Cerebro humano vs IA:
Arquitectura y Sistemas de Memoria
Comparativa de la Arquitectura:
Cerebro Humano vs Modelo GPT (Transformers)
. Por ejemplo, la corteza cerebral se divide en lóbulos especializados (visual, auditivo, frontal, etc.), pero todos están intensamente interconectados. Las sinapsis (conexiones entre neuronas) son plásticas: su fuerza de conexión cambia con la experiencia, almacenando información de forma distribuida en el cerebro
. En cambio, un modelo de inteligencia artificial como GPT (un transformer de lenguaje) tiene una arquitectura mucho más definida: la información fluye a través de capas secuenciales de neuronas artificiales con rutas de entrada (input) y salida (output) claramente delineadas
. Cada “neurona” artificial es una unidad de cálculo simplificada que recibe valores numéricos de muchas neuronas previas, los pondera mediante pesos sinápticos artificiales y produce una salida tras aplicar una función de activación
. Estos pesos de la red neuronal artificial juegan un papel análogo al de las sinapsis en el cerebro (determinan la fuerza de conexión entre unidades)
Pero a diferencia del cerebro –donde las conexiones cambian constantemente– en un modelo GPT los pesos quedan fijos una vez entrenados. Una red transformer moderna como GPT está compuesta por decenas de capas apiladas (por ejemplo, GPT-3 tenía 96 capas) de dos tipos básicos: capas de autoatención y capas feed-forward (redes densas). Se especula que GPT-4 tiene más de 120 capas.
. Cada capa procesa en paralelo muchas “neuronas” artificiales, pero la información avanza en etapas ordenadas (de la primera a la última capa). Esto contrasta con el cerebro, donde no existe una separación estricta de capas de procesamiento –más bien, las señales neuronales viajan a través de múltiples circuitos en paralelo y se retroalimentan. Otra diferencia es que en la IA distinguimos claramente el hardware (la infraestructura que transporta datos) del software o datos en sí; en el cerebro, en cambio, no existe tal distinción: la información son cambios físicos en las conexiones neuronales (mayor conectividad entre ciertas neuronas significa literalmente un recuerdo o dato distinto)
. Además, los modelos IA suelen operar con señales digitales sincronizadas en ciclos de reloj muy rápidos, mientras que las neuronas disparan impulsos eléctricos más lentos (milisegundos) pero en enorme paralelo. Pese a estas diferencias, ambos sistemas comparten principios generales: tanto el cerebro como las redes profundas aprenden ajustando conexiones (sinapsis o pesos) en función de la experiencia, y en cierto nivel las neuronas artificiales imitan las biológicas (reciben entradas múltiples, las integran y “disparan” un resultado si superan cierto umbral)
. Embeddings y mecanismos de atención. En un modelo GPT, las palabras (o fragmentos de texto) de entrada se convierten primero en vectores numéricos (embeddings) que capturan su significado estadístico
. Esta etapa equivale a representar internamente un estímulo, análogo a cómo el cerebro convierte señales sensoriales (como luz o sonido) en patrones de activación neuronal. Una vez embebidos los datos, el modelo procesa secuencialmente múltiples capas de autoatención. El mecanismo de autoatención permite que el modelo filtre y focalice la información más relevante en cada paso: en cada capa, cada “neurona” artificial decide cuánto atender a la salida de otras neuronas mediante pesos de atención. Esta idea recuerda a la forma en que el ser humano presta atención a estímulos importantes e ignora distractores. De hecho, se suele explicar que “al leer una frase, nuestro cerebro no presta igual atención a todas las palabras, sino que enfoca las más importantes en contexto; de forma similar, la autoatención en un Transformer aprende qué palabras (o tokens) deben influirse más entre sí en cada capa”
. Gracias a múltiples “cabezas” de atención, GPT puede captar distintos tipos de relaciones en paralelo (por ejemplo, una cabeza puede enfocarse en la estructura gramatical y otra en el significado semántico). En esencia, GPT organiza el procesamiento en capas jerárquicas especializadas, de forma análoga a cómo diferentes circuitos o áreas cerebrales procesan distintos aspectos de la información (aunque en el cerebro real, esta especialización no es tan modular ni secuencial como en la red artificial)
. En resumen, la arquitectura del cerebro es mucho más compleja, masivamente paralela y plásticamente adaptable que la de un modelo avanzado de la IA actual generativa.
. El cerebro funciona con miles de millones de neuronas que se reconfiguran constantemente, mientras que un modelo como GPT utiliza miles de millones de parámetros numéricos ajustados durante el entrenamiento pero fijos al operar. Aún con estas diferencias fundamentales de estructura (biología vs silicio, conexiones auto-organizadas vs capas programadas), las redes neuronales artificiales han logrado inspirarse en el cerebro lo suficiente como para replicar ciertas funciones cognitivas (percepción de patrones, memoria asociativa, aprendizaje por ejemplos)
. No es casualidad que términos como “neurona”, “red neuronal” o “aprendizaje profundo” provengan directamente de la analogía con el cerebro humano
. Sin embargo, las limitaciones también son claras: las IA actuales carecen de la auténtica plasticidad y eficiencia energética del cerebro, y su inteligencia está confinada a lo que fue programado o a lo que ha aprendido de datos, sin la autonomía y riqueza de adaptaciones que exhibe un cerebro biológico en un entorno impredecible.
Memoria
Humana vs Memoria en IA
Memoria
sensorial: Es un almacenamiento ultra-breve de las impresiones sensoriales
(visual, auditiva, táctil, etc.). Dura solo unos cientos de milisegundos y
tiene gran capacidad, pero la información se desvanece casi inmediatamente si
no le prestamos atención
. Su función es dar continuidad a nuestras percepciones – por ejemplo, la memoria icónica retiene una imagen visual por unas décimas de segundo después de verla, y la memoria ecoica retiene un sonido unos 2–4 segundos
. Equivalente en IA: Los modelos GPT y similares no poseen un análogo directo a la memoria sensorial humana, ya que típicamente procesan la información de entrada de forma casi inmediata. Podríamos decir que los datos “sensibles” (píxeles de una imagen, ondas de audio, texto bruto) se convierten en vectores numéricos de entrada y apenas se mantienen en un buffer hasta ser procesados por la red neuronal. En sistemas de IA multimodal o robots complejos, existe un breve registro de entrada (por ejemplo, el frame de una cámara o muestras de audio) pero, a diferencia del cerebro, la máquina no necesita un almacén sensorial transitorio amplio: la información pasa enseguida al siguiente módulo (p. ej., el algoritmo de reconocimiento de imágenes). Si la IA no “atiende” a ciertos datos de entrada, simplemente no los procesa – análogo a cuando la información sensorial humana se pierde por falta de atención
Memoria de corto plazo (MCP) / Memoria de trabajo: Es la memoria activa y de capacidad limitada donde mantenemos la información a la que estamos prestando atención en un momento dado. En humanos dura alrededor de 20–30 segundos (aunque el repaso mental puede prolongarla) y suele limitarse a unos 7 ± 2 elementos a la vez. Aquí es donde manipulamos conscientemente datos – por ejemplo, al recordar un número de teléfono lo repetimos en la mente para no olvidarlo. La MCP funciona como puente entre lo que percibimos y lo que almacenaremos más permanentemente
. Una versión más elaborada es la memoria de trabajo, que incluye la MCP más los procesos de control que nos permiten actualizarla, reorganizar la información, etc.
. Equivalente en IA: La ventana de contexto de un modelo GPT cumple un rol parecido a la memoria de trabajo. GPT puede “mantener en mente” una cantidad limitada de tokens (palabras o fragmentos) de la conversación o texto de entrada reciente. Por ejemplo, versiones actuales de GPT-4 manejan hasta 8,000 o 32,000 tokens (según el modelo) antes de que empiece a olvidar contenido anterior. Todo lo que quede fuera de ese contexto inmediato no influirá en la siguiente respuesta, a menos que se le proporcione de nuevo. Esta sería la “memoria a corto plazo” de la IA: el historial dentro de la conversación en curso. Si la conversación es muy larga, el modelo enfrenta desafíos similares a los de nuestra memoria de trabajo: se le dificulta recordar detalles del inicio, puede perder coherencia u “olvidar” información relevante
. Para mitigar esto, las implementaciones prácticas emplean técnicas como resúmenes dinámicos o truncamiento del historial: por ejemplo, se resume lo ocurrido hace mucho en la conversación y se inserta ese resumen en lugar del texto completo, para mantenerse dentro del límite de contexto
. Aún así, el límite de contexto impone que la memoria inmediata de GPT es finita, análogamente a cómo nuestra memoria de trabajo no puede retener demasiados elementos a la vez. Otra similitud es que los transformers utilizan el mecanismo de atención para manejar esta memoria corta: el modelo “decide” qué partes del contexto son más importantes en cada paso, comparable a cómo la atención humana focaliza ciertos recuerdos en el pensamiento activo
Memoria a largo plazo (MLP): Es el almacén relativamente permanente y de capacidad prácticamente ilimitada donde se guardan nuestros conocimientos, experiencias y habilidades acumuladas. En humanos, la MLP se subdivide en memoria explícita (declarativa) y memoria implícita. La memoria explícita incluye la memoria episódica (recuerdos de eventos o episodios autobiográficos, con su contexto de tiempo y lugar) y la memoria semántica (datos y conocimientos generales sobre el mundo, hechos, conceptos, lenguaje)
. Por otro lado, la memoria implícita abarca principalmente la memoria procedimental (habilidades motoras y hábitos, como andar en bicicleta o tocar un instrumento, que recordamos inconscientemente tras aprenderlos) además de reflejos condicionados y priming [fenómeno donde la exposición a un estímulo (como una palabra, imagen, o sonido) afecta la respuesta a un estímulo posterior, a menudo de forma inconsciente]. La memoria de largo plazo humana puede durar desde minutos hasta toda la vida, aunque su consolidación requiere procesos cerebrales (ej. reactivación, sueño) y es susceptible a distorsiones. De hecho, no almacenamos copias exactas de la información: cada vez que recordamos algo lo reconstruimos y podemos introducir cambios o errores
. Equivalente en IA: Lograr una memoria duradera y extensible en agentes de IA es un área activa de desarrollo. En los LLM puros (como ChatGPT “estándar”), la memoria de largo plazo subyacente es esencialmente el conocimiento adquirido en sus pesos durante el entrenamiento. Es decir, tras leer enormes corpus de texto, el modelo ha “almacenado” en sus parámetros millones de patrones lingüísticos, datos y hechos – análogo a una memoria semántica de la IA integrada en el modelo. Sin embargo, esta memoria no es fácilmente modificable por experiencias nuevas específicas (salvo mediante re-entrenamiento o fine-tuning). Por ello, una tendencia reciente es complementar los LLM con almacenamiento vectorial externo, equivalente a una base de conocimientos que el agente pueda consultar y actualizar dinámicamente
. En la práctica, esto se implementa con bases de datos vectoriales: el agente convierte información (por ejemplo, diálogos pasados, documentos relevantes, preferencias del usuario) en vectores (embeddings) y los guarda en una base de datos especializada. Más tarde, ante una nueva pregunta o situación, puede recuperar (vía búsqueda por similitud de vectores) los recuerdos pertinentes y reenviarlos al modelo para que los tenga en cuenta. De este modo, la IA puede recordar hechos o experiencias de interacciones previas más allá de los límites de su contexto inmediato
. Por ejemplo, un agente conversacional puede recordar cosas que el usuario le contó en sesiones anteriores (p. ej. nombre de su mascota, gustos personales) consultando su memoria vectorial persistente, lo que emula nuestra memoria episódica de conversaciones pasadas. Asimismo, la memoria semántica de un agente puede representarse por un conjunto de datos o perfil del usuario que el sistema va enriqueciendo con nuevos hechos (e.j., “el usuario vive en Madrid” o “prefiere respuestas con ejemplos”)
. En cuanto a memoria procedimental, los agentes basados en LLM incorporan reglas de comportamiento que funcionan como “instintos” o habilidades fijas – por ejemplo, un prompt de sistema con instrucciones (“no revelar cierta información privada”, “responder en tono formal”) se puede ver como análogo a las reglas de procedimiento con las que opera el agente
. Además, las propias capacidades latentes del modelo (como saber gramática, aritmética básica o lógica) son en efecto habilidades adquiridas durante el entrenamiento, cumpliendo el rol de memoria procedimental implícita (el modelo no necesita reaprender desde cero cómo sumar o cómo estructurar una frase cada vez; ya tiene “cableado” ese conocimiento en sus parámetros).
En
los agentes de IA más avanzados, se están diseñando arquitecturas inspiradas en
la cognición humana que combinen estos tipos de memoria. Por ejemplo, se habla
de memoria de corto plazo para el contexto inmediato de la conversación,
memoria de trabajo para manejar la tarea en curso, memoria episódica para
registrar eventos pasados importantes en secuencia, y memoria semántica de
largo plazo para conocimientos generales del agente
. Fuentes: Para la elaboración de esta comparación se han consultado
recursos de neurociencia y de inteligencia artificial, incluyendo textos
académicos y artículos especializados. Se destacan, entre otros, un artículo de
Psicología y Mente contrastando la arquitectura cerebral con la de sistemas IA
Explicaciones técnicas sobre la estructura interna de GPT
(modelo transformer)* documentación de IBM y AWS sobre redes neuronales
inspiradas en el
* así como blogs recientes que describen la implementación
de memorias de corto y largo plazo en agentes con LLM
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Page Revision for Unidad 2.4. Imitando a... | Librería
CATEDU
GPT Architecture: A Technical Anatomy | by Doğukan | Jun,
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Transformer (deep learning architecture) - Wikipedia
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