Una red de neuronas
artificiales aprende a usar el lenguaje humano.
Un grupo de
investigadores de la
Universidad de Sassari (Italia) y la Universidad de
Plymouth (Reino Unido) ha desarrollado un modelo cognitivo, compuesto de dos
millones de neuronas artificiales interconectadas, capaz de aprender a
comunicarse mediante el lenguaje humano a partir de un estado de “tabula rasa”,
sólo a través de la comunicación con un interlocutor humano.
El modelo se llama
ANNABELL (‘Artificial Neural Network with Adaptative Behavior Exploited for
Language Learning’) y se describe en un artículo publicado en la revista
científica ‘Plos One’. Esta investigación arroja luz sobre los procesos
neuronales que subyacen en el desarrollo del lenguaje.
Los investigadores
todavía no pueden responder de manera completa a la cuestión de cómo hace el
cerebro para desarrollar la capacidad de realizar las funciones cognitivas
complejas, como las que se necesitan para el lenguaje y el razonamiento. Se
sabe que en el cerebro humano hay unos 100.000 millones de neuronas que se
comunican por medio de señales eléctricas y se ha aprendido mucho acerca de los
mecanismos de producción y transmisión de señales eléctricas entre las
neuronas.
Podríamos pensar que el
cerebro funciona de manera similar a un ordenador, funcionan a través de programas desarrollados
por programadores humanos. En estos programas están codificadas las reglas que
el equipo debe seguir en el manejo de la información para realizar una tarea
determinada, pero no hay evidencia de la existencia de este tipo de programas
en el cerebro humano. De hecho, hoy en día muchos investigadores creían que el
cerebro es capaz de desarrollar mayores habilidades cognitivas, simplemente
mediante la interacción con el medio ambiente, a partir de muy poco
conocimiento innato, algo que parece confirmar el modelo ANNABELL.
ANNABELL no tiene
conocimiento de la lengua pre-codificado; aprende sólo a través de la
comunicación con un interlocutor humano, gracias a dos mecanismos
fundamentales, que también están presentes en el cerebro biológico: la
plasticidad sináptica y ‘gating’ o compuerta neural. La plasticidad sináptica
es la capacidad de la conexión entre dos neuronas de aumentar su eficiencia
cuando las dos neuronas están a menudo activas simultáneamente o casi
simultáneamente, un mecanismo que es esencial para el aprendizaje y para la
memoria a largo plazo.
Las compuertas
neuronales se basan en las propiedades de ciertas neuronas (llamadas neuronas
biestables) a comportarse como interruptores que se pueden apagar o encender
por una señal de control que viene de otras neuronas. Cuando se activan, las
neuronas biestables transmiten la señal a partir de una parte del cerebro a la
otra, de lo contrario se bloquean. El modelo es capaz de aprender, gracias a la
plasticidad sináptica, a controlar las señales que abren y cierran las puertas
de los nervios, así como a controlar el flujo de información entre las
diferentes áreas.
El modelo cognitivo ha
sido validado utilizando una base de datos de cerca de 1.500 frases, con base
en la literatura sobre el desarrollo temprano del lenguaje, y ha respondido
mediante la producción de un total de alrededor de 500 oraciones, que contienen
nombres, verbos, adjetivos, pronombres y otras clases de palabras , lo que
demuestra la capacidad de expresar una amplia gama de capacidades de
procesamiento del lenguaje humano.
de psiquiatria.com
No hay comentarios:
Publicar un comentario