reportado<\/a> que cuando entrenaron una red neuronal para realizar tareas auditivas (como reconocer palabras a partir de una se\u00f1al de audio), las representaciones internas generadas por el modelo mostraron similitudes con las observadas en exploraciones por resonancia magn\u00e9tica funcional de personas que escuchaban los mismos sonidos.<\/p>\nDesde entonces, este tipo de modelos se han utilizado ampliamente, por lo que el grupo de investigaci\u00f3n de McDermott se propuso evaluar un conjunto m\u00e1s amplio de modelos, para ver si la capacidad de aproximarse a las representaciones neuronales vistas en el cerebro humano es un rasgo general de estos modelos.<\/p>\n
Para este estudio, los investigadores analizaron nueve modelos de redes neuronales profundas disponibles p\u00fablicamente que hab\u00edan sido entrenados para realizar tareas auditivas, y tambi\u00e9n crearon 14 modelos propios, basados \u200b\u200ben dos arquitecturas diferentes. La mayor\u00eda de estos modelos fueron entrenados para realizar una sola tarea (reconocer palabras, identificar al hablante, reconocer sonidos ambientales e identificar g\u00e9nero musical), mientras que dos de ellos fueron entrenados para realizar m\u00faltiples tareas.<\/p>\n
Cuando los investigadores presentaron a estos modelos sonidos naturales que se hab\u00edan utilizado como est\u00edmulos en experimentos de resonancia magn\u00e9tica funcional en humanos, descubrieron que las representaciones internas del modelo tend\u00edan a exhibir similitudes con las generadas por el cerebro humano. Los modelos cuyas representaciones eran m\u00e1s similares a las vistas en el cerebro eran modelos que hab\u00edan sido entrenados en m\u00e1s de una tarea y hab\u00edan sido entrenados con informaci\u00f3n auditiva que inclu\u00eda ruido de fondo.<\/p>\n
\"Si entrenas modelos en ruido, dan mejores predicciones cerebrales que si no lo haces, lo cual es intuitivamente razonable porque gran parte de la audici\u00f3n en el mundo real implica o\u00edr en ruido, y eso es algo a lo que el sistema auditivo est\u00e1 adaptado\", dijo Feather. dice.<\/p>\n
Procesamiento jer\u00e1rquico<\/strong><\/p>\nEl nuevo estudio tambi\u00e9n respalda la idea de que la corteza auditiva humana tiene cierto grado de organizaci\u00f3n jer\u00e1rquica, en la que el procesamiento se divide en etapas que respaldan distintas funciones computacionales. Al igual que en el estudio de 2018, los investigadores encontraron que las representaciones generadas en etapas anteriores del modelo se parecen m\u00e1s a las observadas en la corteza auditiva primaria, mientras que las representaciones generadas en etapas posteriores del modelo se parecen m\u00e1s a las generadas en regiones del cerebro m\u00e1s all\u00e1 de la corteza primaria.<\/p>\n
Adem\u00e1s, los investigadores descubrieron que los modelos que hab\u00edan sido entrenados en diferentes tareas replicaban mejor diferentes aspectos de la audici\u00f3n. Por ejemplo, los modelos entrenados en una tarea relacionada con el habla se parec\u00edan m\u00e1s a \u00e1reas selectivas del habla.<\/p>\n
\"Aunque el modelo ha visto exactamente los mismos datos de entrenamiento y la arquitectura es la misma, cuando optimizas para una tarea en particular, puedes ver que explica selectivamente propiedades de sintonizaci\u00f3n espec\u00edficas en el cerebro\", dice Tuckute.<\/p>\n
El laboratorio de McDermott planea ahora utilizar sus hallazgos para intentar desarrollar modelos que tengan a\u00fan m\u00e1s \u00e9xito en la reproducci\u00f3n de las respuestas del cerebro humano. Adem\u00e1s de ayudar a los cient\u00edficos a aprender m\u00e1s sobre c\u00f3mo se puede organizar el cerebro, estos modelos tambi\u00e9n podr\u00edan usarse para ayudar a desarrollar mejores aud\u00edfonos, implantes cocleares e interfaces cerebro-m\u00e1quina.<\/p>\n
\u201cUno de los objetivos de nuestro campo es conseguir un modelo inform\u00e1tico que pueda predecir las respuestas y el comportamiento del cerebro. Creemos que si logramos alcanzar ese objetivo, se abrir\u00e1n muchas puertas\u201d, afirma McDermott.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n fue financiada por los Institutos Nacionales de Salud, una beca de Amazon del Science Hub, una beca de doctorado internacional de la Asociaci\u00f3n Estadounidense de Mujeres Universitarias, una beca del Instituto McGovern de los Amigos del MIT y una beca de posgrado en ciencias computacionales del Departamento de Energ\u00eda.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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