Investigadores de la Universidad de Bar-Ilan en Israel han dicho que han desarrollado un nuevo tipo de algoritmo de inteligencia artificial (IA) ultrarrápido basado en la dinámica del cerebro humano.
Según un informe publicado el viernes en Scientific Reports, el algoritmo demuestra que, a pesar de que la computación del cerebro humano es mucho más lenta que la de los ordenadores modernos, es extremadamente rápida y eficiente. Como tal, los científicos dicen, “Las percepciones de los principios fundamentales de nuestro cerebro tienen que estar una vez más en el centro de la futura inteligencia artificial”.
Específicamente, los científicos , liderados por el Prof. Ido Kanter del Departamento de Física de la Universidad de Bar-Ilan y el Centro Multidisciplinario de Investigación del Cerebro Gonda, utilizaron experimentos avanzados en cultivos neuronales y simulaciones a gran escala para demostrar un nuevo tipo de algoritmo que supera las tasas de aprendizaje logradas hasta la fecha por los algoritmos de aprendizaje más avanzados.
“El punto de vista científico y tecnológico actual es que la neurobiología y el aprendizaje automático son dos disciplinas distintas que avanzan de forma independiente”, dijo Kanter. “La ausencia de influencia recíproca es desconcertante”.
Kanter explica que el número de neuronas en un cerebro es menor que el número de bits en una computadora moderna de tamaño típico y que la velocidad de cálculo del cerebro es más lenta incluso que las operaciones de las primeras computadoras que se inventaron hace más de 70 años. Sin embargo, las reglas de aprendizaje del cerebro son mucho más complicadas que las de los algoritmos de inteligencia artificial actuales.
“Mientras se conduce, se observan los automóviles, los pasos de peatones y las señales de tráfico, y se puede identificar fácilmente su ordenamiento temporal y sus posiciones relativas”, dijo Kanter. “El hardware biológico [reglas de aprendizaje] está diseñado para manejar entradas asíncronas y refinar su información relativa”.
Esto contrasta con los algoritmos tradicionales de inteligencia artificial, que se basan en entradas síncronas, dejando ignorada la temporización relativa de las diferentes entradas que constituyen la misma trama.
La conclusión de Kanter: La desventaja del complicado esquema de aprendizaje del cerebro puede ser una ventaja.