Un modelo de memoria computacional que es asociativa, distribuida, entrópica y al evocar un recuerdo éste se reproduce de una forma constructiva e imaginativa, similar a como lo hace la memoria natural, es propuesto por Luis Alberto Pineda Cortés, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS).
El experto propone una memoria basada en tablas ordinarias que le permite modelar registros de memoria y que probó usando representaciones de dígitos escritos a mano, en los cuales el sistema pudo recordar imágenes, a partir de pistas o estímulos completos e incompletos y oclusiones, que son reconstrucciones de las imágenes registradas originalmente en la memoria.
El especialista detalló que en una computadora se puede acceder a la información gracias a lo que conocemos como RAM o memorias digitales de acceso aleatorio, que nos permite ir directamente al archivo, pero es una acción directa, lineal y no por una asociación; además de que es un documento que se reproduce fotográficamente.
Por el contrario, la memoria natural es asociativa, declarativa, distribuida y su recuperación se hace de forma constructiva; además, se sabe inmediatamente cuando se desconoce algo, explicó el fundador y coordinador del grupo Golem, para el desarrollo de robots de servicio.
Para el investigador, “la memoria asociativa es el centro de una arquitectura cognitiva que incluye la percepción, la acción, el ciclo de interacción y los procesos de razonamiento”.
La patente es de la primera versión del sistema publicado por Luis Alberto Pineda Cortés, y actualmente evalúa la posibilidad de solicitar una segunda patente para esta nueva versión. Se trabaja también en extender el sistema a dominios de internet más realistas, imágenes de objetos naturales, como animales y plantas artificiales, vehículos, herramientas, y también a la voz humana; en caso de lograrlo esto tendrá un impacto muy positivo en la industria de cómputo global.