Publican un artículo en el que demuestra cómo un agente de Inteligencia Artificial (IA) ha conseguido desplazarse en el espacio por una suerte de laberinto cerrado, sirviéndose de atajos, con más éxito que un humano.
Un equipo de científicos, liderado por Andrea Banino, Dharshan Kumaran y Caswell Barry, de diversos centros de investigación londinenses, desarrolló este agente dotado con una capacidad para desplazarse en el espacio equivalente a la de los mamíferos. El estudio ha sido publicado en la revista Nature.
La IA fue enfrentada a un laberinto en el que tenía que desplazarse de un punto "A" a uno "B" y, tras familiarizarse con el entorno, comenzó a servirse de atajos al igual que un mamífero y acabó por superar la actuación de un humano ante el mismo recorrido.
El agente había sido dotado del mismo sentido del espacio que poseen las personas, que cuentan con un sistema de posicionamiento en el cerebro, una suerte de GPS interno que permite la orientación espacial gracias a las "células cuadrícula", que generan sistemas de coordenadas internos.
Ese funcionamiento se demostró en una investigación -dirigida por Edvard Moser, May-Britt Moser y John O'Keefe- galardonada con el Nobel de Medicina en 2014, que probó la existencia de estas células nerviosas complementarias a las de posicionamiento, que sirven para registrar la información visual y crear mapas internos del entorno.
A las "células cuadrícula" se les adjudica la capacidad de "integración de caminos" -que consiste en actualizar mentalmente la posición a medida que el individuo se desplaza- y la planificación de trayectorias enfocadas a objetivos, es decir, un posicionamiento basado en vectores.
MEMORIA DE NAVEGACIÓN
"Si no sabes el camino más corto de un sitio a otro que ya hayas visitado, las cuadrícula te proporcionaría una navegación basada en vectores y te permitiría calcular la distancia con una línea directa", explicó Caswell Barry a Nature.
Además, el nuevo hallazgo sirve para ilustrar que estas células consiguen codificar la información espacial y apoya la idea de que son imprescindibles en la mencionada navegación por vectores.
