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La IA y la resonancia magnética funcional muestran como el cerebro conecta las memorias para resolver problemas

Por el equipo editorial de Medimaging en español
Actualizado el 10 Oct 2018
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Imagen: Un estudio realizado por neurocientíficos e investigadores de inteligencia artificial proporciona información sobre la forma en que el cerebro humano conecta memorias episódicas individuales para resolver problemas (Fotografía cortesía de Shutterstock).
Imagen: Un estudio realizado por neurocientíficos e investigadores de inteligencia artificial proporciona información sobre la forma en que el cerebro humano conecta memorias episódicas individuales para resolver problemas (Fotografía cortesía de Shutterstock).
Un equipo de neurocientíficos alemanes e investigadores de Inteligencia Artificial (IA) publicaron los resultados de su estudio que proporcionó información sobre la forma en que el cerebro humano conecta las memorias episódicas individuales o las memorias de eventos específicos para resolver problemas.

Si bien se sabe que los humanos tienen la capacidad de combinar creativamente sus recuerdos para resolver problemas, aún no está claro cómo las personas usan sus recuerdos episódicos para llegar a ideas nuevas. Según el equipo de investigadores, un nuevo mecanismo cerebral permite que las memorias recuperadas desencadenen la recuperación de otras memorias relacionadas, lo que permite la recuperación de múltiples memorias vinculadas y hace que el cerebro cree ideas.

Han sugerido que los recuerdos individuales se almacenan como rastros de memoria separados en una región del cerebro llamada hipocampo. Su nueva teoría explora una conexión anatómica desatendida que hace un circuito saliendo del hipocampo a la corteza entorrinal vecina paro luego volver a entrar. Los investigadores creen que es esta conexión recurrente la que permite recuperar los recuerdos del hipocampo para desencadenar la recuperación de otros recuerdos relacionados. Los investigadores probaron esta teoría tomando exámenes de resonancia magnética funcional 7-Tesla de alta resolución de 26 hombres y mujeres jóvenes mientras realizaban una tarea que les exigía obtener información sobre eventos diferentes. Los investigadores mostraron a los voluntarios pares de fotografías: una de una cara y otra de un objeto o un lugar. Cada objeto y lugar individual aparecía en dos pares de fotos separados, cada uno de ellos incluía una cara diferente. Esto significó que cada par de fotos se vinculó con otro par a través del objeto compartido o la imagen del lugar.

En la segunda fase del estudio, se evaluó si los participantes podían inferir la conexión indirecta entre estos pares de fotos vinculados mostrando una cara y pidiéndoles que eligieran entre otras dos caras. Una de las opciones, la correcta, se emparejó con el mismo objeto o imagen del lugar, y una no. Los investigadores esperaban que la cara presentada activara la recuperación del objeto o lugar emparejado y, por lo tanto, activara la actividad cerebral que pasaría del hipocampo a la corteza entorrinal. Los investigadores también esperaban evidencia de que esta actividad volviera al hipocampo para desencadenar la recuperación de la cara enlazada correcta. Los investigadores entrenaron un algoritmo de computadora para poder diferenciar entre la activación de escenas y objetos dentro de estas regiones de entrada y salida. El algoritmo se aplicó cuando solo se mostraban caras en la pantalla. Si el algoritmo indicaba la presencia de información sobre la escena o el objeto en estos ensayos, solo podría ser controlado por memorias recuperadas de la escena vinculada o de las fotos de objetos.

"Nuestros datos mostraron que cuando el hipocampo recupera una memoria, no se la pasa al resto del cerebro", dijo Dharshan Kumaran, un investigador que formó parte del estudio. "En cambio, recircula la activación de vuelta al hipocampo, lo que desencadena la recuperación de otros recuerdos relacionados".

Los investigadores creen que sus resultados podrían ayudar a la IA a aprender más rápido en el futuro. "Si bien hay muchos dominios en los que la inteligencia artificial es superior, los humanos aún tienen una ventaja cuando las tareas dependen del uso flexible de la memoria episódica", dijo Martin Chadwick, otro investigador que formó parte del estudio. "Si podemos entender los mecanismos que permiten a las personas hacer esto, la esperanza es poder replicarlos dentro de nuestros sistemas de inteligencia artificial, brindándoles una capacidad mucho mayor para resolver rápidamente problemas nuevos".

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