Un estudio liderado por UCLA revela similitudes fundamentales entre el comportamiento social de ratones y agentes de IA.
Investigadores de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA) han demostrado que tanto los cerebros biológicos como los sistemas de inteligencia artificial (IA) desarrollan patrones neuronales sincronizados durante la interacción social. El hallazgo, publicado en Nature, representa un avance en la comprensión de la cognición social y abre nuevas posibilidades para el estudio de trastornos como el autismo, así como para el desarrollo de sistemas de IA con mayor sensibilidad social.
La investigación fue realizada por un equipo multidisciplinario de expertos en neurobiología, bioingeniería, informática e ingeniería eléctrica, pertenecientes a la Escuela de Medicina David Geffen y a la Escuela de Ingeniería Henry Samueli de UCLA. Utilizando técnicas avanzadas de neuroimagen, los científicos registraron la actividad neuronal en la corteza prefrontal dorsomedial de ratones mientras interactuaban socialmente. Esta región del cerebro está implicada en funciones relacionadas con el comportamiento social, y en modelos animales como el ratón, permite estudiar mecanismos comparables a los humanos.
“Este descubrimiento cambia radicalmente nuestra forma de concebir el comportamiento social en todos los sistemas inteligentes”, expresó el Dr. Weizhe Hong, catedrático de Neurobiología, Química Biológica y Bioingeniería de la UCLA y autor principal del estudio.
El análisis de la actividad cerebral reveló la existencia de dos subespacios neuronales diferenciados: uno compartido, que mostraba patrones sincronizados entre individuos en interacción, y otro único, específico para cada sujeto. Lo novedoso del estudio radica en que los investigadores aplicaron este mismo modelo computacional a sistemas de inteligencia artificial entrenados para realizar tareas sociales, encontrando resultados análogos.
En particular, las neuronas GABAérgicas, las células inhibitorias del cerebro, mostraron una mayor proporción de actividad en el subespacio compartido en comparación con las neuronas glutamatérgicas, que son excitatorias. Esta diferencia sugiere que algunos tipos celulares juegan un papel más relevante en la sincronización neuronal durante la interacción social.
Al replicar este enfoque con agentes de IA, los investigadores observaron que también emergían patrones compartidos de activación durante las tareas sociales. Además, cuando los componentes neuronales asociados al subespacio compartido eran alterados, los comportamientos sociales de los agentes artificiales se reducían significativamente. Esto proporciona evidencia directa de que la dinámica neuronal compartida no solo refleja la coordinación externa, sino que tiene un papel causal en la manifestación del comportamiento social.
“Hemos demostrado por primera vez que los mecanismos neuronales que impulsan la interacción social son notablemente similares entre los cerebros biológicos y los sistemas de inteligencia artificial. Esto sugiere que hemos identificado un principio fundamental de cómo procesa la información social cualquier sistema inteligente, ya sea biológico o artificial. Las implicaciones son significativas tanto para comprender los trastornos sociales humanos como para desarrollar una IA capaz de entender realmente las interacciones sociales y participar en ellas”, detalló el Dr. Hong.
Según concluyen los autores del estudio, la dinámica neuronal compartida es una característica fundamental y generalizable de los sistemas inteligentes, biológicos o artificiales, en contextos de interacción social. De esta manera, los resultados no solo ofrecen una nueva vía para explorar trastornos sociales en humanos, sino también para avanzar en el diseño de IAs capaces de participar en interacciones sociales de forma significativa.
