La flexibilidad cognitiva aplicada a la IA, según un estudio del MIT

Un nuevo estudio del MIT ha encontrado que una zona del tálamo es clave para el proceso de cambio entre las reglas requeridas para diferentes contextos. Este descubrimiento podría aplicarse en el desarrollo de nuevos algoritmos de redes neuronales que se evite el “olvido catastrófico».

La flexibilidad cognitiva es la capacidad de nuestro cerebro para cambiar entre planes de acción según el contexto es clave para muchas de nuestras actividades en nuestra rutina. En ese sentido, nuestro cerebro tiene en mente múltiples conjuntos de reglas para que pueda cambiar al adecuado cuando sea necesario. Estas representaciones neuronales de las reglas de tareas se mantienen en la corteza prefrontal, la parte del cerebro responsable de la planificación de la acción.

Un nuevo estudio del MIT ha encontrado que una región del tálamo mediodorsal es clave para el proceso de cambio entre las reglas requeridas para diferentes contextos, ya que suprime las representaciones que no se necesitan actualmente; una supresión que también protege las representaciones en una suerte de memoria a corto plazo que puede reactivarse cuando sea necesario.

Parece una forma de alternar entre contextos relevantes e irrelevantes, y una ventaja es que protege las representaciones irrelevantes actuales de ser sobreescritas”, explica Michael Halassa, profesor asistente de ciencias cognitivas y cerebrales, miembro del Instituto McGovern del MIT para Investigación del Cerebro y autor principal de esta investigación.

En estudios anteriores ya habían detectado que la corteza prefrontal es esencial para la flexibilidad cognitiva, y que una parte del tálamo llamada tálamo mediodorsal también contribuye a esta capacidad. Incluso en un estudio de 2017, el propio Halassa demostró que el tálamo mediodorsal ayuda a la corteza prefrontal a mantener un pensamiento en mente al fortalecer temporalmente las conexiones neuronales en la corteza prefrontal que codifica ese pensamiento en particular.

Sin embargo, en el nuevo estudio, Halassa quería investigar más a fondo la relación entre el tálamo mediodorsal y la corteza prefrontal. Para hacerlo, creó una tarea en la que los ratones aprenden a alternar entre dos contextos diferentes: uno en el que deben seguir instrucciones visuales y otro en el que deben seguir instrucciones auditivas.

Más allá de la medicina y la neurociencia, este descubrimiento puede tener importantes implicaciones en el ámbito tecnológico y, más en concreto, en el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos de Inteligencia Artificial (IA). Y es que, si bien el cerebro humano es muy bueno para aprender muchos tipos diferentes de tareas (como cantar, caminar, hablar, etc.),las redes neuronales (un tipo de IA basada en nodos interconectados similares a las neuronas) generalmente son mejores a la hora de aprender solo una cosa. Estas redes están sujetas a un fenómeno llamado “olvido catastrófico”: cuando intentan aprender una nueva tarea, las tareas anteriores se sobrescriben.

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