lunes, 30 de septiembre de 2013

El mnemonista mecanico.



Aportación de Carmen Córdoba, basándose en el artículo. Muchas gracias Carmen. :-)
 (Posdata; recomiendo visitar la web de Carmen Córdoba sobre su proyecto: Roberto)







Si os preguntáis por el título es en parte honor a “El Ajedrecista” un autómata jugador de dicho juego creado por el increíble Leonardo Torres Quevedo (Recomiendo leer el link en donde al final aparecen los planos de dicho artilugio) y por otra siempre me ha fascinado la gente que poseía una gran memoria (Como los mnemonistas)porque les permitía hacer proezas, pensar más rápido o simplemente aprender sin límites por voluntad propia. Entonces embarcandome en mi propia odisea personal hacia una memoria mejor recopilar artículos, técnicas y experimentos personales sobre la memoria.





Luego con los años tropecé por casualidad con el concepto de redes neuronales dentro del campo de la inteligencia artificial desarrollando otra de mis muchas locas pasiones.


Y relacionando un tema con(Hey! ¿Porque no?) otro voy ha dar un posible modelo de cómo funcionaria la mnemotecnia dentro de un modelo artificial de sistema nervioso( pero claro habría que confirmarlo por experimentos para verificarlo, sino no sirve de nada). Para eso daremos un viaje por la historia de las redes nerviosas artificiales (Tranquilos no daremos nada de matematicas, asi que podeis continuar sentados leyendo este artículo sin miedo) hasta el modelo que propongo. (Ademas que asi podemos usar tres ciencias formales; IA, Neurologia, y psicologia para formalizar por medio de una técnica mental[Mnemotecnia] ya muy estructurada un proceso subjetivo; Esto es formalizar la subjetividad y el simbolismo.)


  1. ¿Que es una neurona artificial?
Es una versión matemática de una neurona biológica. Las dos a grandes rasgos reciben impulsos de varias o la misma neurona y cuando se acumulan los suficientes impulsos y se rebasa un límite  esta neurona se dispara para estimular o reprimir otras neuronas o a sí misma.
   2. ¿Y como se instaura ese límite?
A mano o automáticamente, mediante una cosa llamada pesos sinápticos y umbral. Estos dentro de una fórmula reciben unos impulsos los multiplican por ese peso y se suman y se divide por el número de conexiones que recibe la neurona, si el resultado es menor o mayor la neurona responde o no. La forma manual es escribiéndolos y la automática es por medio de algoritmos evolutivos( Selección artificial numérica).
  3. ¿Y como se hace una red con esas neuronas?
Imagínate una cuadrícula como en un block de notas. En cada cuadrado va una neurona y se ordenan por filas y columnas (si es un 2D, si es en 3D se añaden “pasillos”) y cada columna se nombra así; Entrada, Oculta y Salida.Siendo la oculta una forma de resumir las columnas intermedias con neuronas.
4. ¿Y cómo reciben los datos del mundo exterior?
Imagina que tu webcam crea cada segundo 24 fotos en RGB(Red, Green, Blue) de un kilopixel(1*10⁶ puntos de imagen), esto es la velocidad, complejidad y resolución de un ojo humano.(Cuesta creer que nuestras cámaras saquen fotos 10 megapixeles y mas... no tiene sentido) Bien, pues los guarda esas 24 fotos/seg en una carpeta llamada cámara. Hacemos a la red neuronal leer en orden esas fotos y que las vaya procesando continuamente. Pero falta algo más: Autoorganización.


 5. ¿Que es auto organización?
Obvio, es cuando algo se organiza por sí solo debido a su diseño. Ejemplos; Autómata celular, algoritmo evolutivo y mapas auto-organizados( de Kohonen.) Y si os fijáis los tres son muy parecidos. Se basan en poblaciones numerosas de unidades (de lo que sea), sus interacciones y su eliminación selectiva o prosperidad. Es más matemáticamente los tres son idénticos y hacen funciones similares a seres vivos (Poblacional-mente) o sistemas complejos naturales(Analógicos) incluso se parecen a simulaciones de ciertos procesos cuánticos simples(Localizados en algunos seres vivos; Ver Cálculo Matricial Acotado)
 6. ¿Y como lo haríamos?
Volvemos al mundo de cuadrículas (cubiculas  es 3D) y lo seguimos rellenando de células pero éstas tendrán varios niveles. Las células individuales tiene una serie de instrucciones para comportarse en grupo. Cuando se conectan(sinapsis nerviosa) empezarían las reglas básicas descritas en el punto 1. y 2. y cuando las poblaciones son dinámicas y grandes las reglas del punto 3. y 4. Finalmente se sintetizan en el nivel 5. Pero...


 7.¿Peeerooo...?
Pero hace falta saltar al siguiente nivel y se aplica a esto la fisiología y la psicología. La primera opción viene del modelo Memoria-Predicción de Jeff Hawkins y el otro sería el conductismo clásico que mediante premio y castigo se puede ajustar los pesos sinápticos simplemente dando a un botón + o - . Uno sirve para hacer que la RNA memorice el patrón de estímulo-respuesta y así no gaste en el futuro más energía/esfuerzo en procesar la información y con el conductismo ajustamos el aprendizaje. Y añadiendo el concepto del Prof. Walter Fritz de un Sistema Inteligente autónomo y artificial que está en un ciclo completo de re-alimentación y creación por sí mismo de arcos conductistas hace nacer y crecer esa red neuronal igual que un cerebro pero sin necesidad de programar instrucciones complejas o crear un programa complejo que abruma al ingeniero. Simplemente sería un sistema auto-generador y auto-organizado que evoluciona y aprende. En sí no tendría que pasar gran cosa ese programa.
 8. ¿Y todo esto que tiene que ver con la mnemotecnia?
Mucho. La mnemotecnia esta basado en el antiguo Arte de la Memoria que se basa en artificios y técnicas que sirven para memorizar cualquier tipo de datos mediante una asociación forzada en la mente que se refuerza por dos factores el repaso espaciado (aumenta el peso sináptico entre neuronas) y la sensación de triunfo o premio por recordar el dato.(Idem) haciendo que ese patrón conductista se repita en el futuro y sobreviva (Selección Artificial). A su vez crecerá la red de asociaciones mnemotecnias (constructor memorístico y autómata celular) y esto pone todo en orden por similitud de patrones (Autoorganización).
 9. Me impresiona. ¿Pero podrías ser más explícito? ¿Tal vez con alguna técnica de las tuyas?
Bueno, si insistes. Vale, usaremos la técnica mśa simple existente; La cadena. La cadena es la técnica más simples que hay para memorizar. Se trata de relacionar una cosa con otra en serie creando un relato secuencial siguiendo unas instrucciones al pie dela letra;
  1. Exagerar el tamaño.
  2. Reducir el tamaño.
  3. Que choquen.
  4. Que impliquen todos los sentidos.
  5. Que se muevan.
  6. Que sea divertido.
  7. Que sea sexual.
  8. Que sea novedoso/inverosímil.
  9. Convertir lo abstracto en concreto.


Muy bien, ahora tened en cuenta una cosa de todos puntos; Todos ellos dan sensaciones positivas(Conductismo).
Siguiente paso, lista a memorizar; Perro, Buzo, Avión, Zumo, Libertad, Antorcha, Gata, Botas, Disparo, Tiempo.
Imaginad que nuestro Mnemonista Mecánico recupera estas imágenes de forma pixelada (Por carácter robot) de su memoria después de escuchar una sola vez lo que acabo de decir. Y empieza el espectáculo;
Un perro se viste con un buzo para saltar de un avión y caer en un vaso de zumo y llega nadando hasta la estatua de la libertad (por ser un concepto abstracto busca el sustituto más visualizable), para secarse se calienta al calor de una antorcha. Y pide a su novia la Gata Con Botas un cañón para ser disparado en el y viajar hasta estrellarse en el Big Ben (Tiempo, otro abstracto)


Se puede imaginar como una sucesión de patrones pixelados(Tonos de ocho bits, registros de presión y puntuaciones positivas) interaccionando en fila unos con otros y cada interacción es una nueva sinapsis y si tiene éxito se refuerza positivamente y cuando se repite se refuerza.


Y ahora imaginad ese proceso multiplicado por los 84.400 segundos que tiene un día. Entonces te das cuenta que eres una masa de memorias interaccionando unas con otras y eso define tu aptitud, actitud, personalidad y conocimientos. Se puede decir que establecemos 84.400 engramas(circuitos mnemotécnicos) al día (Es hipotético). Y también hay que tener en cuenta el punto final.
 9. ¿Y cual es? (Por cierto ya era hora de que llegaras a el ¿No?)
Gracias por lo que me toca[ :-( ] SI el punto final es que cuando se repite mucho un proceso se graba permanentemente pero la forma de mantenerlo en memoria y automatizar es un concepto poco conocido de Donald Hebb, la asamblea celular. Esto es que un grupo de neuronas cuando aprende una entrada a la perfección para retenerla permanentemente se establecen circuitos cerrados como bucles sin fin (Libre asociación Freudiana en ¿Máquinas?)
permitiendo tenerlo almacenado en memoria y modificarlo sobre la marcha según se adquiere conocimiento con el tiempo (Contexto) y  a su vez en redes de bucles (conocimiento y ¿Sabiduría?) . Esto podría explicar los casos de Savant (gente con talentos automáticos y especializados como el cálculo mental: ¿Mnemotecnia?), hyperthymesia(Gente que no puede olvidar nada en la vida;¿ Asamblea celular biográfica?, o genios (Mayores índices de autoorganización de su estructura cortical; posibles estudios al uso indican eso.) Posibilitando pasar del mundo sensorial y subjetivo al simbólico y objetivo dando el salto al sistema experto y el conocimiento formal.


Pero como siempre digo todo esto habría que someterlo a experimentación.
¿Lo has entendido M.M?
-Sí, jefe. Lo he memorizado.

Enlaces de interés(en caso de no responder los links);


Colaboraciones;

Carmen Córdoba:= Ilustración principal.
Gremio:= Alojamiento.
Marco García:= Artículo.

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