognitivas, contempla un modelo global de todo el cerebro.
Según Gustavo Deco, la investigación "significa un cambio radical respecto a los estudios realizados hasta ahora, en los que se moldeaban las dinámicas cerebrales para tareas concretas como la toma de decisiones a partir de minicircuitos en áreas singulares", mientras que con el estudio se asume un cambio de paradigma que implica que "la computarización de tareas cognitivas está radicalmente distribuida por todo el cerebro".
Con este enfoque, se pudo determinar que un cerebro en el que mejor se sincronizan sus diferentes partes es mejor para resolver problemas, pero no necesariamente más rápido, según el estudio.
Imagen referencial del experimento sobre un cerebro en laboratorio.