¿Cómo utiliza el cerebro tensor las incrustaciones y la encarnación para codificar sentidos y decodificar símbolos?

En los campos de la neurociencia y la inteligencia artificial (IA), que están experimentando un avance considerable, el objetivo de comprender y modelar la cognición humana ha dado lugar a la creación de modelos sofisticados que intentan imitar el intrincado funcionamiento del cerebro. El cerebro tensor, un sistema informático creado para imitar la forma en que el cerebro interpreta y almacena la información, es un ejemplo de este tipo de modelo.

El cerebro tensorial unifica el procesamiento simbólico y subsimbólico en una única estructura, lo que proporciona un nuevo marco para comprender los procesos cognitivos. Una revisión reciente de la investigación ha destacado las capas de representación e índice como dos componentes clave del modelo del cerebro tensorial, además de examinar las implicaciones del modelo para la IA y la investigación cognitiva.

La capa de representación y la capa de índice son las dos capas principales que conforman la estructura del cerebro tensorial. Estas capas constituyen la base del mecanismo de procesamiento de información del modelo y le permiten replicar la cognición humana.

1. Capa de representación: funciona como el equivalente computacional del espacio de trabajo global en el campo de la investigación de la conciencia. Estas operaciones cerebrales básicas, no verbales y frecuentemente inconscientes se denominan procesos subsimbólicos y son manejadas por esta capa. La capa de representación funciona como una etapa dinámica en el modelo del cerebro tensorial donde se cruzan e interactúan diferentes funciones cognitivas. El estado de esta capa, conocido como estado cognitivo del cerebro, denota el enfoque actual del cerebro mientras analiza la información del entorno.

2. Capa de índice: el diccionario simbólico del cerebro tensorial es la capa de índice. Contiene símbolos para predicados, conceptos e instancias temporales, básicamente, los componentes básicos de la memoria y la cognición. La codificación simbólica, que es el acto de convertir los procesos subsimbólicos que tienen lugar en la capa de representación en etiquetas simbólicas, depende de esta capa.

1. Operación de abajo hacia arriba: en este modo, la capa de índice codifica el estado cognitivo del cerebro en etiquetas simbólicas. Para ilustrarlo, la capa de representación del cerebro integra las entradas sensoriales y codifica el reconocimiento de un perro en la etiqueta simbólica “Perro” en la capa de índice.

2. Operación de arriba hacia abajo: por otra parte, los símbolos de la capa de índice se decodifican nuevamente en la capa de representación en la operación de arriba hacia abajo, lo que afecta las fases anteriores de la percepción y la cognición. Este procedimiento es esencial para el concepto de corporeidad, en el que las respuestas al entorno y las interacciones corporales están determinadas por la información simbólica.

Una característica importante del modelo de cerebro tensorial es la noción de vector de incrustación. Estos vectores funcionan como la firma distintiva o “ADN” de un símbolo al representar los pesos de conexión entre el índice del símbolo y la capa de representación. Cuando se activa un símbolo como “Perro” en la capa de índice, el cerebro decodifica su vector de incrustación, incorporando todas las experiencias y conocimientos conectados pertenecientes a esa idea. Este mecanismo mejora la capacidad del cerebro tensorial para razonar y tomar decisiones al permitirle adaptar el conocimiento previo a circunstancias únicas.

Dado que el modelo de cerebro tensorial es multimodal por naturaleza, puede integrar y analizar simultáneamente datos de varias entradas sensoriales y cognitivas. Esta capacidad es esencial para gestionar las intrincadas situaciones prácticas a las que se enfrentan con frecuencia los sistemas de IA. El modelo también tiene un sistema de atención que le permite ignorar las distracciones y concentrarse en la información pertinente. Esto es especialmente crucial durante la multitarea, que requiere que el cerebro procese simultáneamente varias tareas o flujos de información. El cerebro tensorial gestiona estas numerosas actividades mediante un mecanismo conocido como multiplexación, que garantiza que se preserve la coherencia cognitiva incluso cuando la atención del cerebro cambia de una tarea a otra.

El modelo del cerebro tensorial enfatiza la interacción entre el razonamiento simbólico y el razonamiento integrado. El razonamiento integrado es el procesamiento rápido, instintivo y frecuentemente inconsciente de la información que tiene lugar en la capa de representación subsimbólica. Por otro lado, el razonamiento simbólico es más lento y deliberado, y utiliza los símbolos de la capa de índice para producir lenguaje o hacer inferencias.

El modelo del cerebro tensorial proporciona una base convincente para comprender cómo el cerebro puede combinar la percepción, la memoria y el pensamiento. El paradigma arroja luz sobre la integración de representaciones simbólicas con procesos subsimbólicos para alcanzar funciones cognitivas superiores. A pesar de ser un modelo computacional, el cerebro tensorial muestra similitudes con el funcionamiento del cerebro humano, especialmente en lo que respecta a su contribución al desarrollo del razonamiento sofisticado y del lenguaje natural.

En conclusión, modelos como el cerebro tensorial podrían ser cruciales para crear sistemas que imiten más fielmente la cognición humana a medida que se desarrolla la IA. El modelo del cerebro tensorial ofrece un posible camino hacia el desarrollo de sistemas de IA cada vez más complejos y similares a los humanos, ampliando el conocimiento tanto de la inteligencia artificial como de la natural al cerrar la brecha entre el procesamiento integrado y el simbólico.

Echa un vistazo a la PapelTodo el crédito por esta investigación corresponde a los investigadores de este proyecto. Además, no olvides seguirnos en Gorjeo y únete a nuestro Canal de Telegram y LinkedIn Gr¡Arriba!. Si te gusta nuestro trabajo, te encantará nuestro hoja informativa..

No olvides unirte a nuestro Subreddit con más de 50 000 millones de usuarios

⏩ ⏩ SEMINARIO WEB GRATUITO SOBRE IA: ‘SAM 2 para video: cómo optimizar sus datos’ (miércoles 25 de septiembre, 4:00 a. m. a 4:45 a. m. EST)