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En los últimos años, ha habido un rápido progreso en el diseño de tecnología de inteligencia artificial utilizando redes neuronales que imitan circuitos cerebrales. Uno de los objetivos de este campo de investigación es comprender la evolución de la metamemoria para usarla y crear inteligencia artificial con una mente similar a la humana.
La metamemoria es el proceso mediante el cual nos preguntamos si recordamos lo que cenamos ayer y luego usamos ese recuerdo para decidir si comemos algo diferente esta noche. Si bien esto puede parecer una pregunta simple, responderla implica un proceso complejo. La metamemoria es importante porque implica que una persona tenga conocimiento de sus propias capacidades de memoria y ajuste su comportamiento en consecuencia.
"Para dilucidar la base evolutiva de la mente y la conciencia humanas, es importante comprender la metamemoria", explica el autor principal, el profesor Takaya Arita:
"Una inteligencia artificial verdaderamente humana, con la que se puede interactuar y disfrutar como un miembro de la familia en el hogar de una persona, es una inteligencia artificial que tiene una cierta cantidad de metamemoria, ya que tiene la capacidad de recordar cosas que una vez escuchó o aprendió."
Al estudiar la metamemoria, los investigadores a menudo emplean una 'tarea retrasada de coincidencia con la muestra'. En los humanos, esta tarea consiste en que el participante vea un objeto, como un círculo rojo, lo recuerde y luego participe en una prueba para seleccionar lo que había visto previamente entre múltiples objetos similares. Las respuestas correctas son premiadas y las incorrectas castigadas. Sin embargo, el sujeto puede optar por no hacer la prueba y aun así ganar una recompensa menor.
Un ser humano que realiza esta tarea naturalmente usaría su metamemoria para considerar si recuerda haber visto el objeto. Si lo recordaban, harían la prueba para obtener la recompensa más grande, y si no estaban seguros, evitarían arriesgarse a la sanción y recibirían la recompensa más pequeña. Estudios anteriores informaron que los monos también podían realizar esta tarea.
El equipo de la Universidad de Nagoya, integrado por el profesor Takaya Arita, Yusuke Yamato y Reiji Suzuki de la Escuela de Graduados en Informática, creó un modelo de red neuronal artificial que realizaba la tarea de comparación retrasada con la muestra y analizaba cómo se comportaba.
A pesar de partir de redes neuronales aleatorias que ni siquiera tenían una función de memoria, el modelo pudo evolucionar hasta el punto de que se desempeñó de manera similar a los monos en estudios anteriores. La red neuronal podría examinar sus recuerdos, conservarlos y separar las salidas. La inteligencia pudo hacer esto sin requerir ninguna asistencia o intervención por parte de los investigadores, lo que sugiere la plausibilidad de que tenga mecanismos de metamemoria. “La necesidad de metamemoria depende del entorno del usuario. Por lo tanto, es importante que la inteligencia artificial tenga una metamemoria que se adapte a su entorno aprendiendo y evolucionando”, dice el profesor Arita sobre el hallazgo. "El punto clave es que la inteligencia artificial aprende y evoluciona para crear una metamemoria que se adapta a su entorno".
Crear una inteligencia adaptable con metamemoria es un gran paso hacia la fabricación de máquinas que tengan memorias como las nuestras. El equipo está entusiasmado con el futuro: "Se espera que este logro proporcione pistas sobre la realización de la inteligencia artificial con una 'mente similar a la humana' e incluso conciencia".
Fuente y acceso al trabajo de investigación:
Yusuke Yamato, Reiji Suzuki, Takaya Arita. Evolución de la metamemoria basada en autorreferencia a la memoria propia en red neuronal artificial con neuromodulación . Informes científicos , 2022; 12 (1) DOI: 10.1038/s41598-022-10173-4