La inteligencia artificial está dominando las dimensiones delirantes.
Habiendo entrenado a una persona artificial para contar historias interesantes, los investigadores de Texas intentaron ir más allá y descubrir el mecanismo de origen de la esquizofrenia, abriendo un nuevo capítulo en la historia de la medicina: la "psiquiatría experimental virtual".
Muy mal futbol
norte
Digamos que te perdiste un partido de fútbol importante, pero tienes amigos que vieron el partido y ya se han alineado para contarte el curso de los eventos. Los amigos son personas brillantes y maravillosas, todos con su propio carácter: a uno le gusta embellecer, al otro - mentir, al tercero - centrarse en los detalles, al cuarto - entrar en la teoría, el quinto confunde la cronología de los goles, pero recuerda todos los penaltis, etc. Al comparar las versiones y filtrar los "ruidos", eventualmente podrá formarse una idea más o menos realista de cómo se desarrollaron los eventos en el campo.
Para cierto pesar, te diste cuenta de que había un amigo N en la cola, cuyas versiones de los partidos de fútbol cada vez más difieren de los demás, y la información útil es cada vez menor. Una vez que N pasó un tiempo irrazonablemente largo describiendo la forma de las nubes sobre el estadio, otra - estableció una correlación exacta entre el número de goles y el número de focos inoperativos, o incluso se sorprendió en absoluto, diciendo que él mismo estaba parado en el arco, el entrenador rival era el Papa, el juego era inútil, y ahora se escapa con urgencia al zoológico para ver la Copa de la UEFA entre los pingüinos.
Por el momento, todo esto parecía una excentricidad, hasta que usted y sus amigos descubrieron que N realmente comenzó una pelea en el zoológico, luego perdió su trabajo, su esposa lo dejó y él mismo lleva un estilo de vida cada vez más alienado: se aisló, se puso triste, comenzó a coleccionar. pingüinos de peluche, no contesta llamadas …
En un esfuerzo por ayudar a N, pero desesperado por encontrar un lenguaje común con él, usted y sus amigos recurren a especialistas para averiguar algo como lo siguiente.
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No importa cuán inofensivo sea el espectro de estados esquizoide que capturan el área de "norma", las manifestaciones desarrolladas de fenómenos conductuales que ocurren en el caso de N ya están relacionadas con el área de disfunciones patológicas, cuyos portadores pueden quedar completamente incapacitados, tanto experimentando como causando sufrimiento a las personas.
Cuando se les pregunta si es posible devolver a N de su mundo al club de fútbol de la gente normal, los expertos se encogerán de hombros. A pesar de muchas teorías, desde las exóticas (la conciencia de un esquizofrénico se extiende incontrolablemente a través de una gran cantidad de historias paralelas) hasta las más prácticas (trastornos determinados genéticamente en la regulación de la dopamina de las neuronas cerebrales), los mecanismos que producen tal comportamiento no están claros. Por lo tanto, no es necesario contar con una corrección exitosa: los síntomas esquizofrénicos se pueden detener con los medicamentos adecuados, pero, en primer lugar, no para siempre y, en segundo lugar, a costa de efectos secundarios graves.
En un momento de desánimo, cuando quedó claro que el caso N es un gran problema científico sin resolver, una idea maravillosa viene a la mente brillante de uno de tus amigos, un especialista en inteligencia artificial, redes neuronales y sistemas de comercio automatizados.
Dado que los sistemas expertos de autoaprendizaje que imitan el trabajo de la red neuronal del cerebro muestran buenos resultados al estudiar el mercado y predecir el precio de las acciones, ¿por qué no construir un robot narrador de historias, una red neuronal que pueda recordar y volver a contar correctamente, pero en sus propias palabras, la historia de los partidos de fútbol?
Además, habiendo estudiado los errores y desviaciones que N comete al volver a contar coincidencias, se puede intentar simular desviaciones similares en el sistema nervioso del robot cambiando la configuración paramétrica de los nodos de la red neuronal.
Gradualmente, utilizando el método de selección, será posible establecer cuál de los conjuntos en el conservatorio neural N ante la mención de, digamos, la última victoria del Spartak, en lugar del himno del club prescrito, comienza a sonar la marcha de Mendelssohn. Por lo tanto, al señalar a los especialistas qué es exactamente lo que se le pasó por la cabeza a N y qué es exactamente lo que debe corregirse allí, podemos aumentar las posibilidades de que regrese lo antes posible al redil de los fanáticos del fútbol adecuados.
DISCERNIR - Neurocomputador "correcto" y "esquizofrénico"
Este es el camino recorrido por Yulai Greismann y Risto Mikkulainen del Departamento de Informática de la Universidad de Texas (EE. UU.), Quienes lideraron un grupo de investigación mixto para el estudio de la esquizofrenia formado por especialistas en redes neuronales artificiales y empleados del Departamento de Psiquiatría de la Universidad de Yale. Construyeron una red neuronal artificial llamada DISCERN que puede memorizar y volver a contar historias, la entrenaron y luego corrieron sobre ella varias neurodifunciones hipotéticas, presuntamente responsables del desarrollo de la esquizofrenia, comparando los efectos producidos con las anormalidades reales observadas en un grupo de pacientes esquizofrénicos.
Los resultados del experimento se publican en la revista Biological Psychiatry.
A diferencia de una computadora clásica que escribe historias "tal cual" en su memoria o indexa sus elementos comunes separados (digamos, palabras o incluso letras) en una base de datos infinitamente escalable, la red neuronal DISCERN percibe, recuerda y reproduce información, guiada por las relaciones "correctas" entre elementos separados e imitando así el trabajo de conjuntos cerebrales reales.
Nuestra elección de palabras que son más adecuadas entre sí "en significado" en una red neuronal artificial corresponde a la elección de conexiones estadísticamente más probables entre los elementos de la red. La reparación de las relaciones "correctas" se logra "entrenando" la red neuronal.
DISCERNIR la arquitectura de redes neuronales artificiales. El aprendizaje, la memorización y la reproducción de historias ocurre en una cadena de neuromódulos. En sentido antihorario desde "entrada": analizador de oraciones, analizador de historia, memoria episódica, generador de historia, generador de oraciones. Un bloque separado muestra un diagrama del generador de historial - perceptrón multicapa, inversamente relacionado con la memoria episódica. Los neuromódulos de DISCERNIR se comunican entre sí a través de una representación distribuida del "significado" de las palabras - Patrones fijos de activación neural: solo se activan aquellas conexiones que tienen un factor de ponderación mayor, o "más" significado. Los coeficientes y patrones se fijan entrenando la red: al final, al recibir ciertas señales en la entrada, la red debe aprender a producir las señales correctas en la salida. Las señales de "entrada" son las primeras líneas de las historias memorizadas por la red: la red debe volver a contar el resto de la historia.
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El corazón de la arquitectura DISCERN es el generador de historias. Tras una inspección más cercana, resulta ser un perceptrón multicapa clásico (ver ilustración), familiar para nosotros de los robots suizos en evolución. En el caso de los suizos, la tarea del perceptrón era percibir información externa (la capa de "entrada" de neuronas), establecer las conexiones correctas (capa intermedia oculta - "encontrar el cubo") y producir una solución (las neuronas de "salida" - conducir hasta el cubo y transportar).
En DISCERNIR, la información del módulo de memoria episódica se alimenta a las neuronas de "entrada", y la capa de "salida" se conecta simultáneamente con la memoria episódica y el "generador de frases". En el transcurso de numerosos ciclos de entrenamiento, el perceptrón suizo aprendió a reconocer y transportar cubos, en el caso de DISCERN, para reproducir "correctamente" las historias que recordaba la red neuronal.
Al comenzar a entrenar la red con configuraciones iniciales aleatorias de conexiones neuronales, puede obtener diferentes tipos de narradores que contarán la misma historia de maneras ligeramente diferentes, al igual que sus amigos vuelven a contar la misma coincidencia de manera ligeramente diferente.
Los texanos se limitaron a treinta configuraciones (aunque puede haber tantas como quieras), a las que llamaron “instancias” (de hecho, son personalidades virtuales-narradores).
Síndrome cerebral de sobreaprendizaje: ¿la principal causa de los delirios esquizofrénicos compulsivos?
Un total de treinta copias de DISCERN aprendieron a usar un vocabulario de 159 palabras, a volver a contar 28 historias que van de tres a siete oraciones simples cada una, y a distinguir las historias "malas" de las "buenas". Las historias se dividieron en autobiográficas "positivas" sobre el médico (por ejemplo: "Yo era médico / trabajaba en Nueva York / me encantaba mi trabajo / era un buen médico") y "negativas" sobre un gángster ("Tony era un gángster / Tony trabajaba en Chicago / Tony odiaba su trabajo / Tony era un mal gángster ").
En la siguiente etapa del experimento, se seleccionaron un grupo de pacientes esquizofrénicos (37 personas) y un grupo de control de personas sanas (20 personas). A todos se les pidió que escucharan y memorizaran tres historias simples y luego las volvieran a contar, inmediatamente, después de 45 minutos y después de una semana.
Luego de analizar los textos resultantes para ambos grupos, se compilaron perfiles resumen, registrando las desviaciones observadas (sustitución de rostros, aberraciones léxicas, cambios de guión, etc.).
Finalmente, en la última etapa del experimento, al cambiar los estados paramétricos de neurobloques individuales en treinta narradores virtuales DISCERN, se registraron las mismas desviaciones que en los perfiles reales.
Se probaron un total de ocho hipotéticas neurodisfunciones, presuntamente responsables del desarrollo de la esquizofrenia.
Estos son trastornos asociados con la memoria (rupturas en las conexiones neuronales, ruido neuronal cortical, supresión de la neurorepuesta, hiperexcitación de las neuronas), disfunciones asociativas (aberraciones de las conexiones semánticas, hiperasociación, confusión y mezcla de señales semánticas) y disfunciones de la señalización (respuesta cerebral hiper-aumentada a un error de predicción o el llamado síndrome presumiblemente provocada por una mayor exposición a la dopamina).
Al final resultó que, solo dos escenarios provocaron trastornos en los narradores de DISCERN, similares a los observados en los esquizofrénicos en la vida real.
Estos resultaron ser disfunciones de la memoria y "síndrome de hiperaprendizaje", cuando el cerebro pierde la capacidad de olvidar o ignorar información, manteniendo así una proporción normal entre ruido y señal.
Gráfico efectivo del experimento DISCERN: solo dos escenarios - disfunción de la memoria, o memoria de trabajo, y sobreaprendizaje (líneas superior e inferior) - logró adaptarse a los perfiles de desviaciones narrativas en el grupo esquizofrénico (izquierda). Al adaptarse a los perfiles del grupo de control sano, ya no era necesario cambiar la configuración paramétrica de los neuromódulos.
Habiendo olvidado cómo "olvidar", el cerebro pierde la capacidad de distinguir información significativa de una gran cantidad de señales emocionantes y comienza a establecer conexiones que en realidad (al menos en la realidad de nuestro Universo) resultan inoperantes (los pingüinos jugando al fútbol es una señal que se recibe al mirar La caricatura estadounidense "Happy Feet", no ignorada por el cerebro y amplificada), o se ahoga en un mar de señales, incapaz de organizarlas en una historia coherente.
En el caso de los narradores de DISCERNIR, el síndrome de hiperaprendizaje (simulado al aumentar el número de ciclos de retroalimentación del aprendizaje con memoria episódica) llevó, por ejemplo, a que los robots narradores comenzaran a mezclar algunas historias autobiográficas con otras, sustituyendo caras (un buen médico resultó, por ejemplo, un gángster malvado) y acciones (en una de las historias contadas, un buen médico se acusó a sí mismo de cometer un atentado terrorista, en otra llamó a un gángster su jefe). Es decir, produjeron situaciones ilusorias específicas de la sintomatología de los delirios de tipo esquizo.
Por supuesto, los resultados de experimentos virtuales con una red neuronal artificial aún no son la prueba definitiva de la exactitud de una u otra hipótesis que explique el desarrollo de la esquizofrenia. Sin embargo, el mero hecho de que una red neuronal artificial que opere con principios similares a los del cerebro, en algunos casos demuestre un comportamiento similar al comportamiento de los pacientes reales, abre perspectivas muy interesantes para la medicina, que ha recibido una nueva herramienta tan poderosa como la psiquiatría experimental virtual en sus manos.
Todo esto está bien, pero la paradoja del experimento radica en el hecho de que si el sistema nervioso de los robots del futuro imita al humano (que es exactamente lo que está sucediendo hasta ahora), también deberían aparecer en su club de fútbol sujetos extraños, que perciben un partido de fútbol corriente como una excitante excursión hacia una realidad paralela., del cual, lamentablemente, aún no hay retorno.
