El estudio del cerebro revela cómo los humanos navegan intuitivamente de diferentes entornos, ofreciendo dirección para una mejor IA

¿Cómo sabes intuitivamente que puedes caminar en un sendero y nadar en un lago? Investigadores de la Universidad de Amsterdam han descubierto activaciones cerebrales únicas que reflejan cómo podemos mover nuestros cuerpos a través de un entorno.

Publicado en Actas de la Academia Nacional de CienciasEl estudio no solo arroja nueva luz sobre cómo funciona el cerebro humano, sino que también muestra dónde se retrasa la inteligencia artificial. Según los investigadores, la IA podría volverse más sostenible y amigable para los humanos si incorporaba este conocimiento sobre el cerebro humano.

Cuando vemos una imagen de un ambiente desconocido, un camino de montaña, una calle concurrida o un río, inmediatamente sabemos cómo podríamos movernos en él: caminar, andar en bicicleta, nadar o no ir más allá. Eso suena simple, pero ¿cómo determina realmente su cerebro estas oportunidades de acción?

Doctor en Filosofía. El estudiante Clemens Bartnik y un equipo de coautores muestran cómo hacemos estimaciones de posibles acciones gracias a patrones cerebrales únicos. El equipo, dirigido por el neurocientífico computacional Iris Groen, también comparó esta capacidad humana con una gran cantidad de modelos de IA, incluido ChatGPT.

“Los modelos de IA resultaron ser menos buenos en esto y aún tienen mucho que aprender del cerebro humano eficiente”, concluye Groen.

Ver imágenes en el escáner de resonancia magnética

Usando un escáner de resonancia magnética, el equipo investigó lo que sucede en el cerebro cuando las personas miran varias fotos de entornos interiores y exteriores. Los participantes usaron un botón para indicar si la imagen los invitó a caminar, andar en bicicleta, conducir, nadar, botar o ascender. Al mismo tiempo, se midió su actividad cerebral.

“Queríamos saber: cuando miras una escena, ¿ves principalmente lo que hay allí, como objetos o colores, o también ves automáticamente qué puedes hacer con ella”, dice Groen. “Los psicólogos llaman a este último ‘posibilidades’: opciones para la acción; imagine una escalera por la que puede escalar o un campo abierto por el que puede atravesar”.

Procesos únicos en el cerebro

El equipo descubrió que ciertas áreas en la corteza visual se vuelven activas de una manera que no puede explicarse por objetos visibles en la imagen. “Lo que vimos fue único”, dice Groen. “Estas áreas cerebrales no solo representan lo que se puede ver, sino también lo que puede hacer con él”.

El cerebro hizo esto incluso cuando los participantes no recibieron una instrucción de acción explícita. “Por lo tanto, estas posibilidades de acción se procesan automáticamente”, dice Groen. “Incluso si no piensas conscientemente en lo que puedes hacer en un entorno, tu cerebro aún lo registra”.

Por lo tanto, la investigación demuestra por primera vez que las posibilidades no son solo un concepto psicológico, sino también una propiedad medible de nuestros cerebros.

Lo que AI aún no entiende

El equipo también comparó qué tan bien los algoritmos de IA, como los modelos de reconocimiento de imágenes o GPT-4, pueden estimar lo que puede hacer en un entorno determinado. Fueron peores al predecir posibles acciones. “Cuando se entrenan específicamente para el reconocimiento de la acción, podrían aproximarse a los juicios humanos, pero los patrones del cerebro humano no coincidían con los cálculos internos de los modelos”, explica Groen.

“Incluso los mejores modelos de IA no dan exactamente las mismas respuestas que los humanos, a pesar de que es una tarea tan simple para nosotros”, dice Groen. “Esto muestra que nuestra forma de ver está profundamente entrelazada con la forma en que interactuamos con el mundo. Conectamos nuestra percepción con nuestra experiencia en un mundo físico. Los modelos de IA no pueden hacer eso porque solo existen en una computadora”.

Ai todavía puede aprender del cerebro humano

Por lo tanto, la investigación toca preguntas más grandes sobre el desarrollo de IA confiable y eficiente. “A medida que más sectores, desde la atención médica hasta la robótica, usan la IA, se está volviendo importante que las máquinas no solo reconozcan qué es algo, sino que también entiende lo que puede hacer”, explica Groen. “Por ejemplo, un robot que tiene que encontrar su camino en un área de desastre, o un automóvil autónomo que puede distinguir un camino de bicicleta desde un camino de entrada”.

Groen también señala el aspecto sostenible de la IA. “Los métodos actuales de capacitación de IA utilizan una gran cantidad de energía y, a menudo, solo son accesibles para las grandes empresas tecnológicas. Más conocimiento sobre cómo funciona nuestro cerebro y cómo el cerebro humano procesa cierta información de manera rápida y eficiente, puede ayudar a que la IA sea más inteligente, más económica y más amigable para los humanos”.