Un equipo de investigación de la UCLA publicó en la revista Nature un estudio titulado “Dinámica neuronal inter-cerebral en sistemas biológicos e inteligencia artificial”, confirmando por primera vez que los cerebros biológicos y los sistemas de inteligencia artificial desarrollan patrones neuronales altamente similares durante interacciones sociales. Al comparar el comportamiento social de ratones con las interacciones de agentes de IA, el estudio descubrió que ambos exhiben una estructura dual de “subespacios neuronales compartidos” y “subespacios neuronales únicos”, proporcionando un marco universal cross-especies para entender los mecanismos de cognición social.
El estudio fue completado conjuntamente por un equipo multidisciplinario de neurobiología, bioingeniería y ciencias de la computación. Los investigadores utilizaron técnicas avanzadas de imagen cerebral para registrar la actividad de neuronas definidas molecularmente en la corteza prefrontal medial dorsal durante interacciones sociales en ratones, y desarrollaron un marco computacional para identificar subespacios neuronales “compartidos” y “únicos” entre individuos interactuantes. Posteriormente, el equipo entrenó agentes de IA para ejecutar tareas sociales, aplicando el mismo marco de análisis y descubriendo que, a medida que mejoraba la capacidad social de la IA, surgían dinámicas neuronales compartidas similares a las de sistemas biológicos en sus redes neuronales. Experimentos adicionales mostraron que perturbar los componentes neuronales compartidos de la IA debilitaba significativamente el comportamiento social, proporcionando por primera vez evidencia causal de que los patrones de sincronización neuronal impulsan interacciones sociales.
El estudio también reveló que las neuronas GABAérgicas (células inhibitorias) juegan un rol más clave que las neuronas glutamatérgicas (células excitatorias) en promover la sincronización social, un hallazgo que subvierte las nociones previas sobre tipos de neuronas. El investigador principal, profesor Wei-Tse Hung, señaló: “La similitud en los mecanismos neuronales entre sistemas biológicos e IA indica que hemos encontrado principios subyacentes para que los sistemas inteligentes procesen información social. Esto no solo proporciona nuevas direcciones para la investigación de trastornos sociales como el autismo, sino que también sienta las bases para desarrollar sistemas de IA con conciencia social”. El equipo planea expandir a escenarios sociales más complejos, explorar la asociación entre interrupciones en la sincronización neuronal y trastornos sociales, y desarrollar métodos para entrenar IA con inteligencia social.
