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Inteligencia natural: Las redes biológicas son jerárquicas por ahorrar conexiones

Este descubrimiento ayudará a mejorar la inteligencia artificial


Un estudio desarrollado en EE.UU. y Francia mediante simulación por ordenador ha demostrado que las redes biológicas, como la neuronal del cerebro, se organizan normalmente en redes jerárquicas porque ahorran conexiones, que tienen un coste importante de construcción, mantenimiento, etc. Según los investigadores, el hallazgo ayudará a mejorar la inteligencia artificial.





Imagen: geralt. Fuente: Pixabay.
Imagen: geralt. Fuente: Pixabay.
Una nueva investigación explica por qué tantas redes biológicas, incluido el cerebro humano (una red de neuronas), exhiben una estructura jerárquica. El descubrimiento mejorará los intentos de crear inteligencia artificial.

El estudio, desarrollado por investigadores de la Universidad de Wyoming (EE.UU.) y del INRIA (Instituto Nacionald de Investigación en Informática y Automática francés), ha sido publicado en PLOS Computational Biology, y muestra que la evolución de la jerarquía -un sencillo sistema de clasificación- en las redes biológicas puede surgir debido a los costes asociados con las conexiones de red.

Al igual que las grandes empresas, muchas redes biológicas se organizan jerárquicamente, tales como las redes de genes, de proteínas, las nerviosa, y las metabólicas. Esto significa que tienen unidades separadas que pueden divididrse de forma repetida en subunidades más pequeñas y de menor tamaño. Por ejemplo, el cerebro humano tiene áreas separadas para el control motor y el procesamiento táctil, y cada una de estas áreas consta de sub-regiones que regulan diferentes partes del cuerpo.

Pero, ¿por qué tantas redes biológicos evolucionan para ser jerárquicas? Los resultados de este trabajo sugieren que la jerarquía no evoluciona porque produzca redes más eficientes, sino porque las redes cableadas jerárquicamente tienen menos conexiones. Esto se debe a que las conexiones de las redes biológicas son caras -tienen que ser construidas, alojadas, mantenidas, etc.- y por lo tanto hay una presión evolutiva para reducir el número de conexiones.

Además de arrojar luz sobre la aparición de la jerarquía en los muchos ámbitos en los que aparece, estos hallazgos también pueden acelerar la investigación futura para desarrollar cerebros computacionales más complejos e inteligentes en el campo de la inteligencia artificial y la robótica.

Modelos computacionales

Los investigadores, dirigidos por Henok S. Mengistu, simularon la evolución de modelos computacionales del cerebro, conocidos como redes neuronales artificiales, comparando que las conexiones de red tuvieran un coste con que no lo tuvieran. Encontraron que las estructuras jerárquicas emergen con mucha más frecuencia cuando las conexiones tienen un coste.

El autor Jeff Clune dice, en la nota de prensa de PLOS recogida por EurekAlert!: "Durante más de una década hemos estado buscando entender por qué las redes evolucionan hasta tener las propiedades de modularidad, jerarquía y regularidad. Con estos resultados, hemos descubierto las claves evolutivas de cada una de estas propiedades clave."

Mengistu comenta: "Los resultados no sólo explican por qué las redes biológicas son jerárquicas, sino que también pueden dar una explicación de por qué muchos sistemas hechos por el hombre, tales como Internet y los sistemas de carreteras, también son jerárquicos."

Otro autor, Joost Huizinga, añade: "El siguiente paso consiste en aprovechar y combinar este conocimiento para evolucionar redes a gran escala organizadas estructuralmente, con la esperanza de crear una mejor inteligencia artificial y aumentar nuestra comprensión de la evolución de la inteligencia animal, incluida la nuestra."

Referencia bibliográfica:

Henok Mengistu, Joost Huizinga, Jean-Baptiste Mouret, Jeff Clune: The Evolutionary Origins of Hierarchy. PLOS Computational Biology (2016). DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004829.


Viernes, 10 de Junio 2016
EurekAlert!/T21
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