Confabulación (redes neuronales)

Una confabulación, también conocida como memoria falsa, degradada o corrupta, es un patrón estable de activación en una red neuronal artificial o conjunto neuronal que no se corresponde con ningún patrón aprendido previamente. El mismo término se aplica también al proceso de error neuronal (no artificial) que conduce a un falso recuerdo (confabulación).

Ciencia cognitiva

En la ciencia cognitiva, la generación de patrones confabulatorios es sintomática de algunas formas de trauma cerebral.[1]​ En este sentido, las confabulaciones se relacionan con patrones de activación neuronal inducidos patológicamente que se apartan de la experiencia directa y las relaciones aprendidas. En el modelado computacional de este tipo de daños, las patologías cerebrales relacionadas, como la dislexia y la alucinación, son el resultado de la simulación de lesiones[2]​ y de la muerte de neuronas.[3]​ Las formas de confabulación en las que el cerebro rellena incorrectamente la información que falta o está incompleta suelen modelarse mediante el conocido proceso de red neuronal denominado compleción de patrones.[4]​

Redes neuronales

Véase también: Alucinación (inteligencia artificial)

La confabulación ocupa un lugar central en la teoría de la cognición y la conciencia de S. L. Thaler, según la cual los pensamientos y las ideas se originan en redes neuronales tanto biológicas como sintéticas a medida que se nuclean recuerdos falsos o degradados a partir de diversas formas de fluctuaciones y daños neuronales y sinápticos.[5]​[6]​ Estos nuevos patrones de activación neuronal se convierten en ideas a medida que otras redes neuronales perciben su utilidad o valor (es decir, el bucle tálamo-cortical).[7]​[8]​ La explotación de estos falsos recuerdos por parte de otras redes neuronales artificiales constituye la base de los sistemas de inteligencia artificial inventiva que se utilizan actualmente en el diseño de productos,[9]​[10]​ el descubrimiento de materiales[11]​ y la improvisación de robots militares.[12]​ Los sistemas confabulatorios compuestos de este tipo[13]​ se han utilizado como sistemas sensoriales para la inteligencia y la planificación militar,[12]​ sistemas de control autoorganizados para robots y vehículos espaciales,[14]​ y entretenimiento.[12]​ El concepto de confabulación oportunista surgió de experimentos con redes neuronales artificiales que simulaban la apoptosis de células cerebrales.[15]​ Se descubrió que la percepción, la ideación y la planificación motora novedosas podían surgir de daños neurobiológicos reversibles o irreversibles.[16]​[17]​

Razonamiento inductivo computacional

Robert Hecht-Nielsen también utiliza el término confabulación para describir el razonamiento inductivo realizado mediante redes bayesianas.[18]​ La confabulación se utiliza para seleccionar la expectativa del concepto que sigue a un contexto determinado. No se trata de un proceso deductivo aristotélico, aunque da lugar a una deducción simple cuando la memoria sólo contiene acontecimientos únicos. Sin embargo, la mayoría de los sucesos y conceptos se producen en contextos múltiples y conflictivos, por lo que la confabulación produce un consenso sobre un suceso esperado que puede ser mínimamente más probable que muchos otros sucesos. Sin embargo, dada la restricción de la teoría de que el ganador se lo lleva todo, ése es el acontecimiento/símbolo/concepto/atributo que se espera. Se postula que este cálculo paralelo en muchos contextos se produce en menos de una décima de segundo. La confabulación surgió del análisis vectorial de la recuperación de datos, como el análisis semántico latente y las máquinas de vectores soporte. Se está aplicando computacionalmente en computadoras paralelas.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Gazzaniga, M. S. (1995). «The Cognitive Neurosciences». A Bradford Book, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts. 
  2. ↑ Plaut, D.C. (1993). «Deep Dyslexia: A case of connectionist neuropsychology». Cognitive Neuropsychology: 377-500. 
  3. ↑ Yam, P. (1993). «Daisy, Daisy. Do computers have near-death experience». Scientific American. 
  4. ↑ «neural associative memory». web.archive.org. 20 de octubre de 2008. Archivado desde el original el 20 de octubre de 2008. Consultado el 30 de agosto de 2023. 
  5. ↑ Thaler, S. L. (1997). Device for the Autonomous Generation of Useful Information. 
  6. ↑ Thaler, S. L. (1997). «A Quantitative Model of Seminal Cognition: the creativity machine paradigm». Proceedings of the Mind II Conference, Dublin, Ireland. 
  7. ↑ Thaler, S. L. (2011). The Creativity Machine Paradigm: Withstanding the Argument from Consciousness. 
  8. ↑ Thaler, S. L. «The Creativity Machine Paradigm, Encyclopedia of Creativity, Invention, Innovation, and Entrepreneurship». meteor.springer.com. E.G. Carayannis, Springer Science+Business Media. Consultado el 2013. 
  9. ↑ Pickover, C. A. (2005). «Sex, Drugs, Einstein, & Elves». SmartPublications, Petaluma, CA. 
  10. ↑ Plotkin, R. (2009). «The Genie in the Machine: How Computer-Automated Inventing is Revolutionizing Law and Business». Stanford University Press. 
  11. ↑ Thaler, S. L. (1998). «Predicting ultra-hard binary compounds via cascaded auto- and hetero-associative neural networks». Journal of Alloys and Compounds: 47-59. 
  12. ↑ a b c Hesman, T. (2004). «The Machine That Invents». St. Louis Post-Dispatch. 
  13. ↑ Thaler, S. L. (1996). «A Proposed Symbolism for Network-Implemented Discovery Processes, In Proceedings of the World Congress on Neural Networks». Lawrence Erlbaum, Mawah, NJ. 
  14. ↑ Patrick, M. C., Stevenson-Chavis, K., Thaler, S. L. (2007). «Demonstration of Self-Training Autonomous Neural Networks in Space Vehicle Docking Simulations». Aerospace Conference. 
  15. ↑ Yam, P. (1995). «As They Lay Dying». Scientific American. 
  16. ↑ Thaler, S. L. (1995). «Death of a gedanken creature». Journal of Near-Death Studies. 
  17. ↑ Thaler, S. L. (2012). «The Creativity Machine Paradigm: Withstanding the Argument from Consciousness». APA Newsletter, Volume 11, Number 2. 
  18. ↑ Hecht-Nielsen, R (2005). «Cogent confabulation». Neural Networks: 111-115. 

Enlaces externos