El sueño es algo bastante bueno, ya lo hemos comentado. En los seres humanos, la evidencia científica sugiere que hay un abanico enorme de beneficios, incluido algo tan importante como mantener el cerebro sano al permitir que las neuronas eliminen las conexiones sinápticas innecesarias que hacemos durante el día.
Este proceso, llamado homeostasis sináptica, evita que el cerebro sea invadido por recuerdos inútiles. Es posible que ayude a mejorar nuestro rendimiento cognitivo, mientras que los sueños nos permiten procesar nuestros recuerdos.
Como resultado, algo parecido puede estar ocurriendo cuando las redes neuronales artificiales pueden dormir y soñar. Así es, y funciona de manera muy similar a cómo se cree que ocurre en los humanos.
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Por supuesto, las redes neuronales artificiales, un tipo de inteligencia artificial basada en redes neuronales biológicas, no duermen ni sueñan de forma automática e instintiva. Es por eso que un equipo de matemáticos de Italia programó un tipo de red neuronal artificial llamada red de Hopfield para que pudiese dormir.
"Inspirados por los mecanismos de sueño de los cerebros de mamíferos, proponemos una extensión de este modelo que muestra el mecanismo de aprendizaje en línea (vigilia) estándar (que permite el almacenamiento de información externa en términos de patrones) y uno fuera de línea (sueño), un mecanismo de desaprendizaje y consolidación ", escriben los autores en su artículo publicado en la revista Neural Networks.
En otras palabras, mientras que la red neuronal artificial está "despierta", está aprendiendo y almacenando patrones; pero su capacidad de almacenamiento es limitada. Así que el equipo descubrió una manera de implementar matemáticamente los patrones de sueño humano: el sueño con movimientos oculares rápidos y el sueño de ondas lentas
El resultado fue increíble. Sin el sueño, la capacidad máxima era α = 0.14, donde α representa el número de bits almacenados por sinapsis. Cuando se incorporó un ciclo de reposo, la red neuronal artificial alcanzó el límite teórico para redes de este tipo – α = 1. Las pruebas exhaustivas con simulaciones validaron el resultado, lo que demuestra que permitir que una red neuronal se eche una siesta de vez en cuando (utilizando el algoritmo correcto) podría mejorar el rendimiento.
Así que esto es lo que hace también el estado de "reposo" de la red neuronal artificial: en ese estado de descanso, repasa y desaprende información innecesaria, y luego consolida lo que queda, lo más notable.
