SALUD: Neurociencias: La ciencia del cerebro: Redes neuronales y cerebros artificiales - 3ª parte
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Salud

NEUROCIENCIAS: LA CIENCIA DEL CEREBRO

Redes neuronales y cerebros artificiales - 3ª parte

Fuente: Asociación Británica de Neurociencias


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La paradoja de la tecnología informática moderna

a paradoja de las RNAs es que son simulaciones matemáticas en ordenadores. Esto hace que su utilización en situaciones reales sea mucho más limitada, ya que la simulación lleva tiempo por lo que las RNAs no pueden funcionar en tiempo real.

Las RNAs pueden funcionar bien para conducir un coche o controlar un avión en vuelo ya que son extremadamente robustas frente a las contaminaciones de la señal y/o impulso y pueden seguir funcionando a pesar de que alguna de las unidades de la red deje de funcionar. Sin embargo, los sistemas expertos que se usan generalmente en los pilotos automáticos son ordenadores digitales programados con software determinístico convencional que por seguridad siempre requieren de un sistema de “backup”.

Si las cosas se complican terriblemente y el sistema no puede funcionar, entonces el piloto debe hacerse cargo de la situación. Los algoritmos actuales de entrenamiento para las RNAs son muy lentos para este tipo de situaciones de emergencia. Si las neuronas de silicio pudieran aprender, lo que actualmente no pueden hacer, muchos de estos problemas se podrían evitar. A la vez que seguimos comprendiendo como funciona el cerebro, seremos capaces de construir redes neuronales más sofisticadas que nos permitirían un funcionamiento real similar al del cerebro.

NOMAD es un prototipo del tipo de máquinas pensantes que se producirán en un futuro próximo.
NOMAD es un prototipo del tipo de máquinas pensantes que se producirán en un futuro próximo. Mide dos metros y tiene forma de cilindro presentando ojos, oídos y brazos que le permiten coger cosas y otros tipos de sensores que le permiten desplazarse. Lo que hace que NOMAD sea diferente del resto de robots es que puede funcionar sin reglas o instrucciones codificadas. En su lugar, tiene un cerebro simulado por ordenador con 10.000 neuronas artificiales y más de un millón de conexiones a través de las cuales es capaz de percibir sensaciones y reaccionar con respecto al medio que lo rodea. Puede adaptarse a situaciones novedosas y aprender de sus errores a la vez que se mueve a través de un área llena de cubos pintados con distintos patrones. Algunos cubos tiene bandas pintadas y son conductores de electricidad lo que les hace “apetecibles”. Otros cubos tienen puntos pero no conducen la electricidad tan bien, lo que les hace menos apetecibles. Mirando a los cubos y saboreándolos con sus sensores eléctricos en los brazos. NOMAD aprende a ignorar los cubos punteados y sólo va a por los apetecibles cubos con bandas

EL PUZZLE MATEMÁTICO

Una memoria distribuida de contenido dirigido

Una memoria distribuida de contenido dirigido Imaginaros un grupo de cables situados horizontalmente, cruzándose con 4 cables situados verticalmente, con interruptores en sus puntos de intersección (panel A). Esta matriz es una memoria. La información le es presentada en forma de números binarios, tales como 0011 y 1010, y lo organizamos de manera que los interruptores se conectan siempre y cuando un 1 se encuentre con otro 1 (panel B, en azul). Se almacenan las parejas de estos dos números. La matriz puede almacenar otros números a parte de los primeros pares, tales como 10101 y 0110. El estado final de la matriz debería tener 7 interruptores conectados tal y como se muestra en C. Si ahora se muestra de nuevo el primer numero, 0011, a la situación final de la matriz y lo organizamos de manera que la corriente pase por los cables verticales siempre y cuando los interruptores estén conectados (D), entonces terminareis con la corriente saliendo por la parte inferior y proporcional al número 2120. Éste no es el número con el que 0011 estaba emparejado al principio. Pero si dividís 2120 por el número total de unos utilizados como la pista de memoria (0+0+1+1 lo que iguala 2) utilizando la división del número entero (el tipo donde os olvidáis del resto), acabáis obteniendo 1010 por lo que la matriz ha recordado que 0011 va junto con 1010 a pesar de que otro mensaje se haya almacenado encima del primero. Todo esto lo podéis verificar también con el segundo par de números también.

Este es el tipo de memoria que pensamos que tiene el cerebro. No almacena la información en lugares específicos, como en un PC. La información se distribuye a través de la red almacenada en forma de cambios en la intensidad sináptica y, por lo tanto, se puede encontrar con respecto a su contenido. Uno de los problemas es que este tipo de memoria se satura rápidamente, especialmente cuando sólo hay cuatro cables. Sin embargo, con 1.000 pares de cables, una matriz podría almacenar muchos pares de mensajes sin demasiadas interferencias.

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