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Fuente: Geralt/Pixabay

En psicología cognitiva, la metamemoria se refiere a la capacidad de autocontrol y control del aprendizaje y la memoria. La metamemoria es un campo de estudio dentro de la metacognición, el estudio del pensamiento sobre el propio pensamiento. Un nuevo estudio revela la creación de un nuevo algoritmo de aprendizaje automático de inteligencia artificial (IA) con una inteligencia adaptable basada en lo que ya sabe, un paso para dotar a las máquinas de una mente más humana.

“Creemos que nuestro estudio puede contribuir a la comprensión de la metamemoria humana y, además, a la realización de la conciencia artificial”, escribieron el profesor Takaya Arita, Yusuke Yamato y Reiji Suzuki de la Universidad de Nagoya.

modelo de metamemoria

Los investigadores muestran que la evolución de las redes neuronales artificiales tiene una función de metamemoria basada en la autorreferencia de la memoria que es similar al modelo de metamemoria definido en 1980 por los investigadores Thomas Nelson y Louis Narens.

Hace más de dos décadas, Nelson y Narens publicaron su estudio histórico con datos normativos para 300 preguntas sobre una amplia variedad de dominios como arte, entretenimiento, literatura, geografía, deportes e historia con datos que incluían la medición de la precisión del recuerdo, la latencia de recuerdo y calificaciones de sentimiento de saber. Desde entonces, estas normas se han utilizado con frecuencia en la investigación científica para comprender los procesos involucrados en la memoria a largo plazo. En el modelo de metamemoria de Nelson y Narens, hay dos niveles, metanivel y nivel de objeto, y el control y la supervisión gobiernan el flujo de información entre estos dos niveles.

“La metamemoria en animales no humanos también se ha investigado en los últimos años, aunque se la consideraba una característica verdaderamente única de la memoria humana”, escribieron los investigadores. “Intentamos desarrollar redes neuronales artificiales con neuromodulación, que tienen una función de metamemoria”.

Estudiar usando la tarea de emparejamiento con la muestra

Para este estudio, los investigadores crearon una red neuronal artificial y le asignaron la tarea de realizar una tarea retrasada de comparación con la muestra. La coincidencia con la muestra es donde se le pide a un sujeto que vea un objeto, lo memorice y luego lo seleccione entre una selección de respuestas. El algoritmo de IA tenía plasticidad neuromodulada para evolucionar su metamemoria. Para lograr esto, la red neuronal artificial tenía neuronas moduladoras además de las neuronas estándar. Las neuronas moduladoras afectaron la tasa de aprendizaje (plasticidad) y podrían cambiarla dinámicamente.

Los investigadores informaron que su modelo de IA había exhibido un rendimiento similar al de los monos macacos rhesus en un experimento de metamemoria separado realizado por Robert Hampton publicado en PNAS. Al usar el cerebro biológico como inspiración para la inteligencia artificial, los investigadores ahora están un paso más cerca de crear máquinas con cualidades mentales más parecidas a las humanas.

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