Las neuronas biológicas tienen más control sobre su entorno de lo que se pensaba, según propone un nuevo estudio, y eso es algo que podría reproducirse en las redes neuronales artificiales utilizadas en el aprendizaje automático para mejorar la inteligencia artificial (IA).

ha desarrollado un nuevo modelo de neuronas que las considera como pequeños "controladores", un término de ingeniería para referirse a dispositivos que pueden influir en su entorno basándose en la información recopilada sobre ese entorno.

"La neurociencia ha avanzado bastante en estos últimos 60 años y ahora reconocemos que los modelos anteriores de neuronas son bastante rudimentarios", señalo Dmitri Chklovskii, del Flatiron Institute y autor principal del trabajo que publica PNAS.

El nuevo modelo sugiere que esta aproximación de hace décadas no capta todas las capacidades computacionales que poseen las neuronas reales y que “este modelo antiguo está frenando potencialmente el desarrollo de la IA”, señala un comunicado del centro de investigación.

El estudio postula que las neuronas individuales ejercen más control sobre su entorno de lo que se creía y ese modelo actualizado podría conducir, en última instancia, a redes neuronales artificiales más potentes que “capten mejor los poderes de nuestros cerebros”, afirman los investigadores.

Casi todas las redes neuronales que utilizan herramientas modernas de inteligencia artificial, como ChatGPT, se basan en un modelo computacional de neurona viva de los años sesenta.

Las redes neuronales artificiales pretenden imitar el modo en que el cerebro humano procesa la información y toma decisiones, aunque de forma mucho más simplificada.

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