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Científicos crean un cerebro que aprende más rápido que la inteligencia artificial

Este dispositivo llamado "DishBrain" aprendió a jugar "ping-pong" en cinco minutos, mientras que la inteligencia artificial tardó una hora y media en completarse.

El líder del proyecto, Brett Kagan, dijo a NewScientist el viernes que los científicos del laboratorio australiano Cortical Labs han creado un chip con neuronas humanas. El sistema se llama «DishBrain» y consiste en una placa de Petri. Las células del cerebro crecen en una serie de microelectrodos que las estimulan y detectan señales.

“Mediante la estimulación y el registro electrofisiológico, los cultivos se insertaron en un mundo de juego simulado, imitando el juego de árcade ‘Pong’”, describió el científico en un estudio al respecto, que fue subido al servidor de preimpresión de BioRxiv a principios de diciembre que aún no ha sido revisado por pares. “A menudo nos referimos a ellos como los que viven en Matrix. Cuando están en el juego, creen que son el pádel.”

«Cerebro robot artificial»

Como dijeron los investigadores, la función de este «cerebro robot» es diferente a la de la inteligencia artificial (IA) tradicional. Aunque DishBrain aprendió a jugar «ping pong» en solo cinco minutos, la inteligencia artificial tardó una hora y media en aprender. Sin embargo, una vez que todos entendieron la mecánica del juego, DishBrain mostró peores resultados que la IA y perdió el juego al que se enfrentó. Como han establecido los científicos, el modelo es aplicable a células humanas y de roedores. Sin embargo, existen diferencias entre los dos modos.

«Las células de la corteza humana son siempre mejores que las células de la corteza del ratón en diferencias sutiles en las características del juego», dijeron los investigadores, y señalaron que esta es la primera evidencia de que las neuronas humanas en sí mismas son mejores que las neuronas de los roedores.

«Utilizando ese sistema DishBrain, hemos demostrado que una sola capa de neuronas corticales ‘in vitro’ puede autoorganizarse y mostrar un comportamiento inteligente y sensible cuando se encarna en un mundo de juego simulado», concluyeron los científicos. “El trabajo futuro con este sistema puede investigar el uso de otros tipos de células neuronales y/o estructuras biológicas más complejas.”

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