Uno de los desarrollos más emocionantes en inteligencia artificial ha sido el desarrollo de algoritmos que pueden aprender por sí mismos las reglas del sistema. Las primeras versiones de cosas como los algoritmos de juego tenían que recibir los conceptos básicos del juego. Pero las versiones más nuevas no necesitan eso: simplemente necesitan un sistema que realice un seguimiento de alguna recompensa como la puntuación, y pueden averiguar qué acciones aumentan eso sin necesidad de una descripción oficial de las reglas del juego.
Un artículo de investigación publicado en la revista Neuron va un paso más allá al usar neuronas reales cultivadas en un plato lleno de electrodos. Esto agregó un nivel adicional de complejidad, ya que no había forma de saber qué neuronas encontrarían realmente gratificantes. El hecho de que el sistema parezca haber funcionado podría decirnos algo sobre cómo las neuronas regulan sus respuestas al mundo exterior.
Saluda a DishBrain
Los investigadores detrás del nuevo trabajo, que tenían su sede en Melbourne, Australia, llamaron a su sistema DishBrain. Se apoya, eso sí, en un plato con un juego de electrodos en el suelo del plato. Cuando las neuronas crecen en el plato, estos electrodos pueden hacer dos cosas: detectar la actividad de las neuronas sobre ellos o estimular esos electrodos. Los electrodos son grandes en relación con el tamaño de la neurona, por lo que tanto la detección como la estimulación (que se puede considerar como leer y escribir información) involucran un pequeño grupo de neuronas, en lugar de un solo grupo.
Además, es un plato agrícola estándar, lo que significa que se pueden cultivar una variedad de tipos de células; en algunos experimentos de control, los investigadores utilizaron células que no responden a las señales eléctricas. En estos experimentos, los investigadores probaron dos tipos de neuronas: algunas diseccionadas de embriones de ratón y otras producidas estimulando células madre humanas para formar neuronas. En ambos casos, como hemos visto en otros experimentos, las neuronas formaron espontáneamente conexiones entre sí, creando redes que tienen actividad espontánea.
Si bien el dispositivo es completamente flexible, los investigadores lo configuraron como parte de un sistema de circuito cerrado con una consola de computadora. En esta configuración, los electrodos en dos áreas del plato se definieron tomando la entrada del DishBrain; Se denominan colectivamente zona motora porque controlan la respuesta del sistema.
Otras ocho regiones están designadas para recibir información en forma de estimulación por medio de electrodos, que actúan un poco como el área sensorial del cerebro. Una computadora también puede usar estos electrodos para proporcionar retroalimentación al sistema, que veremos a continuación.
En conjunto, estos proporcionan todo lo necesario para que la red neuronal sepa qué está sucediendo en el entorno informático. Los electrodos motores permiten que las neuronas cambien el comportamiento del entorno, y las células sensoriales reciben información sobre el estado del entorno, así como una señal que indica si sus acciones han tenido éxito. El sistema es lo suficientemente general como para que se puedan configurar todo tipo de entornos en la parte de la computadora del experimento, prácticamente cualquier cosa donde una simple entrada cambie el entorno.
Los investigadores eligieron bong.
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