Inteligencia artificial Bumblebee Brains: ¿La clave para la navegación de próxima generación?

La inteligencia artificial es una disciplina que, históricamente, ha premiado a los grandes pensadores. James Marshall, profesor de informática en la Universidad de Sheffield del Reino Unido, piensa en pequeño.

Eso no pretende ser un desaire, sino una descripción precisa de su trabajo. Su startup, Opteran Technologies, acaba de recibir $ 2.8 millones para continuar con ese trabajo. Mientras que otros se centran en construir IA con inteligencia a nivel humano, empujando aún más hacia los reinos de la “inteligencia general artificial”, Marshall tiene la mira puesta en algo mucho más pequeño que el cerebro humano. Quiere construir un cerebro de abeja artificial.

Harry Strauss / Pixabay

El cerebro de una abeja es un orden de magnitud más pequeño y técnicamente más simplista que un cerebro humano. Un cerebro humano tiene, hasta donde sabemos, algo del orden de 86 mil millones de neuronas y un volumen de 1274 centímetros cúbicos. El cerebro de una abeja tiene 1 millón de neuronas y tiene aproximadamente el tamaño de la cabeza de un alfiler.

La reingeniería de un cerebro de abeja artificial en silicio debería ser mucho más simple que construir un cerebro humano artificial. De hecho, las redes neuronales más grandes ahora tienen considerablemente más neuronas artificiales que las reales de la abeja. Si las neuronas artificiales fueran todo lo que se necesitara para desarrollar una inteligencia comparable a la de un animal real, deberíamos tener una inteligencia artificial que sea significativamente más avanzada en inteligencia general que una rana. No hace falta decir que no lo hacemos.

Marshall dijo a Digital Trends que su interés en la investigación se despertó originalmente al escuchar sobre proyectos a gran escala que tenían como objetivo construir una simulación completa por computadora del cerebro humano. “Mi respuesta inicial a eso fue, ‘si vas a comenzar a construir un modelo de cualquier cerebro del planeta, ¿por qué demonios comenzarías con el más complicado?’”, Dijo.

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Construyendo sistemas de navegación más inteligentes

Las abejas pueden parecer más simples, y, en un sentido muy real, lo son, pero la ingeniería inversa de un cerebro de abeja no se trata de frutas maduras sin una aplicación práctica. Marshall dijo que las abejas son “navegantes visuales consumados, [adept at] navegación de larga distancia, con habilidades de aprendizaje muy sofisticadas. Son mucho más que el simple tipo de autómatas reactivos que la gente suele pensar que son los insectos. Individualmente, son muy inteligentes “.

Investigaciones anteriores han sugerido que las abejas pueden resolver desafíos como el problema del vendedor ambulante (en su caso, encontrar la ruta más corta entre flores descubierta en un orden aleatorio) en una fracción del tiempo que tomarían las mejores supercomputadoras del mundo. Por lo tanto, construir un cerebro de abeja en silicio podría ayudar a desarrollar herramientas de navegación sofisticadas que podrían ser livianas, de muy baja potencia y órdenes de magnitud más eficientes que los enfoques de aprendizaje profundo ”, dijo David Rajan, CEO de Opteran. La tecnología de la compañía podría impulsar futuros drones, vehículos autónomos y varios robots.

“Tener un millón de neuronas y muchas sinapsis no es el final de la historia; así es como los conectas “.

Las metodologías actuales de aprendizaje profundo se inspiran en una abstracción de la corteza visual del cerebro, en referencia a su centro de reconocimiento visual. Mientras tanto, los algoritmos inspirados en las abejas de Opteran reflejan de manera más completa la forma en que realmente funciona el cerebro. “Cuando miras un cerebro completo, está muy estructurado”, dijo Marshall. “Tienes diferentes regiones del cerebro que hacen cosas diferentes, que están estructuradas internamente de diferentes maneras, con conexiones bien definidas entre ellas”.

Rajan, quien describió el enfoque de la compañía hacia algoritmos cerebrales más inspirados en biomimetismo como fundamentalmente diferente a los enfoques actuales, dijo que no lo llama inteligencia artificial, sino más bien “inteligencia natural”.

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“Tener un millón de neuronas y muchas sinapsis no es el final de la historia; así es como se conectan ”, dijo Marshall. “También se trata del tipo de procesamiento de información que se realiza a nivel neuronal, porque hay más de un tipo de neurona en el cerebro real, aunque a menudo hay solo un tipo de neurona en una red profunda”.

Causando un zumbido

El enfoque de Opteran a la tecnología cerebral tiene varios elementos extremadamente prometedores. Su algoritmo de alto rendimiento utilizará significativamente menos energía que los pesados ​​sistemas informáticos utilizados por las herramientas de aprendizaje profundo actuales. Fundamentalmente, sus creadores prometen que no se requerirá capacitación, lo que hace que sea mucho más fácil de implementar desde el primer momento, y será mejor para lidiar con casos de borde estilo cisne negro. Además, es predecible, con reglas transparentes que le dan una ventaja sobre los enfoques actuales opacos y no verificables utilizados por los investigadores de IA.

Opteran lanzará sus primeras herramientas comerciales en los próximos 18 meses, incluida la tecnología para evitar obstáculos y navegación reactiva, y la toma de decisiones autónoma, así como Opteran See, una cámara de 360 ​​grados.

Erik Karits / Pixabay

Hasta entonces, la idea de que este sea un enfoque más sólido para la construcción de tecnologías autónomas de detección sigue abierta a cuestionamientos. Sin embargo, los primeros signos son prometedores. Una prueba reciente implicó el uso de la tecnología de Opteran para pilotar un pequeño dron de menos de 250 gramos, con completa autonomía a bordo, utilizando menos de 10,000 píxeles tomados de una sola cámara panorámica de baja resolución. ¿Un dron que piensa como un abejorro? Ciertamente, eso es algo a lo que hay que estar atento.

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Pero, ¿cómo sabes cuando has creado el cerebro de un abejorro en silicio? Después de todo, como los principales neurocientíficos están interesados ​​en señalar, hay muchas cosas que todavía no sabemos sobre el cerebro y, por lo tanto, no podemos esperar hacer ingeniería inversa. ¿Existen los hitos necesarios en la biomimetismo de abejorros para saber cuándo una IA modelada en un abejorro está haciendo lo que sus creadores afirman que es?

“Lo que realmente nos importa comercialmente es el comportamiento, la competencia del sistema”, dijo Marshall. “Como empresa, no estamos obsesionados con decir que estamos seguros de haber reproducido la forma en que funciona la abeja. [Instead, we want to say] estamos seguros de haber reproducido un sistema que tiene un comportamiento robusto y que nos parece que se comporta como si fuera una abeja actuando como una abeja. Esto se remonta a la definición de Alan Turing de una prueba de IA. ¿Cómo sabes cuándo creaste la IA? Realmente no se puede mirar adentro y decir, ‘sí, eso es IA’. Tiene que ser una prueba de comportamiento. Eso es lo que es el juego de imitación; ¿Cuándo puedes engañar a un observador humano que está hablando con otro humano en lugar de una IA? “

¿Una prueba de Turing para abejas bots, entonces? Los próximos dos años son cada vez más interesantes. Cuando los robots del mañana estén impulsados ​​por un algoritmo inspirado en abejorros, recuerde dónde lo escuchó primero. Y por qué, cuando se trata de IA, pensar en pequeño no es tan malo después de todo.

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Pilar Benegas es una reconocida periodista con amplia experiencia en importantes medios de USA, como LaOpinion, Miami News, The Washington Post, entre otros. Es editora en jefe de Es de Latino desde 2019.