En Resumen

  • Investigadores proponen que las redes de astrocitos-neuronas en el cerebro podrían realizar tareas computacionales similares a los transformadores de IA.
  • Los modelos matemáticos sugieren que las señales integradas de los astrocitos proporcionan la memoria necesaria para la autoatención.
  • Los hallazgos se basan en evidencia emergente de que los astrocitos tienen roles activos más allá del mantenimiento cerebral.

Las redes neuronales electrónicas, uno de los conceptos clave en la investigación de la inteligencia artificial, han tomado inspiración de las neuronas biológicas desde su inicio, como lo demuestra su nombre. Nuevas investigaciones han revelado que la influyente arquitectura de transformadores de IA también comparte paralelismos inesperados con la neurobiología humana.

En un estudio colaborativo, los científicos proponen que las redes biológicas de astrocitos-neuronas podrían imitar las computaciones centrales de los transformadores, o viceversa. Los hallazgos, informados conjuntamente por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), el MIT-IBM Watson AI Lab y la Escuela de Medicina de Harvard, se publicaron esta semana en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.

Las redes de astrocitos-neuronas son redes de células en el cerebro que consisten en dos tipos de células: astrocitos y neuronas. Los astrocitos son células que apoyan y regulan a las neuronas, que son células cerebrales que envían y reciben impulsos eléctricos. Su actividad es básicamente el pensamiento. Los astrocitos y las neuronas se comunican entre sí utilizando sustancias químicas, electricidad y contacto físico.

Por otro lado, los transformadores de IA, que se introdujeron por primera vez en 2017, son una de las tecnologías base detrás de sistemas generativos como ChatGPT. De hecho, de ahí es de donde proviene la "T" en GPT. A diferencia de las redes neuronales que procesan las entradas de forma secuencial, los transformadores pueden acceder directamente a todas las entradas mediante un mecanismo llamado autoatención. Esto les permite aprender dependencias complejas en datos como texto.

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Los investigadores se centraron en las sinapsis tripartitas, que son las conexiones donde los astrocitos forman conexiones entre una neurona que envía señales (neurona presináptica) y una neurona que recibe señales (neurona postsináptica).

Utilizando modelado matemático, demostraron cómo la integración de señales de los astrocitos a lo largo del tiempo podría proporcionar la memoria espacial y temporal requerida para la autoatención. Sus modelos también muestran que se podría construir un transformador biológico utilizando la señalización de calcio entre astrocitos y neuronas. En pocas palabras, el complejo estudio explica cómo construir un transformador orgánico.

"Habiendo permanecido en silencio eléctrico durante más de un siglo de registros cerebrales, los astrocitos son una de las células más abundantes, pero menos exploradas, en el cerebro", dijo Konstantinos Michmizos, profesor asociado de ciencias de la computación en la Universidad de Rutgers a MIT. "El potencial de liberar el poder computacional de la otra mitad de nuestro cerebro es enorme".

Red Neurona-Astrocito
Una descripción general de alto nivel de la red propuesta de neurona-astrocito.

La hipótesis se basa en evidencia emergente de que los astrocitos desempeñan roles activos en el procesamiento de información, a diferencia de sus funciones de mantenimiento previamente asumidas. También describe una base biológica para los transformadores, que pueden superar a las redes neuronales tradicionales en tareas como generar texto coherente.

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Los transformadores biológicos propuestos podrían proporcionar nuevas ideas sobre la cognición humana si se validan experimentalmente. Sin embargo, existen brechas significativas entre los seres humanos y los modelos de transformadores que requieren grandes cantidades de datos. Mientras que los transformadores requieren conjuntos de datos de entrenamiento masivos, los cerebros humanos transforman la experiencia en lenguaje de manera orgánica con un consumo energético mucho menor.

Aunque los vínculos entre la neurociencia y la inteligencia artificial ofrecen descifrar las complejidades de la inteligencia humana, necesitan un esfuerzo sostenido a través de distintas disciplinas. Las conexiones biológicas representan solo una parte del rompecabezas; descifrar las complejidades de la inteligencia humana necesita un esfuerzo sostenido a través de disciplinas. Cómo la biología neural logra una magia casi continua, sigue siendo el misterio más profundo de la ciencia.

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