Similitudes entre el procesamiento cerebral y modelos computacionales
El cerebro humano procesa información de manera sorprendentemente similar a los modelos computacionales, según revela una investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Los investigadores, liderados por el neurocientífico James DiCarlo del Centro de Neurociencia Computacional Integrativa K. Lisa Yang (ICoN) del MIT, han identificado similitudes significativas entre el procesamiento de información en el cerebro humano y el funcionamiento de modelos computacionales avanzados.
DiCarlo y su equipo utilizaron modelos de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para simular el procesamiento visual, imitando el comportamiento de las neuronas en el cerebro humano al reconocer y categorizar objetos. Contrastaron estas simulaciones con las respuestas neuronales en primates a estímulos visuales específicos, evidenciando una notable convergencia en la forma en que ambos procesan la información visual.
La investigación ha desvelado similitudes sorprendentes en el reconocimiento de objetos, proporcionando una nueva perspectiva sobre la cognición humana y respaldando las metodologías actuales en inteligencia artificial. La exploración de DiCarlo no solo ha contribuido al conocimiento teórico, sino que también ha influido en el diseño de algoritmos de aprendizaje automático utilizados en sistemas de visión por computadora y otras aplicaciones de inteligencia artificial.
Los hallazgos han impactado en el desarrollo de tecnologías emergentes, como sistemas de reconocimiento facial, diagnóstico médico asistido por computadora y avances en interfaces hombre-máquina. La mejora en la comprensión de los procesos visuales ha sido fundamental para el avance de estas aplicaciones, demostrando la influencia directa de la investigación en la evolución de la inteligencia artificial y sus aplicaciones prácticas.
