Las representaciones jerárquicas, útiles para el desarrollo de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede calcular todas las consecuencias posibles de una única acción. No obstante, el cerebro humano carece de esa potencia informática y crea "capas" para organizar las acciones, según un estudio publicado por Neuron.

Redacción. Madrid | dmredaccion@diariomedico.com | 18/05/2016 18:00

Mapa del metro con el que practicaban los participantes. El mapa rotaba y los colores de las líneas y los nombres de las estaciones se intercambiaban entre los participantes. Solamente vieron el mapa mientras entrenaban. (Balaguer et al./Neuron 2016)

"Básicamente, la idea es entender cómo toman decisiones a largo plazo los humanos y los animales", ha dicho Jan Balaguer, estudiante de doctorado de la Universidad de Oxford y miembro de Google DeepMind. "Nos interesa encontrar soluciones con el aprendizaje automático a problemas difíciles y de la vida real. A menudo nos hemos inspirado en la neurociencia".

Balaguer y su equipo han utilizado un juego navegador como un sustituto para descodificar los procesos de toma de decisiones del cerebro humano. Con una red de metro virtual análoga a la del metro de Londres, cada estación representaba un paso individual, mientras que los diferentes colores de las líneas representaban un nivel más alto de jerarquía. Veintidós participantes practicaron con el juego y después se les adjudicó una estación como objetivo.

Con una red de metro virtual análoga a la del metro de Londres, cada estación representaba un paso individual, mientras que los diferentes colores de las líneas representaban un nivel más alto de jerarquía

Actividad cerebralLos investigadores han observado si los participantes se concentraban más en las líneas de metro o en las estaciones mientras navegaban por el juego. El equipo descubrió que, en general, la actividad cerebral y el tiempo de respuesta aumentaban con el número de cambios de línea entre los participantes y sus destinos, en lugar de hacerlo con el número de estaciones. Las áreas del cerebro relacionadas con este tipo de toma de decisiones son la porción dorsal del córtex prefrontal medial, que apoya las principales funciones cognitivas, como la planificación de tareas; y lacorteza premotora, más involucrada en la ejecución de movimientos reales e imaginarios. "Demostramos, de forma más sencilla y directa que otros estudios anteriores, que hay representaciones jerárquicas reflejadas en el cerebro", añade Balaguer.

No obstante, hubo algunas zonas del cerebro que también se volvieron más activas según los participantes se acercaban a sus metas: el córtex prefrontal ventromedial y el hipocampo. En estudios previos, el hipocampo ha demostrado reaccionar a la proximidad de alcanzar un objetivo.

En líneas generales, "queremos ver cómo el cerebro organiza las estructuras jerárquicas, con el fin de diseñar algoritmos más inteligentes. Con el aprendizaje automático, tener una representación jerárquica a la hora de tomar decisiones puede ser de ayuda o dañino, dependiendo de si eliges llevar a cabo la jerarquía correcta".