Una red de neuronas artificiales aprende a usar el lenguaje humano

Un grupo de investigadores de la Universidad de Sassari (Italia) y la Universidad de Plymouth (Reino Unido) ha desarrollado un modelo cognitivo compuesto de dos millones de neuronas artificiales interconectadas, capaz de aprender a comunicarse mediante el lenguaje humano a partir de un estado de «tabula rasa”, (es decir, sólo a través de la comunicación con un interlocutor humano). El modelo se llama Annabell (Artificial Neural Networkwith Adaptive Behavior Exploited for Language) y se describe en un artículo publicado en la revista científica internacional PLoSONE. Esta investigación arroja luz sobre los procesos neuronales que subyacen en el desarrollo del lenguaje.

Los investigadores siguen haciéndose la pregunta: ¿cómo hace nuestro cerebro para desarrollar la capacidad de realizar las funciones cognitivas complejas, como las que se necesitan para el lenguaje y el razonamiento? Existen respuestas pero ninguna completa. “Sabemos que en el cerebro humano hay unos cien mil millones de neuronas que se comunican por medio de señales eléctricas y hemos aprendido mucho acerca de los mecanismos de producción y transmisión de dichas señales. Existen  técnicas experimentales, como la resonancia magnética funcional; que nos permitan comprender qué partes del cerebro están más activas cuando estamos involucrados en diferentes actividades cognitivas, pero un conocimiento detallado de cómo funciona una sola neurona así como de cuáles son las funciones de las distintas partes del cerebro no es suficiente para dar una respuesta a la pregunta inicial”, se destaca en el estudio.

Desde finales de los años 60, muchos investigadoreshan propuesto modelos basados en la analogía de que el cerebro es como unordenador. Sin embargo, aparte de las diferencias estructurales, hay profundas diferencias entre el cerebro y los ordenadores, especialmente en los mecanismos de procesamiento de aprendizaje y de información. Éstos trabajan a través de programas desarrollados por personas. En estos programas, están codificadas las reglas que el equipo debe seguir en el manejo de la información para realizar una tarea determinada. Sin embargo, no hay evidencia de la existencia de este tipo de programas en nuestro cerebro. Hoy en día muchos investigadores creen que nuestro cerebro es capaz de desarrollar mayores habilidades cognitivas simplemente mediante la interacción con el medio ambiente, sin la necesidad de tener un conocimiento previo. El modelo Annabell parece confirmar este punto de vista.

Annabell no tiene pre-codificado conocimiento de la lengua, aprende sólo a través de la comunicación con un interlocutor humano gracias a dos mecanismos fundamentales, que también están presentes en el cerebro humano: la plasticidad sináptica y los mecanismos de compuerta neuronal (llamados “neural gating”).“La plasticidad sináptica es la capacidad de la conexión entre dos neuronas para aumentar su eficiencia cuando las dos neuronas suelen activarse simultáneamente o casi simultáneamente. Este mecanismo es esencial para el aprendizaje y para la memoria a largo plazo. Los mecanismos de compuerta neuronal se basan en las propiedades de ciertas neuronas (llamadas ‘neuronas biestables’) a comportarse como interruptores que se pueden convertir en «on» u «off» por una señal de control que viene de otras neuronas. Cuando se activa, las neuronas biestables transmiten la señal a partir de una parte del cerebro a otra, de lo contrario se bloquean. El modelo es capaz de aprender, debido a la plasticidad sináptica, para controlar las señales que pueden abrir y cerrar la compuerta neural, así como para controlar el flujo de información entre las diferentes áreas”.

El modelo cognitivo Annabell utiliza una base de datos de entrada de cerca de 1.500 frases, basándose en la literatura sobre el desarrollo temprano del lenguaje y responde mediante la producción de  unas 500 frases resultantes.“Éstas contienen nombres, verbos, adjetivos, y pronombres, entre otros; lo cual demuestra que el modelo tiene la capacidad de expresar una amplia gama de expresiones derivadas del procesamiento de ideas del lenguaje humano”.

Fuentes:

Publicación científica original: “A Cognitive Neural Architecture Able to Learn and Communicate through Natural Language”, publicado el 11 de noviembre de 2015. 

Artículo desde el que se traduce: “A network of artificial neurons learns to use human language”.