El principio de “suavidad” permitió a TopoLM imitar la arquitectura cerebral
El Laboratorio NeuroAI de la Escuela Politécnica Federal de Lausana abre una nueva página en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. Su desarrollo TopoLM no solo procesa información. Organiza sus estructuras neuronales según principios similares al cerebro humano. Este logro podría cambiar nuestra comprensión de la relación entre la inteligencia biológica y artificial.
Antes de TopoLM, los modelos de lenguaje solo podían copiar parcialmente la organización del cerebro. Formando grupos funcionales de neuronas para procesar diferentes tipos de información. Pero el cerebro no es solo un conjunto de áreas especializadas. Su eficiencia está determinada en gran medida por cómo estas áreas están posicionadas entre sí. Es esta característica la que se reprodujo en el nuevo modelo.
Los investigadores aplicaron el principio de “suavidad” de representaciones internas en el espacio, basándose en el estudio del sistema visual del cerebro. Como resultado, las neuronas artificiales en TopoLM comenzaron a formar grupos independientemente. Que no solo realizan tareas similares, sino que también se organizan en el espacio de manera similar a los clusters neuronales en la corteza cerebral humana.
Este descubrimiento plantea preguntas fundamentales sobre la naturaleza de la inteligencia. Si la organización espacial de las neuronas juega un papel clave en la función cerebral, quizás este principio ayudará a crear sistemas de inteligencia artificial capaces de una comprensión más profunda del lenguaje y el contexto.
Parece que el desarrollo de TopoLM demuestra que la eficiencia de la inteligencia artificial está directamente relacionada con la imitación no solo funcional. Sino también de la organización espacial del cerebro biológico. Y esto podría llevar a la aparición de una nueva generación de sistemas de inteligencia artificial cuya arquitectura estará aún más cerca de la estructura del cerebro humano.
