El sueño es esencial para que una persona esté sana. Ayuda a fijar los recuerdos, mejora la salud emocional y cardíaca y, sobre todo, nos mantiene con vida. Está claro que lo necesitamos si somos humanos. ¿Pero qué pasa con las inteligencias artificiales? Puede parecer algo propio de un guion de ciencia ficción, pero lo cierto es que el sueño de los robots existe. Al menos eso es lo que sostiene un equipo de científicos del Laboratorio Nacional de Los Álamos.

Según sus investigaciones, el aprendizaje de estos algoritmos se hace más estable si se someten a un “descanso” similar al que necesitan nuestros cerebros.

El necesario sueño de los robots

Hasta ahora, estos científicos habían centrado su investigación en desarrollar redes neuronales artificiales que se pudieran capacitar de una forma similar a como aprendemos los humanos.

Como viene siendo habitual con una inteligencia artificial, es necesario capacitarla para lograr los resultados buscados. A medida que se va entrenando, va siendo capaz de desarrollar con mucho tino todo tipo de tareas.

No obstante, ellos comprobaron que, después de varias rondas de capacitación, las redes neuronales se volvían inestables y no podían maniobrar tan eficazmente.

Ante este hallazgo, se hicieron una pregunta guiada por la lógica: si intentaban simular el aprendizaje humano, ¿qué hacemos los humanos cuando estamos cansados? La respuesta era clara: dormir.

Por eso, decidieron exponer las redes neuronales a estados similares a las ondas cerebrales que experimentan nuestros cerebros durante el sueño. El resultado, curiosamente, fue muy beneficioso de cara a las siguientes rondas de capacitación.

Evitar la inestabilidad

Para lograr este objetivo, experimentaron con diferentes tipos de ondas. El mejor resultado se obtuvo con ondas de ruido gaussiano, que incluyen una amplia gama de frecuencias y amplitudes.

Según sus conclusiones, este ruido imitaría la entrada recibida por las neuronas biológicas durante el sueño de onda lenta.

La autora principal de esta investigación, Yijing Watkins, explica en un comunicado que este problema solo surge cuando se intenta utilizar procesadores neuromórficos biológicamente realistas o cuando se trata de entender la biología en sí misma. “La gran mayoría de los investigadores de aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial nunca encuentran este problema porque en los sistemas artificiales que estudian tienen el lujo de realizar operaciones matemáticas globales que tienen el efecto de regular la ganancia dinámica general del sistema”. No se encuentran por lo tanto con la pérdida de estabilidad que ellos observaron.

En definitiva, si buscan una red neuronal lo más realista posible, también es necesario ser realista en lo referente al descanso.

Todas estas conclusiones sobre el sueño de los robots serán presentadas por Watkins el próximo 14 de junio, en el taller Women in Computer Vision, que tendrá lugar en Seattle.

Suscríbete gratis a Hipertextual

Estamos más ocupados que nunca y hay demasiada información, lo sabemos. Déjanos ayudarte. Enviaremos todas las mañanas un correo electrócnio con las historias y artículos que realmente importan de la tecnología, ciencia y cultura digital.