Un
algoritmo informático que pliega montones de datos en un paquete ordenado, de
forma similar a nuestro genoma, podría marcar la nueva evolución de la IA
Utilizando una versión
informática de la estructura o diseño del genoma humano comprimida en un
algoritmo, los científicos han dado los primeros pasos para lograr que las
redes neuronales artificiales aprendan y evolucionen de una manera que refleja
los procesos humanos y de todas las criaturas vivientes en la naturaleza,
abriendo nuevas posibilidades de investigación en IA.
Científicos del Laboratorio Cold
Spring Harbor, en Estados Unidos, explican en un nuevo estudio publicado
recientemente en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences
(PNAS) que la creación de un algoritmo que comprime la información
siguiendo los patrones del código genético humano les ha permitido activar
redes neuronales artificiales que superan en sus habilidades a los sistemas
actuales de Inteligencia Artificial (IA).
El hallazgo, que podría dar paso
a una nueva fase de evolución de la IA, comenzó con una inquietud sobre el
poder para comprimir la información del genoma humano y de los códigos
genéticos del resto de las especies en la naturaleza. Los investigadores se
preguntaron cómo nuestro genoma puede acumular en una pequeña fracción del
código genético la información necesaria para formar los billones de conexiones
neuronales necesarios para controlar comportamientos complejos. Este esquema,
con menor complejidad, se repite en el resto de las especies.
Información comprimida y evolución
Los científicos pensaron que esa
condición es quizás una estrategia evolutiva natural: somos capaces de aprender
rápidamente porque los límites del genoma nos obligan a adaptarnos con
velocidad. Así nació la idea del “algoritmo de cuello de botella genómico”:
un código informático que replica la forma de comprimir grandes cantidades de
datos en poco espacio que utilizan el genoma humano y otros códigos genéticos
en la naturaleza.
“La arquitectura cortical del
cerebro humano permite la acumulación de alrededor de 280 terabytes de
información, o sea el equivalente a 32 años de video de alta definición.
Sin embargo, nuestros genomas tienen capacidad para almacenar aproximadamente
una hora: esto implica que funciona una tecnología de compresión de
400.000 veces, algo que la IA no puede alcanzar aún”, indicó en una nota de prensa el profesor Alexei Koulakov, uno de los
autores del estudio.
Sin embargo, el algoritmo creado
por los investigadores busca acercarse a esta proeza de nuestro código
genético: pliega montones de datos en un paquete ordenado de forma similar a
nuestro genoma, comprimiendo la información necesaria para formar y hacer
funcionar redes neuronales artificiales, de manera semejante a los datos
requeridos por los circuitos cerebrales naturales que comprime el genoma
humano.
Hacia una IA más rápida y
avanzada
Al probar el “algoritmo de cuello
de botella genómico” contra redes de IA que se someten a múltiples rondas de
entrenamiento, los especialistas descubrieron que el nuevo algoritmo realiza
tareas como el reconocimiento de imágenes casi tan efectivamente como la IA de
última generación. Incluso, el algoritmo puede ejecutar videojuegos de forma
inmediata: es como si entendiera de manera innata cómo jugar.
Aunque la tecnología disponible
aún no permite alcanzar la capacidad del cerebro humano y de nuestro genoma, el
algoritmo desarrollado facilita niveles de compresión hasta ahora no vistos en
la IA. Esa característica podría tener usos impresionantes y altamente
innovadores en tecnología, permitiendo el desarrollo de aplicaciones para
una IA más evolucionada y con tiempos de ejecución
más rápidos.
Referencia
Encoding
innate ability through a genomic bottleneck. Sergey Shuvaev et al. PNAS
(2024). DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2409160121
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