Investigadores de la Universidad de Oxford han tratado recientemente de recrear patrones de pensamiento humano en máquinas, utilizando una red de imaginación guiada por el lenguaje (LGI).

Su método, descrito en un artículo publicado previamente en arXiv, podría informar el desarrollo de inteligencia artificial capaz de pensar como un ser humano, lo que conlleva un flujo de ideas mentales orientado a objetivos guiadoS por el lenguaje.

El pensamiento humano generalmente requiere que el cerebro entienda una expresión de lenguaje particular y la use para organizar el flujo de ideas en la mente. Por ejemplo, si una persona que sale de su casa se da cuenta de que está lloviendo, podría decir internamente: «Si consigo un paraguas, evitaré que me moje», y luego decidirá recoger un paraguas cuando salga.

Sin embargo, a medida que este pensamiento pasa por su mente, automáticamente sabrá qué significa el aporte visual (es decir, las gotas de lluvia) que observa, y cómo sostener un paraguas puede evitar que se moje, tal vez incluso imaginando la sensación de sostener el paraguas o mojarse bajo el agua de lluvia.

Aunque algunas máquinas ahora pueden reconocer imágenes, procesar procesos o incluso sentir gotas de lluvia, aún no han adquirido esta capacidad de pensamiento única e imaginativa. Los humanos pueden lograr ese «pensamiento continuo» porque pueden generar imágenes mentales guiadas por el lenguaje y extraer representaciones del lenguaje de situaciones reales o imaginadas.

En los últimos años, los investigadores han desarrollado herramientas de procesamiento de lenguaje natural (PNL) que pueden responder a las preguntas de manera humana. Sin embargo, estos son simplemente modelos de probabilidad y, por lo tanto, son incapaces de entender el lenguaje de la misma manera y con la misma profundidad que los humanos. Esto se debe a que los humanos tienen una capacidad de aprendizaje acumulativa innata que los acompaña a medida que su cerebro se desarrolla. Se ha encontrado que este «sistema de pensamiento humano» está asociado con sustratos neuronales particulares en el cerebro, el más importante de los cuales es la corteza prefrontal (PFC).

El PFC es la región del cerebro responsable de la memoria de trabajo (es decir, los procesos de memoria que tienen lugar cuando las personas realizan una tarea determinada), incluido el mantenimiento y la manipulación de la información en la mente.

En un intento por reproducir patrones de pensamiento de tipo humano en las máquinas, Feng Qi y Wenchuan Wu, los dos investigadores que llevaron a cabo el estudio reciente, crearon una red neuronal artificial inspirada en el PFC humano.

«Propusimos una red de imaginación guiada por el lenguaje (LGI) para aprender de manera incremental el significado y el uso de numerosas palabras y sintaxis, con el objetivo de formar un proceso de pensamiento de máquina similar al humano», explicaron los investigadores en su artículo.

La red LGI desarrollada por Qi y Wu tiene tres componentes clave: un sistema de visión, un sistema de lenguaje y un PFC artificial. El sistema de visión se compone de un codificador que desenreda la entrada recibida por la red o los escenarios imaginados en representaciones abstractas de la población, así como un decodificador de imaginación que reconstruye los escenarios imaginados a partir de representaciones de nivel superior.

El segundo subsistema, el sistema de lenguaje, incluye un binarizador que transfiere textos de símbolos a vectores binarios, un sistema que imita la función del surco intraparietal humano (IPS) mediante la extracción de información cuantitativa de los textos de entrada y un texto que convierte vectores binarios en simbolos de texto. El componente final de su red LGI imita el PFC humano, combinando entradas de lenguaje y representaciones de visión para predecir símbolos de texto e imágenes manipuladas.

Qi y Wu evaluaron su red LGI en una serie de experimentos y encontraron que adquirió con éxito ocho sintaxis o tareas diferentes de forma acumulativa. Su técnica también formó el primer ‘bucle de pensamiento de máquina», que muestra una interacción entre imágenes imaginadas y textos de lenguaje. En el futuro, la red LGI desarrollada por los investigadores podría ayudar al desarrollo de una Inteligencia Artificial más avanzada, que es capaz de desarrollar estrategias de pensamiento como las de un ser humano, como la visualización y la imaginación.

«LGI ha aprendido ocho sintaxis (o tareas) diferentes, con las cuales se ha formado y validado un ciclo de pensamiento de la máquina mediante la interacción adecuada entre el lenguaje y el sistema de visión», escribieron los investigadores. «Nuestro documento proporciona una nueva arquitectura para permitir que la máquina aprenda, comprenda y use el lenguaje de una manera similar a la humana, que en última instancia podría permitir que una máquina construya escenarios mentales ficticios y tenga inteligencia».

Fuente: EP