Summary of Artificial Intelligence Podcast Podcast Episode: Neuroscience, Psychology, and AI at DeepMind | AI Podcast
Podcast: Artificial Intelligence Podcast
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— Description —
Explore the enigmatic nature of the human brain and its role in shaping our understanding of life Discover the intricate processes behind cognition and the fascinating interplay between our neural circuitry and the external world Delve into the concept of meta-learning and its implications for artificial intelligence, pondering the delicate balance between achieving goals and preserving the essence of human existence
Join the conversation on the future of AI, where economists, legal experts, and philosophers grapple with the question of what truly constitutes the best path forward.
Neuroscience, Psychology, and AI at DeepMind | AI Podcast
Table of contents
Conclusiones clave
- Nuestro cerebro nos permite comprender todo lo que sabemos sobre la vida, pero es el aspecto más misterioso y desconcertante de la vida.
- Hoy en día sabemos que las interacciones entre neuronas impulsan nuestros pensamientos y comportamientos, pero aún tenemos que comprender los procesos causales detrás de cómo las señales eléctricas eventualmente se convierten en reflexiones filosóficas sobre la conciencia.
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La cognición surge no sólo del hardware en el que opera (cerebro, circuitos), sino también del entorno más amplio en el que existe.
- Los pensamientos necesitan una realidad para probarse, de lo contrario no son más que gritos al vacío.
- “El metaaprendizaje, por definición, es una situación en la que tienes un algoritmo de aprendizaje y el algoritmo de aprendizaje opera de tal manera que da lugar a otro algoritmo de aprendizaje” – Matt Botvinick
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Los sistemas artificiales de metaaprendizaje deben aprender no sólo cómo alcanzar sus objetivos, sino también cómo hacerlos de manera armoniosa con las personas.
- Por ejemplo, parte de lo que da sentido a la vida es realizar tareas difíciles. Si la IA hiciera todo por nosotros, ¿tendríamos una vida que valga la pena vivir?
- Los efectos de la IA afectarán a todos los aspectos de la sociedad, por lo que podría ser necesario incluir a economistas, expertos jurídicos y filósofos en su desarrollo, pero no está claro si estos expertos necesariamente saben qué es lo mejor.
Introducción
- Matt Botvinick es el director de investigación en neurociencia de DeepMind
- Anfitrión: Lex Fridman (@lexfridman)
La paradoja del cerebro
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Nuestro cerebro nos permite comprender todo lo que sabemos sobre la vida, pero es el aspecto más misterioso y desconcertante de la vida.
- “Mi sensación de asombro no proviene de las estrellas distantes y misteriosas, sino del cerebro extremadamente e íntimamente cercano” – Matt Botvinick
¿Qué parte del cerebro entendemos?
- Entendemos gran parte de las funciones de alto nivel que realiza el cerebro, pero mucho menos de los mecanismos físicos detrás de cómo operan esas funciones.
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Matt ve la ciencia cognitiva, la neurociencia y la psicología como diferentes ramas del conocimiento que surgen del cerebro y cada campo solo captura diferentes aspectos de la verdad.
- Comprender las verdades fundamentales de la mente requerirá reconstruir todo el conocimiento que tenemos del cerebro en lugar de centrarnos miopemente en los canales de voltaje neuronal o el condicionamiento conductual.
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La neurociencia cognitiva hoy se encuentra en un lugar similar al que ocupaba la genética después de que Mendel estableciera la heredabilidad de los rasgos, pero antes de que Watson y Crick descubrieran la estructura de doble hélice del ADN.
- Sabíamos que el ADN estaba implicado en la transmisión de información genética, pero no sabíamos cómo. El conocimiento de la doble hélice permitió a los científicos descubrir el proceso mecánico de replicación que impulsaba el paso de los genes.
- Hoy en día, sabemos que las interacciones entre neuronas impulsan nuestros pensamientos y comportamientos, pero aún tenemos que comprender los procesos causales exactos detrás de cómo las señales eléctricas eventualmente se convierten en reflexiones filosóficas sobre la conciencia.
La cognición como función del medio ambiente
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Aunque los pensamientos ocurren a nivel individual, algunos pensamientos sólo pueden entenderse dentro de un contexto grupal.
- “Es muy posible que la inteligencia sólo pueda surgir cuando existen múltiples inteligencias” – Lex Fridman
- Un misterio de la mente, que cuando se resuelva será muy productivo para la IA, es comprender las fuerzas que impulsan a las personas a unirse detrás de las ideas.
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La cognición surge no sólo del hardware en el que opera (cerebro, circuitos), sino también del entorno más amplio en el que existe.
- Los pensamientos necesitan una realidad para probarse, de lo contrario no son más que gritos al vacío.
- "Queda más claro en el aprendizaje por refuerzo, donde solo puedes aprender tanto como puedas simular" – Lex Fridman
La corteza prefrontal
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La corteza prefrontal es la región de la corteza cerebral (capa externa del cerebro) alrededor de la frente que está asociada con la planificación, la toma de decisiones y la expresión de la personalidad.
- La corteza prefrontal participa en pensamientos y comportamientos controlados y voluntariosos en lugar de nuestros pensamientos y comportamientos habituales y automáticos.
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Los investigadores y médicos observaron que los veteranos con daño cerebral de la Primera Guerra Mundial que no estaban completamente incapacitados y podían vivir una vida "normal" tendían a tener cortezas prefrontales dañadas.
- El efecto secundario más significativo para estos veteranos fue que no podían procesar nueva información.
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“ Cuando observas detenidamente la diferenciación funcional en el cerebro, lo que normalmente terminas concluyendo es que la diferencia entre regiones es graduada en lugar de discreta” – Matt Botvinick
- No se puede simplemente dividir el cerebro entre regiones que desempeñan diferentes funciones, sino que funciona como un sistema completo.
- “Incluso las regiones cuya función está bastante bien definida, a grandes rasgos, contienen información sobre dominios muy diferentes”
Procesamiento de información
- Las neuronas se comunican a través de neurotransmisores que se emiten entre sí y que cambian el voltaje de las neuronas hasta un punto en el que finalmente se libera una señal eléctrica.
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“Lo que importa es qué tan rápido se dispara una neurona individual” – Matt Botvinick
- "Todavía hay incertidumbre sobre si esa es una descripción adecuada de cómo se transmite la información dentro del cerebro"
- "Hay estudios que sugieren que el momento preciso de los picos es importante, hay estudios que sugieren que hay cálculos que se llevan a cabo dentro del árbol dendrítico que son bastante ricos en estructura y que realmente no equivalen a nada de lo que estamos haciendo". haciendo en nuestras redes neuronales artificiales”
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Actualmente, la comunidad de IA considera que la tasa de actividad de sus redes neuronales es análoga a la tasa de picos de las neuronas dentro del sistema nervioso.
- Los patrones de las redes neuronales parecen "inquietantemente similares" a los patrones de la actividad cerebral normal
Metaaprendizaje
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“El metaaprendizaje, por definición, es una situación en la que tienes un algoritmo de aprendizaje y el algoritmo de aprendizaje opera de tal manera que da lugar a otro algoritmo de aprendizaje” – Matt Botvinick
- “Se relaciona con la vieja idea en psicología de aprender a aprender, situaciones en las que tienes experiencias que te hacen aprender mejor algo nuevo”
- Es como si aprender nuevos idiomas fuera difícil al principio, pero eventualmente anticipas lo que necesitas aprender para poder aprender más idiomas más fácilmente.
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Estas dinámicas de aprendizaje también se asemejan a los patrones de activación de la corteza prefrontal que aprende basándose en los mecanismos de refuerzo de las recompensas de determinadas conductas.
- La pregunta que surge de esto es cómo se programó la corteza prefrontal para aprender de estos métodos.
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Con base en estos hallazgos, parece ser un hecho natural que cualquier sistema de memoria moldeado por aprendizaje por refuerzo eventualmente resultará en metaaprendizaje.
- “Esto sucederá si el sistema se entrena en un entorno donde hay una secuencia de tareas que comparten alguna estructura abstracta” – Matt Botvinick
El aspecto humano de la IA
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“Un punto ciego al menos para la robótica es la interacción humano-robot, humano-agente” – Lex Fridman
- “¿Cómo evitamos que estas cosas se salgan de control? ¿Cómo evitamos que hagan cosas que dañen a los humanos? – Matt Botvinick
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Comprender incluso los efectos de primer orden de la robótica y la IA en la sociedad nunca será posible únicamente mediante la elaboración de teorías en un entorno de investigación.
- Los sistemas artificiales de metaaprendizaje deben aprender no sólo cómo alcanzar sus objetivos, sino también cómo hacerlos de manera armoniosa con las personas.
- Por ejemplo, parte de lo que da sentido a la vida es realizar tareas difíciles. Si la IA hiciera todo por nosotros, ¿tendríamos una vida que valga la pena vivir?
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Sería beneficioso introducir a personas que no sean ingenieros en el desarrollo de la IA para que la IA funcione en armonía con la sociedad y no se centre únicamente en la eficiencia técnica.
- Los efectos de la IA afectarán a todos los aspectos de la sociedad, por lo que podría ser necesario incluir a economistas, juristas y filósofos en su desarrollo.
- Pero entonces surge la pregunta de si estos profesionales saben o no qué es lo mejor para la sociedad.
- Si llegamos al punto de la inteligencia artificial general (AGI), ¿deberíamos siquiera hacerlos como humanos? ¿Sería mejor tener un AGI calculador y sin emociones o un AGI apasionado y culto?
¿Es la IA capaz de amar?
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Las mejores personas son capaces de realizar grandes hazañas y al mismo tiempo tienen una gran profundidad en el alma.
- Por otro lado, la investigación en IA se centra únicamente en las capacidades de sus algoritmos.
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"¿Qué significaría que un sistema de inteligencia artificial mostrara un comportamiento afectuoso y compasivo de una manera que realmente nos hiciera sentir como si fuera real?" – Matt Botvinick
- "Ésa es la prueba definitiva de Turing"
- A los ojos de Matt, es imposible crear una IA capaz de amar, pero es posible orientarla en la dirección para aprender qué es el amor.