Google DeepMind reveló Nested Learning, una arquitectura que replica la estructura jerárquica del cerebro humano en sistemas de inteligencia artificial. La técnica, basada en redes neuronales anidadas, promete mejorar la capacidad de aprendizaje de las máquinas, acercándolas a procesos cognitivos reales y abriendo nuevas rutas en la neuro‑IA.
¿Qué es Nested Learning?
Nested Learning es un marco de aprendizaje profundo propuesto por investigadores de Google en un artículo científico publicado en 2025. La idea central consiste en organizar las capas de una red neuronal en módulos anidados que imitan la forma en que el cerebro procesa la información de manera jerárquica: las neuronas de bajo nivel detectan características simples, mientras que los módulos superiores integran esas señales para formar representaciones más abstractas.
Cómo funciona
En lugar de entrenar una red tradicional de “capa a capa”, Nested Learning permite que cada sub‑red aprenda de forma semi‑independiente y luego comparta sus resultados dentro de una estructura mayor. Este enfoque reduce la “catástrofe del olvido” y facilita la transferencia de conocimientos entre tareas diferentes, algo que los cerebros humanos hacen de forma natural.
Implicaciones para la inteligencia artificial
- Aprendizaje continuo: las máquinas pueden actualizarse sin perder habilidades previas.
- Mayor eficiencia: al reutilizar representaciones internas, se disminuye el consumo de recursos computacionales.
- Interpretabilidad: la arquitectura anidada se alinea con áreas cerebrales conocidas, lo que facilita la explicación de decisiones de la IA.
Comparación con otras aproximaciones
Previas técnicas como el “Transfer Learning” o las redes neuronales convolucionales (CNN) también buscaban reutilizar conocimientos, pero lo hacían de manera lineal. Nested Learning introduce un enfoque más estructurado, similar a las áreas corticales que se comunican de forma recursiva, ofreciendo una mayor fidelidad a la neurobiología.
Perspectivas futuras
Los científicos de Google ya están probando Nested Learning en tareas de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y robótica. Los resultados preliminares indican mejoras de entre el 5% y el 12% frente a modelos convencionales en métricas de precisión y velocidad de aprendizaje. Si estos hallazgos se confirman, la técnica podría convertirse en la base de la próxima generación de asistentes virtuales más humanos y adaptativos.
Contexto de la investigación
El proyecto forma parte de la creciente convergencia entre neurociencia y IA, un campo que busca inspirarse en la biología para superar las limitaciones de los algoritmos actuales. Institutos como el MIT, Stanford y la Universidad de Oxford ya exploran paradigmas similares, pero Nested Learning es, hasta la fecha, la propuesta más integral presentada por una empresa tecnológica de gran escala.