ESTUDIO PUBLICADO EN 'PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY'

ESTUDIO PUBLICADO EN 'PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY'

La jerarquía biológica inspira avances en inteligencia artificial

El hallazgo puede acelerar la investigación futura sobre la evolución de cerebros computacionales más complejos e inteligentes en el campo de la inteligencia artificial y la robótica.

Momento de la película 'Yo robot'
Momento de la película 'Yo robot' | Agencias

Una nueva investigación explica por qué tantas redes biológicas, incluyendo el cerebro humano (una red de neuronas), exhiben una estructura jerárquica y proporcionará mejoras en los intentos de crear inteligencia artificial. El estudio, publicado en 'PLOS Computational Biology', demuestra esto mostrando que la evolución de la jerarquía --un sencillo sistema de clasificación-- en las redes biológicas pueden surgir debido a los costos asociados con las conexiones de red.

Al igual que las grandes empresas, muchas redes biológicas se organizan jerárquicamente, como los genes, las proteínas, los nervios y las redes metabólicas. Esto significa que tienen unidades separadas que cada uno puede dividir en varias ocasiones en subunidades más pequeñas y de menor tamaño. Por ejemplo, el cerebro humano tiene áreas separadas para el control motor y el procesamiento táctil, y cada una de estas áreas consisten en sub-regiones que regulan diferentes partes del cuerpo.

Pero, ¿por qué tantas redes biológicos evolucionan para ser jerárquicas? Los resultados de este trabajo sugieren que la jerarquía evoluciona no porque produzca redes más eficientes, sino por que las redes cableadas jerárquicamente tienen menos conexiones. Esto se debe a que las conexiones en redes biológicas son caras -tienen que ser construidas, alojadas, mantenidas, etcétera_y, por lo tanto, hay una presión evolutiva para reducir el número de conexiones.

Además de arrojar luz sobre la aparición de la jerarquía a través de los muchos ámbitos en los que aparece, estos hallazgos también pueden acelerar la investigación futura sobre la evolución de cerebros computacionales más complejos e inteligentes en el campo de la inteligencia artificial y la robótica.

Investigadores de la Universidad de Wyoming y el Instituto Nacional de Investigación Informática y Automática (INRIA, por sus siglas en francés), en Francia, dirigido por Henok S. Mengistu, simulan la evolución de los modelos computacionales del cerebro, conocidos como redes neuronales artificiales, con y sin un coste para las conexiones de red. Encontraron que las estructuras jerárquicas emergen con mucha más frecuencia cuando existe un coste para las conexiones.

"Durante más de una década, hemos estado trabajando para entender por qué las redes evolucionan para tener propiedades de modularidad, jerarquía y regularidad. Con estos resultados, hemos descubierto los conductores evolutivos para cada una de estas propiedades clave", señala Mengistu.

"Los resultados no sólo explican por qué las redes biológicas son jerárquicas, sino que también puede dar una explicación de por qué muchos sistemas hechos por el hombre, como Internet y los sistemas de carreteras, también son jerárquicos", sugiere el coautor Jeff Clune. Según otro de los investigadores, Joost Huizinga, el siguiente paso consiste en aprovechar y combinar este conocimiento para evolucionar a gran escala redes organizadas estructuralmente con la esperanza de crear una mejor inteligencia artificial y aumentar la comprensión de la evolución de la inteligencia animal, incluyendo la humana.

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