Un laboratorio japonés creó una IA que piensa como un cerebro humano
Imagine cómo funciona el cerebro humano. No produce respuestas instantáneas como los sistemas de inteligencia artificial modernos. Científicos japoneses del laboratorio SakanaAI han creado un sistema que acerca la inteligencia artificial a los procesos naturales de pensamiento.
El sistema fue nombrado Continuous Thought Machine, o CTM. A diferencia de las redes neuronales estándar, no se limita a 1 intento de encontrar una solución. En cambio, CTM puede procesar información múltiples veces, utilizando lo que los investigadores llaman “ticks de pensamiento”.
El principio de CTM puede explicarse a través del proceso de resolver un problema complejo. El cerebro procesa la información gradualmente. Primero se activan algunas áreas, luego se conectan otras. CTM funciona de manera similar. Puede realizar de 5 a 50 iteraciones de procesamiento de datos antes de formar una respuesta final.
El sistema se basa en neuronas artificiales inusuales. Cada una de ellas no es una fórmula simple, sino una red MLP multicapa completa. Capaz de almacenar la historia de sus estados anteriores. Esto crea una especie de registro de cálculo, permitiendo al sistema analizar resultados intermedios.
La característica clave de CTM es la sincronización de las neuronas. Como en una orquesta sinfónica, no solo es importante el juego de los músicos individuales, sino también su sonido conjunto, así en los procesos neuronales, la coherencia de activación de diferentes áreas es crítica. Una matriz de sincronización especial en CTM rastrea estas “consonancias” neuronales.
Pruebas prácticas confirman la efectividad de la nueva arquitectura. CTM demuestra altos resultados al trabajar con bases de datos. También se enfrenta con éxito a tareas de navegación en laberintos, superando a menudo los enfoques tradicionales. Enlace a la presentación interactiva del sistema en la descripción.
Quizás este es uno de los primeros mecanismos de comprensión paso a paso de la información que acerca significativamente el trabajo de una red neuronal a los principios biológicos del pensamiento. Donde funciona un sistema de múltiples iteraciones de procesamiento de datos, un mecanismo para preservar la historia de los estados neuronales y una matriz para rastrear su operación sincrónica. Tal combinación está ausente en las arquitecturas existentes.
