La retropropagación es el algoritmo que impulsa el aprendizaje profundo, pero un nuevo estudio sugiere que el cerebro podría no usarlo, aunque las representaciones en los sistemas de visión artificial y biológica se vean similares.
La Investigación
Dirigido por Joséphine Raugel de Meta y colaboradores de múltiples instituciones, el equipo de investigación utilizó registros de fMRI y MEG de respuestas cerebrales humanas a imágenes naturales. Compararon qué tan bien las activaciones hacia adelante (el flujo de señal estándar a través de redes neuronales) y los gradientes retropropagados (las señales de error utilizadas para el aprendizaje) predecían la actividad cerebral en dieciocho modelos de visión, incluido el DINOv3 autosupervisado.
Encontraron que los gradientes retropropagados podían predecir de manera confiable las señales cerebrales en la corteza visual de alto nivel y para latencias de procesamiento posteriores. Sin embargo, la organización espacial y temporal de estos gradientes no coincidía con la jerarquía del procesamiento visual humano. En particular, el orden en que se calculan los gradientes (desde capas posteriores hasta las anteriores) y su disposición espacial divergían de las jerarquías temporales y espaciales observadas en el cerebro. Esto sugiere que, aunque las representaciones finales pueden alinearse, los mecanismos de aprendizaje que las impulsan difieren.
Por Qué es Importante
Durante años, los investigadores han debatido si el cerebro implementa la retropropagación. Este estudio proporciona evidencia sólida en contra, al menos para el aprendizaje visual. El hallazgo implica que las redes neuronales profundas son herramientas poderosas para predecir la actividad cerebral, pero no son modelos precisos de cómo aprendemos. Comprender las verdaderas reglas de aprendizaje del cerebro podría inspirar una IA más eficiente y biológicamente plausible, y arrojar luz sobre las fortalezas y desafíos cognitivos en los humanos.
Qué Puedes Hacer
Tu cerebro probablemente usa un algoritmo diferente al de la IA, uno más flexible, que requiere menos datos y es más eficiente energéticamente. Para mantener tus mecanismos de aprendizaje en forma, participa en diversas tareas cognitivas: rompecabezas, nuevas habilidades, interacción social y ejercicio físico. Estas actividades promueven la neuroplasticidad y pueden aprovechar los procesos de aprendizaje únicos del cerebro.
Fuente: arXiv q-bio.NC
¿Sientes curiosidad por tu propio cerebro? Realiza nuestra prueba de CI adaptativa gratuita o prueba 306 niveles de entrenamiento cerebral.
