Los misterios de la memoria y la imaginación son develados por inteligencia artificial

La imaginación, como capacidad mental para concebir ideas y situaciones no presentes en la experiencia sensorial inmediata, ha desempeñado un papel crucial en la evolución humana. Esta facultad ha proporcionado ventajas adaptativas al permitir la planificación y preparación para situaciones futuras, impulsar la innovación tecnológica, facilitar la comunicación abstracta y simbólica, fortalecer la cognición social y posibilitar la transmisión cultural. La capacidad de anticiparse, adaptarse y colaborar, fundamentada en la imaginación, ha sido esencial para la resolución de problemas complejos y la creación de sociedades cooperativas, contribuyendo significativamente al éxito evolutivo de la especie humana a lo largo del tiempo.

Según un nuevo estudio realizado por investigadores de la University College London (UCL), la inteligencia artificial generativa puede arrojar luz sobre cómo los recuerdos nos permiten aprender sobre el mundo, revivir antiguas experiencias y reconstruirlas.

¿En qué consistió el estudio?

Una red neuronal generativa (RNG) es como un artista digital inteligente que aprende de un vasto conjunto de imágenes o datos y luego crea cosas nuevas que se parecen mucho a las originales; esto se logra mediante un proceso de «juego» donde la IA mejora constantemente sus habilidades para hacer que sus creaciones sean cada vez más difíciles de distinguir de las imágenes con las que fue “entrenado”. Estas RNG se utilizan para hacer cosas como generar imágenes, música o texto de manera artificial y creativa; los ejemplos más conocidos son ChatGPT (texto) o Dall-e (imágenes)

El estudio realizado por el UCL emplea una RNG para simular cómo las redes neuronales en el cerebro aprenden y recuerdan una serie de eventos, cada uno representado por un escenario simple. El modelo presenta redes que representan las partes del cerebro conocidas como hipocampo y neocorteza (áreas conocidas por su papel en la memoria, la imaginación y la planificación) para investigar cómo interactúan estas dos durante dichos procesos.

¿Cómo se utilizó esta herramienta?

Los investigadores partieron de la idea que recordar es imaginar el pasado basándonos en diversos conceptos, combinando algunos detalles almacenados con nuestras expectativas sobre lo que podría haber sucedido. La necesidad humana de hacer predicciones para sobrevivir, como evitar el peligro o encontrar alimentos, sugiere que al reproducir recuerdos durante el reposo, nuestros cerebros captan patrones de experiencias pasadas que pueden utilizarse para hacer estas predicciones.

En el estudio, los investigadores presentaron 10 mil imágenes de escenas simples al modelo. La red del hipocampo codificó rápidamente cada escena a medida que se experimentaba y luego reprodujo las escenas una y otra vez para entrenar la RNG en la neocorteza.

La red de la neocorteza aprendió a transmitir la actividad de las miles de neuronas de entrada que representan cada escena a través de capas intermedias más pequeñas de neuronas, recreando las escenas como patrones de actividad en sus miles de neuronas de salida, las cuales predicen la información visual.

Esto permitió que la red de la neocorteza aprendiera representaciones «conceptuales» altamente eficientes de las escenas, capturando su significado, como la disposición de paredes y objetos contenidos en estas. Esto posibilitó la recreación de antiguas escenas y la generación de completamente nuevas, lo que sugiere la importancia de la conceptualización en la memoria y la imaginación.

¿Qué observaron?

El modelo explica cómo el hipocampo puede codificar el significado de nuevas escenas sin tener que codificar cada detalle, permitiendo que se centren los recursos en características únicas que la neocorteza no podría reproducir. El estudio ofrece una explicación de cómo la neocorteza adquiere conocimiento conceptual a lo largo del tiempo y, junto con el hipocampo, permite «reexperimentar» eventos reconstruyéndolos en la mente.

La investigación también aborda cómo la combinación de hipocampo y neocorteza permite la generación de eventos durante la imaginación y la planificación para el futuro, así como la presencia de lo que llaman “distorsiones de tipo esencial”, en las cuales las características únicas, distintivas, de un objeto se generalizan y se recuerdan como más parecidas a las características de eventos anteriores. También nos muestra cómo la capacidad de hacer predicciones basadas en la recreación de recuerdos puede estar vinculada a la supervivencia. Este entendimiento proporcionado por la IA puede ayudarnos a apreciar cómo ciertos aspectos de la memoria y la imaginación evolucionaron para mejorar las habilidades de adaptación.

Los principios y hallazgos derivados de estudios de IA en el ámbito cognitivo pueden extrapolarse a otras áreas de la evolución humana, permitiendo una comprensión más completa de cómo diversas facultades, como la comunicación simbólica y la resolución de problemas, han evolucionado a lo largo del tiempo.

El estudio “Un modelo generativo de construcción y consolidación de la memoria” se publicó en Nature Human Behaviour el 19 de enero de 2024. La autora principal fue la Dra. Eleanor Spens, del Instituto de Neurociencia Cognitiva de la UCL.

Con información de: www.newswise.com y www.nature.com

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Foto: PlacidPlace

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