El profesor Ido Kanter y su equipo del Departamento de Física y el Centro de Investigación Multidisciplinaria del Cerebro Gonda de la Universidad Bar-Ilán, han publicado un estudio que demuestra que el aprendizaje se produce mediante el fortalecimiento de las conexiones sinápticas existentes, en lugar de la creación de nuevas vías nerviosas.
Los investigadores analizaron redes neuronales artificiales entrenadas con tareas de aprendizaje de lenguaje y descubrieron que, a medida que aumentaba la cantidad de datos de entrenamiento, el rendimiento mejoraba, pero la pérdida de sinapsis en la red no afectaba significativamente el rendimiento. Esto sugiere que el aprendizaje se produce mediante el aumento de la eficacia de las conexiones existentes (pesos sinápticos), en lugar de ampliar la arquitectura de la red.
Los hallazgos son coherentes con el hecho de que, en el cerebro biológico, el número de neuronas permanece en gran medida constante y no se han encontrado pruebas de cambios significativos en la topología a gran escala durante el aprendizaje. Sin embargo, este principio sugiere que, tanto en el cerebro humano como en los sistemas de inteligencia artificial modernos, la mejora continua de las conexiones podría ser la base de la capacidad de aprendizaje; sin embargo, se necesitan más investigaciones para comprender completamente los mecanismos involucrados.