Mini-computadoras en nuestras neuronas – Excelentes noticias para IA!

Durante 70 años, las neuronas fueron consideradas la unidad computacional básica del cerebro. Sin embargo, según un nuevo estudio publicado este mes en Science, las neuronas en la corteza más externa de nuestro cerebro, parecen haber evolucionado de manera única y serían capaces de cálculos increíblemente complejos en sus cables de entrada. Es como si alguien finalmente obtuviera pruebas de que el cableado eléctrico de su computadora está hecho de mini procesadores, cada uno de los cuales realiza cálculos antes de enviar los resultados a una CPU.

Como concluyen los autores: durante mucho tiempo supusimos que una neurona solo podía operar funciones lógicas como AND y OR, mientras que los cálculos más complejos requerían redes enteras. Descubrimos que la actividad en los cables de entrada de una neurona pueden soportar operaciones lógicas complejas usando reglas completamente diferentes que una sola neurona.

Los neurocientíficos han pensado durante mucho tiempo que nuestra corteza enormemente intrincada contribuye a nuestras capacidades intelectuales; de hecho, el aprendizaje profundo (Deep Learning) se inspiró en los cálculos integrados en las neuronas corticales.

Los resultados, registrados a partir de fragmentos cerebrales extraídos quirúrgicamente de pacientes con tumores cerebrales y epilepsia, sugieren que los métodos actuales de aprendizaje profundo solo están rascando la superficie de replicar los cálculos de nuestro cerebro. Si los sistemas de inteligencia artificial pueden incorporar estos algoritmos recién descubiertos, podrían llegar a ser mucho más poderosos.

Conoce la neurona de todo o nada


Una neurona de libro de texto se parece a un árbol sin hojas: las raíces masivas, llamadas dendritas, conducen a una base robusta y bulbosa: el cuerpo. Al igual que el agua y los nutrientes, las señales eléctricas entrantes disparan raíces dendríticas en el cuerpo, donde una estructura con forma de joroba sintetiza toda la información. Si la estimulación es lo suficientemente fuerte, pasa por un tronco de árbol singular (el cable de salida llamado axón) y luego se transmite a otra neurona por medio de burbujas llenas de mensajeros químicos o electricidad. Si las señales de entrada son demasiado débiles, la neurona mata los datos. Es por eso que los neurocientíficos a menudo llaman a las neuronas individuales «binarias» o «digitales»: se disparan o no.

Simple, no?

Bueno … no del todo. Durante décadas, una pregunta molesta en la mente de los neurocientíficos: ¿por qué los árboles dendríticos, en comparación con un solo axón solitario, son mucho más intrincados?

Al registrar desde neuronas individuales en cerebros de roedores, los científicos recientemente comenzaron a descubrir que los árboles dendríticos no son simples cables pasivos. Por el contrario, son componentes extremadamente activos subyacentes a una capa oculta de cálculo neuronal. Algunos árboles dendríticos, por ejemplo, pueden generar picos eléctricos cinco veces más grandes y más frecuentes que los disparos neuronales clásicos. Solo en ratas, el descubrimiento de las dendritas activas significa que el cerebro podría tener una capacidad de procesamiento 100 veces mayor de lo que se pensaba anteriormente.

El nuevo estudio pregunta: ¿es lo mismo válido para los humanos?

Las dendritas humanas son especiales


En comparación con los cerebros de roedores, la corteza humana de varias capas es mucho más gruesa y más densa. Las capas 2 y 3 (L2 / 3) destacan especialmente por sus bosques dendríticos elaborados y densamente poblados. En comparación con otras especies, o incluso el resto del cerebro humano, estas capas contienen una cantidad desproporcionada de materia neuronal.

Medir la actividad eléctrica de las dendritas, cada una 100 veces más pequeña que el diámetro de un cabello humano, es mucho más fácil decirlo que hacerlo. En lugar de grabar desde un cerebro humano vivo e intacto, el equipo optó por observar cortes frescos de la corteza extirpados debido a epilepsia o tumores.

Una señal extraña surgió de inmediato. Las dendritas humanas provocaron actividad, pero los picos eléctricos se disiparon rápidamente mientras viajaban hacia el cuerpo celular. Por el contrario, una señal neuronal estándar no se reduce a medida que avanza a lo largo del cable de salida hacia su próximo destino.

«Hubo un momento ‘eureka’ cuando vimos los potenciales de acción dendrítica por primera vez», dijo el coautor del estudio, el Dr. Matthew Larkum, de la Universidad Humboldt de Berlín. «Los experimentos fueron muy desafiantes, por lo que responder las preguntas simplemente repitiendo lo que se ha hecho en roedores ya fue muy satisfactorio».

Pero se pone más raro. A diferencia del disparo de todo o nada de una neurona, las dendritas humanas parecen ser análogas. Es decir, su respuesta es «gradual», pero de una manera poco intuitiva: cuanto más fuertes son sus estímulos, menor es su respuesta. Esto está en marcado contraste con otros cálculos neuronales, donde una entrada más fuerte, incluso de múltiples fuentes, generalmente conduce a una salida más fuerte.

Los resultados, si se validan en cerebros humanos intactos, tienen enormes posibilidades para mejorar los algoritmos de aprendizaje profundo. Por ahora, el aprendizaje profundo utiliza «neuronas» artificiales individuales que se unen en redes de varias capas, de forma similar a nuestra comprensión previa de los cerebros humanos. Agregar cálculos dendríticos en teoría podría expandir masivamente las capacidades de aprendizaje profundo.

Artículo original: Shelly Fan.

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