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Emulando el modo de
computación humano
Informática y Ciencias de la Vida
Ernesto Cortés
[email protected]
1
Computación
 Computación:
– Encontrar la solución a un problema desde unas
entradas dadas por medio de un algoritmo
– Hace uso de:
• Métodos simples o primitivos
• Métodos complejos, en base a combinar métodos
simples
– La teoría de la computabilidad estudia que
problemas son resolubles mediante algoritmos:
• Problemas decidibles
• Problemas indecidibles
2
Modelos de Computación
p
-o
e ra
n
c io
al
ma
tem
át
Z1 a ENIAC
arquitectura
von Neumann
Hilbert (1926)
Ackermann(1928)
Kleene, Church(1936)
Computabilidad
autómat
r
Turing (1936)
John von
Neumann
c
p
om
a
c
e
l ul a
utado
ic
o
lóg
ic
o
– Históricamente han sido definido múltiples modelos
de computación
r
McCulloch/Pitts(1943)
Wiener(1948)
red neuronal
Teoría de la información
Shannon(1940-49)
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Modo de computación humano
 Sistema
Nervioso
– Sistema Nervioso Periférico
• Sistema Sensorial
• Sistema Motor
– Sistema nervioso somático
– Sistema nervioso autónomo
– Sistema Nervioso Central
• Encéfalo
– Cerebro, ...
• Médula espinal
4
Sistema sensorial
– Sistema visual
– Sistema auditivo
– Sistema gustativo
– Sistema olfatorio
– Sistema táctil
– Sistema somestésico
5
Ilusiones ópticas (2D)
6
Ilusiones ópticas (3D)
7
Cerebro
“Entender el cerebro y emular su potencia”
– Gran velocidad de proceso
– Tratamiento de grandes cantidades de
información procedentes de:
• Los sentidos
• Memoria almacenada
– Capacidad de tratar situaciones nuevas
– Capacidad de aprendizaje
8
Evolución del cerebro (I)
 Reptiles
– 300 mill. de años
– Instinto, movimiento, olfato, vista...
– Cerebelo y tallo cerebral humano
• SN autónomo
• Movimiento básico
9
Ilusiones ópticas (desapariciones)
10
Ilusiones ópticas (grises)
11
Ilusiones ópticas (color)
12
Evolución del cerebro (II)
 Antiguos
mamíferos
– 200 mill. de años
– Memoria y comportamiento emocional
– Sistema límbico humano
• Memoria
• Emociones
13
Ilusiones ópticas (movimiento I)
14
Ilusiones ópticas (movimiento II)
15
Ilusiones ópticas (movimiento III)
16
Evolución del cerebro (III)
 Humano
moderno
– 1,5 mill. de años
– Crecimiento notable en capas
– Asimetrías funcionales
– Corteza humana
• Pensamiento
• Lenguaje
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Sistema motoro
 Problemas
de coordinación
del sistema motoro
– Posición sentado
– Haz círculos con el pie
derecho en el sentido de la
agujas del reloj, sin tocar el
suelo
– Mientras tanto, dibujar el
número “6”, empezando por
arriba
18
Síndrome de la mano ajena
– Cuerpo calloso comunica ambos hemisferios
– Lesiones en él genera fenómeno de no pertenencia
de la mano izquierda (hemisferio no dominante)
• Ejecuta movimientos de forma autónoma
• No puede identificar un objeto tomado con la mano
izquierda
• Falta de coordinación entre manos: comer, atar zapatos
• Al intentar abrir una puerta la izquierda la cierra
• La derecha abotona una camisa y la izquierda desabotona
• Creen que su mano está dominada por otra persona
– Cerebro como dos mentes que el cuerpo calloso
ponde de acuerdo
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Capacidades lingüísticas (I)
 Reconocimiento
de textos: Leer rápido
Sgeun un etsduio de una uivenrsdiad ignlsea, no
ipmotra el odren en el que las ltears etsan
ersciats, la uicna csoa ipormtnate es que la
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Pesornamelnte me preace icrneilbe...
20
Capacidades lingüísticas (II)
 Reconocimiento
de textos: Contar rápidamente
las “F”
FINISHED FILES ARE THE RESULT OF YEARS OF SCIENTIFIC STUDY COMBINED WITH THE
EXPERIENCE OF YEARS
21
Capacidades lingüísticas (III)
 ¿Resultado
correcto?: 6
FINISHED FILES ARE THE RESULT OF YEARS OF SCIENTIFIC STUDY COMBINED WITH THE
EXPERIENCE OF YEARS
22
Áreas corticales
– Efectos de lesiones en áreas espcíficas
• Lesión en región frontal → Incapacidad de expresión
verbal → Área motora del lenguaje
– Frenología
• Cartografía cerebral. Área de la superficie del cerebro para
cada función y cualidad humana
– Observaciones in vivo
– EEG: Electroencefalografía
– TAC: Tomografía Axial
Computerizada
– IRM: Imágenes de
Resonancia Magnética
– TEP: Tomografía por
Emisión de Positrones
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Imágenes cerebrales
Ver
Pensar
Recuerdos
Escuchar
música
Escuchar
música y letra
Deporte
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Capacidades lingüísticas (IV)
 Tratar
de leer dicendo los colores, no las
palabras:
AMARILLO AZUL NARANJA
NEGRO ROJO VERDE
VIOLETA AMARILLO ROJO
NARANJA VERDE NEGRO
AZUL AMARILLO VIOLETA
25
Caso Phineas Gage
– 1848 sufre un grave accidente
• Graves trastornos de
personalidad
– De: amable y tranquilo
– A: agresivo y socialmente
inadaptado, perdió trabajo y
familia
• Lesiones en región frontal del
cerebro, parte media y basal
– Relacionadas con:
• Sociablidad
• Emociones
• Planificación y toma de
decisiones
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Áreas corticales
– Otras enfermedades:
•
•
•
•
Acromatopsia: Incapacidad para distinguir los colores
Agnosia visual: Incapacidad para identificar lo visto
Prosopagnosia: Incapacidad para reconocer caras
Negligencia hemisférica: Deterioro de los centros visuales
de un lado del cerebro
• Ceguera al movimiento
• Síndrome del acento extranjero
– La evolución nos ha dotado con áreas con
potencialidades plásticas para distintas tareas →
Requieren un proceso de aprendizaje para operar
– Conocimiento sobre fisiología del SN es aún
fragmentario e insuficiente
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Mito del 10%
– Creencia popular de que sólo usamo el 10% de
nuestro cerebro
– Sirve como justificación de capacidades
paranormales o para lograr ventajas competitivas
– IRM y TEP muestran claramente que la mayor parte
del cerebro no permanece inactiva
– Si fuera así dañar partes “no usadas” no supondría
graves trastornos
• “La bala sólo daño el 90% del cerebro, que no usaba”
– Origen del mito:
• Un científico lo dijo...
• Sólo el 10% del cerebro ha sido “mapeado”
• La mente consciente usa del 10% al 20% del tiempo
28
Tareas cerebrales
 Comunes
– Reconocimiento de
formas
• Visuales
• Sonoras
– Control
• Del propio cuerpo
• De dispositvos
– Planificación
– Intuición
– Sentido común
 No
tan comunes
– Cálculos mátemáticos
• Potencias
• Raices cuadradas
• Cálculo de fechas
– Memorización de gran
cantidad de datos
– Lectura rápida
– Determinados juegos
• Ajedrez
• Go
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Memoria y aprendizaje
– Memoria sensorial o inmediata
• Almacena información captada por nuestros sentidos
• Muy breve, milisegundos
– Memoria a corto plazo
• Almacenamiento breve de información
• Capacidad limitada
• Duración de unos 30 segundos si no es reforzada
– Memoria a largo plazo
• Almacenamiento a largo plazo: días, semanas, años
• Se nutre de la memoria a corto plazo
• Capacidad ilimitada, pero necesita un tiempo para
almacenarse (15 horas, sueño paradógico)
• Produce cambios estructurales en el cerebro
• Se divide en procesal, semántcia y episódica
30
Enmascaramientos (I)
31
Enmascaramientos (II)
32
Características SN
– Inclinación a adquirir
conocimiento desde la
experiencia
– Conocimiento
almacenado en
conexiones sinápticas
– Gran plasticidad neuronal
– Comportamiento
altamente no-lineal
– Alta tolerancia a fallos
(muerte neuronal)
– Apto para
reconocimiento,
percepción y control
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Nivel Neuronal
 Neuronas:
– Árbol dendrítico de
entradas
– Un axón de salida
– Sobre de104 sinapsis
– Comunicación mediante
Potenciales de Acción
– Periodo refractario de10-3
segundos entre PAs
 Red
Neuronal Biológica:
– de 1010 a 1011 neuronas
– 1015 sinapsis
34
Transmisión Neuronal
– Impulso eléctrico que
viaja por el axón
– Liberación de
neurotransmisores
– Apertura/cierre de
canales iónicos
– Variación potencial en
dendrita
– Integración de entradas
en soma
– Si se supera umbral de
disparo se genera nuevo
potencial de acción
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Similaridades cerebro-ordenador (I)
– Función:
• Ambos se utilizan para almacenar información, procesar
información y ejecutar tareas
– Papel en la sociedad
• Ambos juegan un importante papel en la sociedad,
negocios, entretenimiento y ciencia
– Combinación de componentes
• Ambos combinan la labor de varios componentes y partes
para llevar a cabo sus tareas
– Uso de señales eléctricas
• Usan la transmisión se señales eléctricas entre sus
componentes como comunicación
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Similaridades cerebro-ordenador (II)
– Actualización y evolución
• Ambos cambian con el tiempo
– Capacidad de memoria
• Ambos pueden incrementar su capacidad de
almacenamiento
– Auto-mantenimiento
• Ambos dispones de sistemas de backup o formas de ser
reparados
– Degradación con el tiempo
• Ambos se deterioran con la edad
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37
Diferencias cerebro-ordenador (I)
– Manera de trabajar
• El cerebro utiliza transmisión electroquímica y enzimática.
Los ordenadores utilizan conductores
– Sentido común
• Difícilmente los ordenadores tienen sentido común o
intelecto real
– Evolución
• Mientras que en el cerebro está prácticamente parada los
ordenadores evolucionan muy rápidamente
– Modelo de memoria
• Uno utiliza el refuerzamiento de conexiones sinápticas y
otro el añadido de chips
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Diferencias cerebro-ordenador (II)
– Emoción vs lógica
• El cerebro no puede actuar sin emociones y el ordenador
sólo actúa basádo en la lógica
– Mantenimiento
• La reparación de los ordenadores es relativamente simple
comparada con la cirugía cerebral
– Horas de trabajo
• Los ordenadores se puede apagar y encender múltiples
veces, los cerebros no, pero necesitan descansar.
– Imaginación y creatividad
• Es difícil que los ordenadores por si solos innoven e
inventen nuevas ideas
– Complejidad
• Aún el cerebro es más complejo que el ordenador
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Red Neuronal Artificial
 Una
red neuronal artificial (RNA) es un sistema
de procesamiento de información que tiene
ciertas aptitudes en común con las redes
neuronales biológicas:
– El procesamiento de información ocurre en muchos elementos
simples llamados neuronas.
– Las señales son transferidas entre neuronas a través de
enlaces de conexión.
– Cada conexión tiene un peso asociado, el cual, típicamente,
multiplica a la señal transmitida.
– Cada neurona aplica una función de activación (usualmente
no lineal) a su entrada de red (suma de entradas pesadas)
para determinar su salida.
Laurene Fausett
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Áreas de Trabajo
Procesamiento de Señales
Análisis de Datos
Reconocimiento de Patrones
Control
Inteligencia Artificial
Desarrollo de aplicaciones
basadas en técnicas
conexionistas
Aplicaciones
Informática
Implementaciones
Sicología
Arquitectura y Teoría de RN
Matemáticas
Construcción de modelos
neuronales
Proponer y validar modelos de
funcionamiento de arquitecturas
neuronales
Neurofisiología
Física
41
Modelado Neuronal
 Neurona
–
–
–
–
Artificial:
Grupo de entradas (x)
Pesos sinápticos (w)
Función suma (net)
Función de activación
(act)
– Una única salida (y)
– Funcionamiento en modo
aprendizaje o ejecución
x1
x2
w1,j
w2,j
wn,j
xn
función
suma

función
de activación
netj(t)
xj(t)
j
umbral (bias)
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Modelado Neuronal
 Arquitecturas
Neuronales:
– Según e/o/s
• Número y tipo de entradas
• Elementos ocultos
• Elementos de salida
– Según conectividad entre
capas
Monocapa feedforward
Capa de
entrada
Capa de
salida
Multicapa feedforward
• Feedforward (hacia
adelante)
• Redes Recurrentes
• Estructuras Enrejadas
(Lattice)
Capa de
entrada
Capa
oculta
Capa de
salida
Multicapa feedforward
parcialmente conectada
Capa
oculta
Capa de
salida
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Modelado Neuronal
 Arquitecturas
Neuronales:
– Según conexión entre
capas
Recurrente con
interconexiones
laterales
• Totalmente conectados
(full-conexión)
• Parcialmente conectados
• Conexión uno a uno
– Sincronía (actualización de
valores)
• Simultánea
• Aleatoria
• Según orden topológico
Salidas
Recurrente con
neuronas ocultas
Entradas
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Modelado Neuronal
 Aprendizaje:
– Estimulación de la RN por el entorno
– Cambios en la RN debido a estimulación
– Nueva forma de responder debido a cambios de la
estructura interna de la RN
45
Modelado Neuronal
 Paradigmas
de aprendizaje:
– Aprendizaje Supervisado
– Aprendizaje por Reforzamiento
– Aprendizaje Auto-organizado (No Supervisado)
– Precalculado o prefijado
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Implementaciones
 Medio
biológico vs. medio silicio
– Velocidad:
• Neuronas: 10-3 s., Puertas lógicas: 10-9 s.
– Tamaño:
• Neuronas 5 ó 6 órdenes de magnitud menores
– Eficiencia energética:
• Cerebro: 10-16 J/op./s., mejores ordenadores: 10-6
– Fan-In:
• Promedio de 10.000 sinapsis por neurona, mucho mayor
que en silicio
47
Implementaciones
 Neurosimuladores:
– Software:
• Flexibles
• Económicos
– Hardware:
• Eficientes
48
Implementaciones
 Tipos
Neurosoftware:
– Programación directa
– Librerías
– Entornos de desarrollo
 Características
deseables:
–
–
–
–
Facilidad de uso
Potencia
Eficiente
Extensibilidad
49
Implementaciones
 Neurohardware:
–
–
–
–
–
–
VLSI analógico
Opto-Electrónicos
Neuro-Chips (VLSI Digital)
Neuro-Tarjetas
Neuro-Computadora
Máquinas paralelas de
propósito general
– Biochips
 Objetivo:
– Acelerar fases de aprendizaje
y ejecución
50
Implementaciones
 Biochips
51
Aplicaciones
 Fases
de desarrollo:
Selección de
la arquitectura
neuronal
Selección del
conjunto de
aprendizaje
Selección del
conjunto de
validación
Fase de
aprendizaje
Fase de
validación
¿OK?
Implantar en
aplicación
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Aplicaciones
 Tipos
de problemas abordables:
– Asociación
– Clasificación de Patrones
– Predicción
– Control
– Aproximación
– Optimización
 En
general:
– Difícil describir conocimiento/forma de resolverlos
– Se dispone de una gran cantidad de ejemplos
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Problemas de Asociación
– NETalk (Sejnowski & Rosemberg):
• A partir de textos escritos genera
gonemas correspondientes. Mejoras
durante aprendizaje
– Tratamiento de imágenes:
• Ruido placas matrículas
• Restitución
– Compresión de Imágenes:
54
Problemas de Clasificación de
Patrones
– Conteo de células:
• Clasificación de glóbulos
blancos
– Inspección visual:
– Seguimiento de pupila
55
Problemas de Predicción
– Airline Marketing Tactician (AMT):
• Monitoriza y recomienda la reserva de
plazas
– Neuralstocks:
• Servico de predicciones financieras a
corto plazo
56
Problemas de Aproximación
– Aproximación de funciones
utilizando RBFs
Problemas de
Optimización
– Optimización de rutas:
• TSP
57
Problemas de Control
– Control de robots:
• Cinemática inversa
• Dinámica
– ALVINN:
• Conducción de
vehículo
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Singularidad tecnológica
– Fenómeno al que se acerca la humanidad cuando
logre construir ordenadores o organismos vivientes
cuya inteligencia supera a la inteligencia humana
Vernor Vinge, escritor de ciencia ficción
– Caminos:
• Desarrollo de ordenador que alcance y supere el nivel de
inteligencia humana (IA)
• Redes de ordenadores que se comporten como
superneuronas de un celebro distribuido
• Desarrollo de elementos de interacción con ordenadores
que permitan a un humano comportarse como ser
superinteligente
• Manipulaciones biológicas que permitan mejorar en
algunos seres el nivel de inteligencia humano
59
Singularidad tecnológica, ¿cuándo?
– En el 2020 un ordenador personal de $1000 tendrá
la capacidad de computación del cerebro humano
Raymond Kurzweil
• Generalizando la ley de Moore
• Cambios tecnológicos
exponenciales
• 22 horas para asimilar el
conocimiento de la era moderna
60
Pero tal vez aún nos falte ...
– ¿Tal vez algunos parámetros de nuestros modelos
son erroneos?
– ¿Tal vez no disponemos de la suficiente potencia
informática?
– ¿Tal vez nuestros modelos no han alcanzado la
suficiente complejidad?
– ¿Tal vez nos falta en nuestros modelos algún
concepto fundamental?
61