Este artículo se centra en la capacidad del cerebro para adaptarse rápidamente a nuevos contextos y aprender de datos limitados, una capacidad que los algoritmos de IA tienen dificultades para replicar. Inspirados por los ritmos oscilatorios mecánicos de las neuronas, desarrollamos un paradigma de aprendizaje que utiliza oscilaciones de fuerza de enlace. En este paradigma, el aprendizaje implica la coordinación de estas oscilaciones, y las oscilaciones de enlace alteran rápidamente la coordinación, lo que permite a la red detectar y adaptarse a cambios contextuales sutiles sin supervisión. En consecuencia, esta red se convierte en una arquitectura general de IA capaz de predecir la dinámica de múltiples contextos, incluidos los invisibles. Estos resultados sugieren que este paradigma representa un potente punto de partida para nuevos modelos cognitivos. Además, al ser independiente de los detalles de las redes neuronales, ofrece el potencial de introducir el aprendizaje adaptativo rápido en los modelos de IA convencionales.
