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Un agente de IA también aprende repitiendo secuencias neuronales. Crédito: Noticias de neurociencia
Resumen: Los científicos han logrado identificar los mecanismos subyacentes a la formación y consolidación de la memoria en el cerebro durante el descanso o el sueño.
La nueva investigación se centra en el papel del hipocampo, un área del cerebro importante para la memoria, y sus células locales que «repiten» secuencias neuronales.
Los investigadores construyeron un modelo de inteligencia artificial para comprender mejor estos procesos y descubrieron que las secuencias de experiencias se priorizan durante la reproducción en función de la familiaridad y las recompensas.
Se descubrió que el agente de IA aprende información espacial de manera más efectiva cuando reproduce estas secuencias prioritarias, lo que brinda información valiosa sobre la forma en que nuestros cerebros aprenden y procesan la información.
Hechos básicos:
- El hipocampo contiene células de lugar que disparan en lugares específicos, y estas células juegan un papel crucial en la «repetición» durante el descanso o el sueño.
- Las secuencias neuronales durante la reproducción no son aleatorias, sino que siguen ciertas reglas de prioridad, como la prioridad de las experiencias familiares y las experiencias relacionadas con la recompensa.
- Un modelo de inteligencia artificial construido por los investigadores imita este proceso de reproducción y aprende información espacial de manera más efectiva cuando se reproducen secuencias priorizadas.
Fuente: FROTAR:
La región cerebral del hipocampo es de gran importancia en la formación de la memoria. Esto se ha demostrado en casos bien conocidos, como el del paciente HM, quien no pudo formar nuevos recuerdos después de que se extirparon grandes porciones de su hipocampo.
Los estudios en roedores han demostrado el papel del hipocampo en el aprendizaje espacial y la navegación. Un descubrimiento importante en este contexto fueron las celdas que disparan en lugares específicos, conocidas como celdas de lugar.
«Juegan un papel en un fenómeno fascinante conocido como replicación», explica Nicholas Dieckmann.
“A medida que el animal se mueve, algunas cámaras se disparan una tras otra en el camino del animal. Más tarde, durante el descanso o el sueño, las celdas en la misma ubicación pueden reiniciarse en el mismo orden en que estaban o en el orden inverso».
Las secuencias observadas en repetición no solo reflejan un comportamiento anterior. Las secuencias también se pueden reensamblar, pueden adaptarse a cambios estructurales en el entorno o representar lugares aún no visitados pero vistos.
«Estábamos interesados en cómo el hipocampo produce de manera eficiente tal variedad de tipos repetitivos y para qué sirven», describe Nicholas Dickmann.
Por lo tanto, los investigadores crearon un modelo informático en el que la inteligencia artificial aprende información espacial. Finalmente, examinan qué tan rápido un agente de IA encuentra una salida a una situación espacial específica. Cuanto mejor sabe, más rápido es.
La reproducción sigue ciertas reglas
Un agente de IA también aprende repitiendo secuencias neuronales. Sin embargo, no se extraen al azar, sino que se priorizan de acuerdo con ciertas reglas.
«Las secuencias se dibujan estocásticamente según su prioridad», señala Dickman. Se priorizan las secuencias familiares. Las posiciones relacionadas con recompensas también se juegan con más frecuencia.
«Nuestro modelo es biológicamente plausible, crea un costo computacional manejable y aprende más rápido que los agentes donde las secuencias se repiten al azar», resume Nicholas Dieckmann. «Esto nos da un poco más de detalles sobre cómo aprende el cerebro».
Acerca de esta IA y noticias de investigación
Autor: Meike Driessen
Fuente: FROTAR:
Contacto: Meike Driessen – FROTAR:
Imagen: Imagen acreditada a Neuroscience News
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«Un modelo de repetición del hipocampo condicionado por la experiencia y la estructura ambiental facilita el aprendizaje espacialPor Nicholas Dickman et al. eLife:
Abstracto:
Un modelo de repetición del hipocampo condicionado por la experiencia y la estructura ambiental facilita el aprendizaje espacial
La repetición de secuencias neuronales en el hipocampo durante el descanso y el sueño juega un papel importante en el aprendizaje y la consolidación de la memoria. De acuerdo con estas funciones, se ha demostrado que las secuencias repetidas obedecen las restricciones espaciales actuales. Sin embargo, la repetición no refleja necesariamente el comportamiento anterior y puede producir secuencias nunca antes experimentadas.
Aquí, proponemos un mecanismo de reproducción estocástica que prioriza las experiencias en función de tres variables: 1. Fuerza de la experiencia, 2. Similitud de la experiencia, y 3. Inhibición del retorno. El uso de este mecanismo de replicación de prioridad para entrenar a los agentes de aprendizaje por refuerzo da como resultado un rendimiento mucho mejor que la replicación aleatoria.
Su rendimiento está cerca del algoritmo de última generación pero computacionalmente intensivo Mattar & Daw (2018). Es importante destacar que nuestro modelo reproduce diferentes tipos de repeticiones debido a la aleatoriedad del mecanismo de reproducción y las diferencias dependientes de la experiencia entre las tres variables.
En conclusión, el mecanismo de doble unidad produce estadísticas repetidas multivariadas y es eficaz para el aprendizaje espacial.
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