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Estudian las dinámicas cerebrales para crear aplicaciones robóticas capaces de decidir

La dinámica cerebral para la toma de decisiones inteligente es un enfoque que puede contribuir a la creación de aplicaciones inteligentes.

Barcelona | EFE | PanamaAmerica - Actualizado:
El trabajo fue publicado recientemente en la revista Nature Communications. EFE

El trabajo fue publicado recientemente en la revista Nature Communications. EFE

Un estudio neurocientífico ha analizado cómo las redes biológicas determinan la toma de decisiones para poder desarrollar herramientas y aplicaciones robóticas capaces de decidir inspiradas en las dinámicas de nuestro cerebro.

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Liderado por de la Universidad Charité de Berlín, con la colaboración el Centro de Brain and Cognition (CBC) de la Universidad Pompeu Fabra (UPF) de Barcelona, en España, el principal objetivo del estudio ha sido crear aplicaciones inteligentes y no tanto determinar la velocidad de pensamiento en la toma de decisiones, indicó hoy el organismo español.

La UPF ha defendido que la definición de modelos que describan la dinámica cerebral para la toma de decisiones inteligente es un enfoque que puede contribuir a la creación de aplicaciones inteligentes.

En el trabajo, publicado recientemente en la revista Nature Communications, el investigador del Centro de Brain and Cognition de la UPF Gustavo Deco cuestiona que la rapidez en la toma de decisiones esté vinculada a mayores niveles de inteligencia.

"Creemos que los modelos biológicamente más realistas pueden superar la inteligencia artificial clásica en el futuro", afirmó Petra Ritter, que es la investigadora principal del estudio y que pertenece a la universidad Charité de Berlín.

Acerca de la velocidad de pensamiento, Petra Ritter añadió que "si el cerebro tiene más tiempo y considera más evidencias, invierte más en la resolución de problemas y encuentra mejores soluciones".

Estudian a 650 personas

Para llevar a cabo el estudio, los investigadores han analizado las dinámicas cerebrales de 650 personas y han realizado otras tantas simulaciones con redes neuronales artificiales.

Las observaciones de las simulaciones cerebrales se han comparado con los datos empíricos de las 650 personas participantes en el estudio, que se sometieron la Prueba de Razonamiento Penn Matrix (PMAT), que consiste en una serie de tareas con patrones cada vez más difíciles.

Los resultados de estas pruebas han permitido cuantificar la Inteligencia Fluida (FI), concepto que hace referencia a la capacidad de las personas de tomar decisiones difíciles frente a situaciones nuevas, de los participantes.

Tanto los resultados de las simulaciones, que tuvieron lugar en primer lugar, como el posterior estudio de las dinámicas cerebrales con personas reales confirmaron que a mayor inteligencia fluida más tiempo se invierte en resolver tareas difíciles.

Ello significa que las personas con puntuaciones más altas en inteligencia fluida destinaron más tiempo a resolver las tareas más difíciles en comparación con las que poseen una menor inteligencia fluida, ya que las primeras "sólo fueron más rápidas al responder a preguntas simples".

"Esto no es tan sorprendente, ya que si el cerebro tiene más tiempo y considera más evidencias, invierte más en la resolución de problemas y encuentra mejores soluciones", dijo Gustavo Deco.

Visión cerebral global

Para examinar las dinámicas cerebrales en los procesos de toma de decisiones, esta investigación ha partido de un enfoque innovador y en lugar de analizar cómo funcionan regiones cerebrales concretas al realizar determinadas tareas cognitivas, contempla un modelo global de todo el cerebro.

Según Gustavo Deco, la investigación "supone un cambio radical respecto a los estudios realizados hasta ahora, en los que se moldeaban las dinámicas cerebrales para tareas concretas como la toma de decisiones a partir de minicircuitos en áreas singulares", mientras que con el estudio se ha asumido un cambio de paradigma que implica que "la computación de tareas cognitivas está radicalmente distribuida por todo el cerebro".

Con este enfoque, se ha podido determinar que un cerebro en el que mejor se sincronizan las diferentes partes del cerebro es mejor para resolver problemas, pero no necesariamente más rápido, según el estudio.

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