Prof. Dr.-Ing. Sebastian Stober visualiza los datos. Crédito: Jana Dünnhaupt/Universidad de Magdeburgo
Los científicos informáticos de la Universidad Otto von Guericke de Magdeburgo tienen como objetivo utilizar los hallazgos y los métodos establecidos de investigación cerebral para comprender mejor la forma en que funciona la inteligencia artificial.
Como parte de un proyecto de investigación, los científicos dirigidos por el profesor Dr.-Ing. Sebastian Stober, del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Magdeburgo, aplicará métodos de la neurociencia cognitiva para analizar las redes neuronales artificiales y comprender mejor la forma en que funcionan.
El proyecto de investigación de IA cognitiva inspirada en la neurociencia para la IA explicable, o CogXAI para abreviar, que tendrá una duración de tres años, recibirá más de un millón de euros de financiación del Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania.
Las redes neuronales artificiales, o ANNs para abreviar, son sistemas inteligentes de autoaprendizaje que se inspiran en la estructura de los cerebros naturales. Son, como los sistemas nerviosos biológicos, capaces de aprender con el ejemplo para resolver de forma independiente problemas complejos.
«Mientras que en nuestros cerebros estas redes consisten en millones de células nerviosas que se comunican entre sí por medio de señales químicas y eléctricas, lasredes neuronales artificiales pueden entenderse como programas informáticos», dice el profesor Stober. «Gracias a su fuerte capacidad de aprendizaje y su flexibilidad, en los últimos años las redes neuronales artificiales se han establecido, bajo el término‘deep learning’,como una opción popular para el desarrollo de sistemas inteligentes».
Stober y su equipo investigan cómo encontrar diferentes regiones en una redneuronal artificial, que, como en los cerebros biológicos, son responsables de ciertas funciones. Al igual que con la grabación de un escáner cerebral en un escáner de resonancia magnética (RMN), los expertos en IA tienen como objetivo identificar ciertas áreas de los ANNs para comprender mejor la forma en que funcionan.
Además, la investigación del cerebro también proporciona hallazgos importantes sobre el comportamiento de aprendizaje del cerebro humano. Los informáticos están utilizando esta riqueza de experiencia para permitir que las redes neuronales artificiales adquieran un comportamiento de aprendizaje rápido y efectivo. Al transferir conceptos de percepción humana y procesamiento de señales a redes neuronales artificiales, pretenden descubrir cómo estos sistemas de autoaprendizaje hacen predicciones y/o por qué cometen errores.
«Los cerebros naturales se han investigado durante más de 50 años», explica el profesor Stober. «Sin embargo, en la actualidad este potencial apenas se utiliza en el desarrollo de arquitecturas de IA. Al transferir métodos neurocientíficos al estudio de redes neuronales artificiales, sus procesos de aprendizaje también serán más transparentes y fáciles de entender. De esta manera será posible identificar fallos de funcionamiento de las neuronas artificiales en una etapa temprana durante el proceso de aprendizaje y corregirlos durante el entrenamiento».
Según Stober, el desarrollo de redes neuronales artificiales está progresando rápidamente. «A través del uso de computadoras de alto rendimiento, se puede utilizar un número cada vez mayor de neuronas artificiales para el aprendizaje. Sin embargo, la creciente complejidad de estas redes hace que sea más difícil incluso para los expertos comprender sus procesos internos y la toma de decisiones», explica el científico informático y líder del proyecto CogXAI. «Sin embargo, si queremos poder hacer un uso seguro de la Inteligencia Artificial en el futuro, es esencial comprender completamente cómo funciona».
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