Revolución en neurociencia: ¡la IA decodifica el cerebro humano!

Revolución en neurociencia: ¡la IA decodifica el cerebro humano!

Un nuevo estudio realizado por un equipo dirigido por el Prof. Dr. Adrien Doerig de la Universidad Libre de Berlín muestra que los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden predecir cómo reacciona el cerebro humano a los estímulos visuales. Esta investigación fue publicada en la reconocida revistaInteligencia de la máquina de la naturalezapublicado y titulado “Las representaciones visuales de alto nivel en el cerebro humano están alineadas con grandes modelos de lenguaje” informa la Universidad Libre de Berlín.

La investigación se relaciona con la interacción entre la percepción visual humana y las representaciones generadas por los LLM, como los detrás de ChatGPT. Hasta ahora, ha habido una falta de herramientas efectivas para analizar los significados altamente abstractos que las personas derivan de las impresiones visuales. El equipo de investigación logró esto extrayendo "huellas dactilares semánticas" de descripciones de escenas normales, que luego se utilizaron para modelar datos de resonancia magnética funcional recopilados mientras se visualizaban imágenes cotidianas.

Métodos innovadores para el análisis de datos.

Las imágenes examinadas incluyen escenas como “niños jugando al frisbee en el patio de la escuela” y “un perro parado en un velero”. Las representaciones generadas por los LLM condujeron a predicciones precisas de la actividad cerebral, lo que permitió hacer inferencias sobre lo visto. Estos métodos demostraron ser más efectivos que muchos sistemas de clasificación de imágenes actuales, lo que destaca la importancia y las posibles aplicaciones de los LLM en neurociencia.

Además, se investigó la capacidad de los modelos de visión por ordenador para predecir huellas dactilares semánticas directamente a partir de imágenes, lo que podría hacer avanzar aún más la investigación. Estos hallazgos son de gran relevancia no sólo para la neurociencia, sino también para el desarrollo de sistemas inteligentes. Alto Instituto Fraunhofer La importancia de los sistemas cognitivos basados ​​en IA es cada vez más clara, ya que estas tecnologías son indispensables en diversas áreas de aplicación, incluidos los vehículos autónomos.

Los desafíos de la IA y los altos requisitos de seguridad

Sin embargo, la complejidad de los grandes modelos lingüísticos y la persistente incomprensibilidad de dichos sistemas plantean desafíos importantes. David Bau, científico informático de la Universidad Northeastern, describe cómo el software tradicional permite identificar problemas, mientras que la IA a menudo actúa como una "caja negra" cuya funcionalidad exacta es difícil de entender. Por lo tanto, el campo de investigación de la IA explicable (XAI) es cada vez más importante para comprender mejor la lógica interna y la toma de decisiones de los sistemas de IA. informó Spektrum.de.

Dado que los LLM se utilizan para tareas complejas como consultas médicas o programación, es fundamental que sus decisiones sean comprensibles. La necesidad de proporcionar explicaciones sobre los sistemas de IA es esencial, especialmente en aplicaciones de alto riesgo. Bau señala que empresas como OpenAI mantienen su código fuente en secreto, lo que obstaculiza los esfuerzos por realizar investigaciones transparentes y, por tanto, limita el desarrollo de sistemas de IA seguros y explicables.

En el futuro, la síntesis de los conocimientos procedentes de la investigación del cerebro y el desarrollo de la IA, como se demuestra en el estudio actual, podría ser fundamental para cerrar la brecha entre la comprensión humana y la máquina. Estas sinergias abren nuevas perspectivas para ambas disciplinas científicas y están en el umbral de avances revolucionarios en el desarrollo de sistemas inteligentes.