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Científicos de la Universidad de Sassari y la Universidad de Plymouth han desarrollado un modelo cognitivo, compuesto de dos millones de neuronas artificiales interconectadas capaces de aprender a comunicarse mediante el lenguaje humano desde cero. Un avance que ofrece valiosa información para futuras aplicaciones sobre los procesos neuronales en el desarrollo del lenguaje.

La característica esencial del sistema nervioso es la capacidad de remitirse información unas cé-
lulas a otras, unas cien mil millones de neuronas. Esta propiedad no es un proceso pasivo de entrega de mensajes cerrados, sino que en cada paso se realiza un análisis del mensaje, procesándole y perfilando con exactitud sus contenidos.

El trasvase informativo entre las neuronas se produce a nivel de una unión especializada denominada
sinapsis. Cada neurona establece un promedio de unas 1000 conexiones sinápticas y probablemente sobre ella recaen unas 10 veces más.

El sistema nombrado como Annabell (Artificial Neural Network with Adaptive Behavior Exploited for Language Learning) inicio bajo la idea de que el cerebro funciona de manera similar a una computadora: después de todo, incluso los ordenadores trabajan a través de señales eléctricas, refieren los investigadores. Sin embargo, aparte de las diferencias estructurales, hay profundas diferencias entre el cerebro y un ordenador, especialmente en los mecanismos de procesamiento de aprendizaje y de información.

Annabell no tiene pre-codificado un conocimiento de la lengua; 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 las compuertas neuronales.

La plasticidad sináptica es la capacidad de la conexión entre dos neuronas para aumentar su eficiencia cuando los dos neuronas están a menudo activas de forma simultánea o casi simultánea. Este mecanismo es esencial para el aprendizaje y para la memoria a largo plazo.

Los mecanismos de compuerta neuronales se basan en las propiedades de ciertas neuronas (llamadas neuronas biestables) de comportarse como interruptores que se pueden “encenderse” o “apagarse” mediante una señal de control que viene de otras neuronas.

Cuando se activan, las neuronas biestables transmiten la señal de una parte del cerebro a otra, de lo contrario la bloquean. El modelo es capaz de aprender, debido a la plasticidad sináptica, a controlar las señales que abren y cierran las puertas neurales, 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 mil 500 frases, se ha basado en la literatura científica sobre el desarrollo temprano del lenguaje, y ha producido un total de 500 oraciones, con nombres, verbos, adjetivos, pronombres y otras clases de palabras, lo que demuestra su capacidad para el procesamiento del lenguaje humano.

Referencia: PLOS ONE

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