Brain Signals Could Help Steer the Reasoning of Artificial Intelligence

Un nuevo estudio publicado en Nature Machine Intelligence plantea un cambio en la forma en que se conectan la neurociencia y la IA. Investigadores liderados por Mengwen Xiao, Kangrui Du y Ziqi Lin proponen que las señales cerebrales humanas no solo se usen para medir qué tan parecidas son las representaciones internas de los modelos, sino como una señal de entrenamiento para guiar el aprendizaje. El trabajo enlaza técnicas de “representational alignment” con el razonamiento paso a paso (“chain-of-thought”) en modelos de lenguaje, usando datos neuronales para que las representaciones internas sigan patrones observados en humanos mientras razonan. La investigación se apoya en avances previos, pero critica el enfoque pasivo de comparación posterior.