La IA explica cómo funcionan la memoria y la imaginación

Sin duda es uno de los grandes enigmas de la ciencia: el cerebro. Y, cuando se utiliza uno de los grandes avances de la tecnología, la inteligencia artificial, la suma puede dar resultados que sorprenden y permiten avanzar en conocimiento. Eso es lo que ha ocurrido con una IA que ayuda a explicar cómo los recuerdos nos permiten aprender sobre el mundo, revivir viejas experiencias y construir experiencias totalmente nuevas para la imaginación.

De acuerdo con un estudio, publicado en Nature Human Behavior, un equipo de científicos ha utilizado un modelo computacional de IA (conocido como red neuronal generativa) para simular cómo las redes neuronales en el cerebro aprenden y recuerdan una serie de eventos.

El modelo utilizaba redes que representaban el hipocampo y el neocórtex, para investigar cómo interactúan. Se sabe que ambas partes del cerebro trabajan juntas durante la memoria, la imaginación y la planificación.

“Los avances recientes en las redes generativas utilizadas en la IA – explica Eleanor Spens, líder del estudio, en un comunicado -, muestran cómo se puede extraer información de la experiencia para que podamos recordar un evento específico y también imaginar con flexibilidad las experiencias nuevas. Pensamos que recordar es imaginar el pasado basándose en conceptos, combinando algunos detalles almacenados con nuestras expectativas sobre lo que podría haber sucedido".

Los humanos necesitan hacer predicciones para sobrevivir (por ejemplo, para evitar peligros o encontrar comida), y las redes de inteligencia artificial sugieren cómo, cuando reproducimos recuerdos mientras descansamos, nuestro cerebro capta patrones de experiencias pasadas que pueden usarse para hacer estas predicciones.

El equipo de Spens reprodujo 10.000 imágenes de escenas sencillas en el modelo. La red del hipocampo codificó rápidamente cada escena a medida que se experimentaba. Luego reprodujo las escenas una y otra vez para entrenar la red neuronal generativa en el neocórtex.

Luego la red neocortical aprendió a pasar la actividad de las miles de neuronas de entrada (neuronas que reciben información visual) que representan cada escena a través de capas intermedias de neuronas más pequeñas, para recrear las escenas como patrones de actividad en sus miles de neuronas de salida (neuronas que predicen la información visual).

Esto provocó que la red neocortical aprendiera representaciones "conceptuales" altamente eficientes de las escenas que capturan su significado (por ejemplo, la disposición de las paredes y los objetos), permitiendo tanto la recreación de escenas antiguas como la generación de otras completamente nuevas.

En consecuencia, el hipocampo pudo codificar el significado de las nuevas escenas que se le presentaban, en lugar de tener que codificar cada detalle, lo que le permitió concentrar recursos en codificar características únicas que el neocórtex no podía reproducir, como nuevos tipos de objetos.

De este modo, el modelo explica cómo el neocórtex adquiere lentamente conocimientos conceptuales y cómo, junto con el hipocampo, nos permite “reexperimentar” eventos reconstruyéndolos en nuestra mente.

La simulación también explica cómo se pueden generar nuevos eventos durante la imaginación y la planificación para el futuro, y por qué los recuerdos existentes a menudo contienen distorsiones "esenciales", en las que las características únicas se generalizan y recuerdan como más parecidas a las características de eventos anteriores.

“La forma en que se reconstruyen los recuerdos, en lugar de ser registros verídicos del pasado, nos muestra cómo el significado o la esencia de una experiencia se recombina con detalles únicos, y cómo esto puede generar sesgos en la forma en que recordamos las cosas”, concluye el coautor del estudio Neil Burgess.