Las redes de nanocables de plata parecen aprender y recordar como el cerebro humano. Alerta científica:

Durante el último año más o menos, los modelos de IA generativa como ChatGPT y DALL-E han hecho posible producir grandes cantidades de contenido creativo de alta calidad claramente similar al humano a través de instrucciones simples.

Aunque son muy capaces, especialmente mucho mejores que los humanos en tareas de reconocimiento de patrones de big data, los sistemas de IA actuales no son tan inteligentes como nosotros. Los sistemas de IA no están construidos como nuestros cerebros y no aprenden de la misma manera.

Los sistemas de IA también lo usan extenso cantidad de energía y recursos para el aprendizaje (en comparación con nuestras tres o más comidas al día). Su capacidad para adaptarse y funcionar en entornos dinámicos, impredecibles y ruidosos es débil en comparación con la nuestra, y carecen de capacidades de memoria humana.

Nuestra investigación examina sistemas no biológicos que son más similares al cerebro humano. En nuevo estudio Esta publicado El progreso de la cienciadescubrimos que las redes autoorganizadas de pequeños cables plateados aprenden y recuerdan de manera muy similar al hardware de pensamiento en nuestras cabezas.

Simulando el cerebro

Nuestro trabajo forma parte de un campo de investigación denominado neuromórficos, cuyo objetivo es replicar la estructura y funcionalidad de las neuronas y sinapsis biológicas en sistemas no biológicos.

Nuestra investigación se centra en un sistema que utiliza una red de «nanocables» para imitar neuronas y sinapsis en el cerebro.

Estos nanocables son cables diminutos de aproximadamente una milésima parte del ancho de un cabello humano. Están hechos de un metal altamente conductor como la plata, generalmente recubiertos con un material aislante como el plástico.

Los nanocables se autoensamblan para formar una estructura de red similar a una red neuronal biológica. Al igual que las neuronas, que tienen una membrana aislante, cada nanocable metálico está recubierto con una fina capa aislante.

Cuando estimulamos los nanocables con señales eléctricas, los iones migran a través de la capa aislante hacia los nanocables vecinos (como los neurotransmisores en las sinapsis). Como resultado, observamos señales eléctricas similares a sinapsis en redes de nanocables.

Aprendizaje y Memoria

Nuestro nuevo trabajo utiliza este sistema de nanocables para investigar la cuestión de la inteligencia similar a la humana. En el centro de nuestra investigación hay dos rasgos que indican una función cognitiva de orden superior: el aprendizaje y la memoria.

Nuestro estudio muestra que podemos fortalecer (y debilitar) selectivamente las vías sinápticas en las redes de nanocables. Esto es como «aprendizaje supervisado«en el cerebro.

En este proceso, la salida de las sinapsis se compara con la salida deseada. Luego, las sinapsis se fortalecen (si su salida está cerca del resultado deseado) o se recortan (si su salida no está cerca del resultado deseado).

Ampliamos este resultado mostrando que podemos fortalecer la red “premiando” o “castigando”. Este proceso está inspirado enaprendizaje reforzado«en el cerebro.

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También implementamos una versión de la prueba llamada «tarea n-back“que se utiliza para medir la memoria de trabajo de las personas. Implica presentar una serie de estímulos y comparar cada nueva entrada con la que se produjo varios pasos antes (n).

La red «recordó» las señales anteriores en al menos siete pasos. Curiosamente, siete a menudo se considera como número promedio de artículos las personas pueden almacenar simultáneamente en la memoria de trabajo.

Cuando usamos el aprendizaje por refuerzo, vimos mejoras dramáticas en el rendimiento de la memoria de la red.

En nuestras redes de nanocables, encontramos que la formación de vías sinápticas depende de cómo se activaron previamente esas sinapsis. Este es también el caso de las sinapsis en el cerebro, donde los neurocientíficos lo llaman «metaplasticidad«.

Inteligencia sintética

Es probable que la inteligencia humana aún esté muy lejos de ser replicada.

Sin embargo, nuestra investigación sobre redes de nanocables neuromórficos muestra que es posible implementar características importantes para la inteligencia, como el aprendizaje y la memoria, en hardware físico no biológico.

Las redes de nanocables son diferentes de las redes neuronales artificiales utilizadas en la IA. Sin embargo, podrían conducir a la llamada «inteligencia sintética».

Tal vez una red de nanocables neuromórficos algún día pueda aprender a tener conversaciones más humanas que ChatGPT y recordarlas.

alon loefflerinvestigador, científico universidad de sydney y: Zdenka Kuncicprofesor de física universidad de sydney

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