mayo 29, 2024

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Se muestra que las redes de nanocables de plata aprenden y recuerdan como el cerebro humano: ScienceAlert

Se muestra que las redes de nanocables de plata aprenden y recuerdan como el cerebro humano: ScienceAlert

Durante el último año más o menos, los modelos de IA generativa como ChatGPT y DALL-E han hecho posible producir enormes cantidades de contenido creativo de alta calidad aparentemente humano a partir de una serie simple de indicaciones.

A pesar de ser altamente capaz, superando con creces a los humanos en tareas de reconocimiento de patrones de big data en particular, los sistemas de IA actuales no son tan inteligentes como nosotros. Los sistemas de IA no están estructurados como nuestros cerebros y no aprenden de la misma manera.

También se utilizan sistemas de inteligencia artificial ancho Cargas de energía y recursos para entrenar (en comparación con nuestras comidas de tres o más comidas al día). Su capacidad para adaptarse y funcionar en entornos dinámicos, impredecibles y ruidosos es pobre en comparación con la nuestra, y también carecen de capacidades de memoria similares a las de los humanos.

Nuestra investigación explora sistemas no biológicos que son similares a los cerebros humanos. en nuevo estudio Publicado en Avances de la cienciaencontramos redes autoorganizadas de diminutos cables plateados que parecen aprender y recordar de la misma manera que los órganos pensantes de nuestra cabeza.

imitación del cerebro

Nuestro trabajo es parte de un campo de investigación llamado neurociencia, que tiene como objetivo replicar la estructura y funciones de las neuronas y las 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, y generalmente están recubiertos con un material aislante como el plástico.

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Izquierda: Micrografía de redes de nanocables de plata. Derecha: trayectorias mejoradas y recortadas (débiles) en redes de nanocables. (Loeffler et al., Avances de la ciencia)

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 viajan a través de la capa aislante a un nanocable adyacente (al igual que los neurotransmisores cruzan una sinapsis). Como resultado, observamos señales eléctricas similares a sinapsis en las redes de nanocables.

Aprendizaje y Memoria

Nuestro nuevo trabajo utiliza este sistema de nanocables para explorar la cuestión de la inteligencia similar a la humana. Dos características centrales de nuestra investigación son indicativas de 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 similar aAprendizaje supervisadoen el cerebro.

En este proceso, la salida de las abrazaderas se compara con el resultado deseado. 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).

Hemos ampliado este hallazgo mostrando que podemos aumentar la cantidad de refuerzo «recompensando» o «castigando» a la red. Este proceso está inspirado enRefuerzo del aprendizajeen el cerebro.

border frame=»0″allow=»acelerómetro; autoencendido; Portapapeles escribir. medios codificados por giroscopio; imagen en imagen; compartir web «permitir pantalla completa>».

También implementamos una versión de la prueba llamada «tarea de devolución f“que se usa para medir la memoria de trabajo en humanos, consiste en presentar una serie de estímulos y comparar cada entrada nueva con una que ocurrió hace un número (n) de pasos.

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La red «recordó» las señales anteriores durante al menos siete pasos. Por extraño que parezca, el número siete a menudo se ve como un número promedio de artículos Los seres humanos pueden tener una memoria de trabajo a la vez.

Cuando usamos el aprendizaje por refuerzo, vemos mejoras significativas en el rendimiento de la memoria de la red.

En nuestras redes de nanocables, hemos descubierto que la formación de vías sinápticas depende de cómo se activaron estas sinapsis en el pasado. Este es también el caso de las sinapsis en el cerebro, como las llaman los neurocientíficos «Metamorfosis«.

inteligencia artificial

La inteligencia humana probablemente aún esté lejos de ser replicada.

Sin embargo, nuestra investigación sobre redes neuronales de nanocables muestra que es posible implementar características fundamentales de la inteligencia, como el aprendizaje y la memoria, en dispositivos físicos no biológicos.

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

Tal vez, algún día, una red de nanocables con forma neuronal podría aprender a llevar a cabo conversaciones más parecidas a las de los humanos que ChatGPT, y recordarlas.Conversación

alon loefflerinvestigador de doctorado, Universidad de Sídney Y Zdenka Koncicprofesor de física, Universidad de Sídney

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