La flexibilidad cognitiva, la capacidad de alternar rápidamente entre diferentes pensamientos y conceptos, es una habilidad humana vital que permite la multitarea y la adaptación a nuevas situaciones. Aunque los sistemas de inteligencia artificial (IA) han avanzado significativamente, aún carecen de la flexibilidad de los cerebros humanos para aprender nuevas habilidades y realizar múltiples tareas.
Un reciente estudio realizado por un grupo de investigación de la Universidad de Nueva York, la Universidad de Columbia y la Universidad de Stanford entrenó una red neural para realizar 20 tareas relacionadas. El estudio tuvo como objetivo investigar los mecanismos involucrados en las computaciones modulares de las redes neuronales artificiales. El equipo identificó un sustrato computacional denominado «motivos dinámicos» que permiten que estas redes realicen diversas tareas de manera fluida.
Este estudio establece los motivos dinámicos como una unidad fundamental de computación composicional, cerrando la brecha entre las neuronas individuales y la red en su conjunto. Los hallazgos de este estudio tienen amplias implicaciones tanto para la investigación en neurociencia como en informática. Comprender los procesos neurales que subyacen a la flexibilidad cognitiva puede llevar al desarrollo de nuevas estrategias para las redes neuronales artificiales. Al emular las computaciones modulares y la adaptabilidad de los circuitos neurales biológicos, los sistemas de IA pueden mejorar su flexibilidad y rendimiento en diversas tareas. Este estudio abre el camino para futuros avances en el campo de la IA y la neurociencia, con el objetivo de desbloquear los secretos de la flexibilidad cognitiva.
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