Memoria asociativa en la IA
La memoria asociativa en la IA es un tipo de estructura de datos utilizada para almacenar valores e identificar la relación entre ellos.
La memoria asociativa puede considerarse una parte de la memoria colectiva, convirtiéndose en una base de éxito para los sistemas de inteligencia artificial, como las redes neuronales. Examinaremos las peculiaridades de la memoria asociativa y sus ventajas.
La memoria asociativa en la IA es una técnica de procesamiento del lenguaje natural que utiliza algoritmos diseñados para la memoria informática.
En la práctica, las memorias asociativas se utilizan en la inteligencia artificial (IA) para construir chatbots, sistemas de traducción automática y asistentes de voz como Siri, Cortana y Alexa de Amazon.
La capacidad de acceder a la memoria y recordar información relevante es una parte importante de la inteligencia humana.
Este proceso se denomina memoria asociativa en la literatura sobre inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático. Es la capacidad de asociar una información con otra.
La memoria asociativa en la IA es una parte importante de una red neuronal. Se utiliza para ayudar a la IA a pensar en términos de matemáticas puras y lograr una verdadera inteligencia.
Para entender cómo funciona la memoria asociativa, primero hay que entender cómo la memoria asociativa en la IA está relacionada con el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.
El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE tiene como objetivo formar a los alumnos en técnicas avanzadas de IA y su aplicación en diferentes áreas de la ciencia y la tecnología.
¿Qué es la memoria asociativa en la IA?
La memoria asociativa en la IA es un tipo de red neuronal artificial que se basa en la capacidad del cerebro humano para evocar recuerdos basados en información parcial. La red es capaz de aprender y recordar patrones.
Una red neuronal de memoria asociativa recibe un conjunto de señales de entrada, cuyo patrón está asociado a otro conjunto de señales de salida. Al recibir el primer conjunto, activa el patrón asociado en el segundo conjunto de señales.
La memoria asociativa en la IA se analiza en el contexto de las redes neuronales autoasociativas y heteroasociativas.
Una red heteroasociativa tiene dos capas: una para almacenar patrones y otra para recordarlos. Una red autoasociativa tiene una sola capa, en la que el patrón de entrada se almacena y recuerda desde la misma capa.
Una de las principales ventajas de la memoria asociativa en la IA frente a otros tipos de redes neuronales es que puede entrenarse de forma más eficiente.
Esto indica su potencial uso para aplicaciones de reconocimiento de patrones y procesamiento de imágenes.
¿Por qué se necesita la memoria asociativa en la IA?
La memoria asociativa en la IA es un tipo de red neuronal que actúa como un diccionario en el que los elementos a recordar están asociados entre sí. La red se entrena para que, cuando se presente un elemento, recuerde el elemento asociado.
Este tipo de red neuronal es útil para muchas aplicaciones, como el reconocimiento de voz y el reconocimiento de texto escrito a mano.
Por ejemplo, si se quiere reconocer palabras habladas por un micrófono, se puede construir un conversor de voz a texto utilizando la memoria asociativa.
La red neuronal asociaría la palabra hablada con su forma escrita. Entonces, cuando se pronunciara una palabra por el micrófono, la convertiría en forma escrita.
En estos sistemas, las palabras se representan mediante matrices de números llamados vectores. Cada número de la matriz representa una propiedad acústica del sonido: su intensidad, su frecuencia, su duración, etc.
Una palabra como «gato» tendría su propio vector único que representa sus propiedades acústicas, al igual que una palabra como «perro».
Hay muchos enfoques diferentes para construir redes de memoria asociativa en la IA; uno de los más populares es el conocido como red de Hopfield.
En este tipo de red de memoria asociativa, cada nodo (o neurona) de la red se conecta con todos los demás nodos: no hay capas ocultas en este tipo de red.
¿Cuáles son algunos ejemplos de sistemas de memoria asociativa en la IA?
Los siguientes son ejemplos de sistemas de memoria asociativa en la IA.
1) Aprendizaje hebbiano
El aprendizaje hebbiano es una forma de aprendizaje no supervisado en el que la red aprende a asociar dos entradas reforzando las conexiones entre los nodos que representan esas dos entradas.
Por ejemplo, si se intenta enseñar a una red neuronal a reconocer un gato, se le puede alimentar con miles de imágenes de gatos y perros.
Si la red ve un gato en una imagen, activará el nodo para «gato» y desactivará el nodo para «perro» (y viceversa). Como la red sabe que cuando ve un gato, no debe ver un perro, puede reforzar las conexiones entre estos dos nodos de manera que si se activa uno de ellos, también lo hace el otro.
Esto permite a la red asociar estos dos conceptos y recordar uno cuando se le da el otro.
2) Memoria direccionable por contenido
La memoria direccionable por contenido (CAM) es otro tipo de memoria asociativa que utiliza un par clave-valor. Cuando se presenta un par de entradas a la CAM, ésta busca en su memoria todos los pares con valores que coincidan con esas entradas.
3) Red de Hopfield: Una red de Hopfield es un ejemplo de sistema de memoria asociativa en la IA. Fue desarrollada por John Hopfield en 1982.
Está formada por neuronas que almacenan información en forma de números binarios (0 y 1). Por ejemplo, si hay cuatro neuronas en una red Hopfield, cada una de ellas tendrá cuatro entradas y una salida.
Cada neurona estará conectada con todas las demás neuronas presentes en la red.
¿Cómo funciona la memoria asociativa en la IA?
En el modelo de memoria asociativa, uno de los primeros modelos de IA, el conocimiento se almacena en un gran conjunto de patrones que pueden asociarse entre sí.
Cada patrón tiene un valor de activación, que es un número entero que determina su intensidad de activación. Para determinar qué patrón activar, se hace pasar un patrón de entrada por la red y se calculan sus valores de activación.
El valor de activación de un patrón depende de otros patrones con los que está asociado. Por ejemplo, un patrón para «perro» puede tener fuertes asociaciones con «ladridos», «persecuciones» y «pelo».
Cuando la red recibe información sobre un perro en el patrón de entrada, activará fuertemente el patrón «perro» (porque hay mucha asociación entre esos dos).
Además, si la entrada también contiene información sobre la persecución de algo o el ladrido de algo, entonces los valores de activación de esos patrones también aumentarán.
Si pensáramos en la memoria asociativa como un conjunto de neuronas que se disparan en una especie de red cerebral, podríamos imaginar que cuando recibimos información sobre perros y gatos en nuestra red de memoria asociativa, sólo se disparan las neuronas relevantes.
Uso de la memoria asociativa para mejorar las tecnologías de IA.
Una de las características clave de un sistema inteligente es la capacidad de aprender de las experiencias y de basarse en ellas. Para ello, debe utilizar la memoria asociativa, que le permite acceder a experiencias pasadas y aplicarlas a nuevas situaciones.
La memoria asociativa permite a los humanos y a otros animales recordar muchos episodios diferentes de nuestro pasado, aunque estos recuerdos no se hayan almacenado conscientemente en un lugar específico de nuestro cerebro.
Por ejemplo, cuando olemos pan horneado, podemos recordar muchas experiencias diferentes asociadas a ese olor, como la última vez que lo olimos, lo que estábamos haciendo entonces, dónde estábamos en relación con el olor, etc.
Los sistemas de inteligencia artificial (IA) ya son capaces de almacenar información para recordarla posteriormente. Sin embargo, la mayoría de los sistemas de IA sólo almacenan información sobre temas específicos o en lugares concretos.
En cambio, la memoria asociativa nos permite llamar a la información desde varios lugares diferentes a la vez.
Por ejemplo, un sistema de IA podría utilizar la memoria asociativa para recordar cosas como las conversaciones anteriores que has tenido con tu asistente virtual o las compras online que has hecho en el pasado.
De esta forma, sería capaz de recuperar estos recuerdos y aplicarlos cuando vuelva a interactuar con usted.
Conclusión: La memoria asociativa se utiliza tanto en la IA como en la neurociencia para describir los procesos cognitivos.
Un aspecto esencial del aprendizaje humano es cómo la memoria asociativa facilita la entrada, organización y recuperación de la información.
Este concepto puede aplicarse tanto a la inteligencia artificial como a la neurociencia, lo que significa que debería ser un área clave de interés para los investigadores.
Si entendemos cómo aprendemos y cómo procesa los datos el cerebro, quizá sea posible desarrollar sistemas que puedan entender y reaccionar en función de las experiencias pasadas.
La memoria asociativa es un método de almacenamiento de información en el cerebro mediante la formación de asociaciones entre elementos sensoriales.
El proceso consiste en vincular primero dos elementos de una serie, como imágenes o palabras, y combinarlos después para formar otra imagen o palabra.
Algunos expertos sostienen que este tipo de memoria es una forma de procesamiento cognitivo, que es una de las razones por las que algunos científicos creen que este tipo de sistema podría estar presente en el cerebro humano.
Es más, estos sistemas pueden utilizarse para desarrollar nuevas tecnologías de IA y aprendizaje automático, lo que en cierto modo hace que nuestros propios pensamientos sean algo parecido a los de las máquinas.
