Modelo computacional con memoria natural
Recordar podría ser más sencillo a través de una memoria computacional, propuso Luis Alberto Pineda Cortés, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), a través de un modelo que reúne cinco propiedades de la memoria natural y funciona de forma asociativa, distribuida y entrópica que le permite reproducirse de una forma constructiva e imaginativa.
La propuesta -novedosa y sin antecedentes- del también presidente fundador de la Academia Mexicana de Computación, fue publicada el pasado 25 de marzo en la revista Scientific reports, de grupo Nature, y según explica el experto, se trata de un modelo capaz de recordar imágenes a partir de estímulos o pistas, que son reconstrucciones de las imágenes plasmadas originalmente en la memoria.
Para explicar la indeterminación, comentó que ésta se mide con la entropía; hablando de la memoria, cuando su valor es muy bajo el recuerdo suele ser “fotográfico”; a niveles moderados se consigue una reconstrucción; en valores alto ya es algo imaginado; mientras cuando el valor es muy alto el recuerdo es ruido.
Entre las diferencias del funcionamiento de la memoria natural y la de una computadora está que la primera es asociativa, declarativa, distribuida y su recuperación se realiza de forma constructiva, mientras la segunda trabaja de forma directa, lineal y no por una asociación.
Es decir, la memoria natural es asociativa porque recupera hechos del pasado en una cadena de sucesiones si se presenta un estímulo externo; lo rememorado va empalmado, lo que la hace distribuida; es declarativa por su capacidad de extraer los recuerdos que ya fueron guardados; y es constructiva debido a que el objeto que se registra en ella no es exactamente igual al que se evoca.
“En el proceso natural uno sabe exactamente cuándo se desconoce algo, si te presento a alguien me puedes decir inmediatamente si lo conoces o no; en cambio, en los sistemas digitales es indispensable hacer todo un análisis que lleva tiempo”, comentó Pineda Cortés.
A partir de esta investigación el experto publicó el libro Racionalidad computacional, (Ed. Academia Mexicana de Computación, 2021), en el que analiza los tipos de racionalidad, en específico la inteligencia artificial.
Además, en 2014 solicitó una patente gracias al apoyo de la Coordinación de Innovación de la UNAM, misma que le fue otorgada por la primera versión de esta memoria computacional, por lo que ahora está en busca de la posibilidad de solicitar una segunda para esta nueva propuesta. En caso de lograrla, generaría un gran impacto positivo en la industria de cómputo global.
FUENTE: GACETA UNAM
