Abriendo la “caja negra” de la IA con psicología y neurociencia

Los sistemas de inteligencia artificial (IA), especialmente las redes neuronales, han sido tradicionalmente vistos como una caja negra: potentes en su funcionamiento pero enigmáticos en su operación interna.

Hoy en día, gracias a la colaboración entre la psicología y la neurociencia, se está comenzando a desentrañar estos misterios.

Los científicos aplican métodos experimentales utilizados en neurociencia para estudiar el comportamiento de las redes neuronales artificiales.

“Lo bueno de las redes neuronales artificiales es que podemos hacer experimentos con los que los neurocientíficos solo soñarían”, comenta David Bau, científico informático.

Esto permite a los investigadores observar cada neurona artificial y ejecutar redes en condiciones controladas, proporcionando una comprensión más profunda de cómo estos sistemas procesan información.

Similitudes y diferencias con el cerebro humano

Una de las estrategias adoptadas y que desenreda la caja negra de la IA es tratar a los modelos de dichas tecnologías como si fueran sujetos humanos, pidiéndoles que expliquen su razonamiento.

Aunque las redes neuronales artificiales no tienen conciencia ni sentimientos, pueden aprender y en algunos casos, como engañar, según el científico informático Thilo Hagendorff.

Por lo tanto revela similitudes y diferencias clave entre el procesamiento de información en el cerebro humano y en los sistemas de IA, ofreciendo valiosas lecciones para ambas áreas.

El papel de la psicología cognitiva

La psicología cognitiva también desempeña un papel fundamental en esta exploración.

Al estudiar cómo los humanos procesan información y toman decisiones, los psicólogos pueden desarrollar teorías y modelos que luego se aplican a los sistemas de IA.

Por ejemplo, se pueden diseñar algoritmos que imiten los procesos de atención y memoria humana, mejorando así la eficiencia y la transparencia de los sistemas de IA.

Descifrando la caja negra de la IA

Las indagaciones no solo tienen implicaciones teóricas sino también prácticas. La capacidad de entender y explicar el comportamiento de la IA puede mejorar la confiabilidad y la aceptación de estos sistemas en aplicaciones críticas como la medicina y la conducción autónoma.

Aparte, permite diseñar sistemas de IA más robustos y menos propensos a errores o sesgos.

La combinación de psicología y neurociencia está iluminando los recovecos oscuros de la inteligencia artificial, abriendo nuevas vías para la innovación y la comprensión en este campo.

Con información de Nature.