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Inteligencia Artificial y Neurociencia: Explorando la Mente y la Máquina

Este repositorio se encuentra en la intersección entre Inteligencia Artificial (IA) y Neurociencia, dos campos que comparten enfoques y sinergias fundamentales. Aquí exploramos teorías, simulaciones y aplicaciones prácticas para comprender cómo los principios neurocientíficos inspiran algoritmos avanzados y cómo la IA puede aportar nuevas perspectivas al estudio del cerebro humano.

Teoría de la Mente

La teoría de la mente se refiere a la capacidad de entender que otros tienen creencias, deseos e intenciones diferentes a las propias. Este concepto es clave en neurociencia y se aplica en la simulación de procesos cognitivos en inteligencia artificial.

La siguiente imagen ilustra un escenario clásico de la teoría de la mente:

Teoría de la Mente

Tabla de Contenidos

  1. Descripción General
  2. Tecnologías Utilizadas
  3. Estructura del Proyecto
  4. Instalación y Configuración
  5. Uso
  6. Notebooks Destacados
  7. Contribuciones
  8. Licencia
  9. Contacto
  10. Créditos

Descripción General

El objetivo de este repositorio es explorar temas clave en la intersección entre Inteligencia Artificial y Neurociencia:

  1. Modelos inspirados biológicamente: Redes neuronales basadas en teorías neurocientíficas.
  2. IA como herramienta para la neurociencia: Análisis de neuroimágenes y señales neuronales.
  3. Simulación de principios neurocientíficos: Implementación computacional de teorías como la Teoría de la Mente y el Principio de Energía Libre.
  4. Neurotecnología y Brain-Computer Interfaces (BCI): Desarrollo de interfaces cerebro-computadora.

Además, este repositorio incluye implementaciones prácticas, notebooks interactivos y documentación detallada.

Tecnologías Utilizadas

Este proyecto utiliza diversas herramientas y tecnologías clave, incluyendo:

  • Python: Lenguaje principal para las simulaciones y análisis.
  • Jupyter Notebooks: Para la creación de análisis y simulaciones interactivas.
  • TensorFlow y PyTorch: Frameworks para construir y entrenar redes neuronales.
  • Scikit-learn: Implementaciones de algoritmos de aprendizaje automático.
  • Matplotlib y Seaborn: Visualización de datos.
  • Pandas: Procesamiento y análisis de datos.

Estructura del Proyecto

AI-and-Neuroscience/
├── datasets/          # Conjuntos de datos utilizados en los experimentos
├── notebooks/         # Notebooks de Jupyter con simulaciones y ejemplos
│   ├── ToM_Tasks_LLMs.ipynb                   # Tareas de Teoría de la Mente
│   └── Free_Energy_Principle_Simulation.ipynb # Simulación del Principio de Energía Libre
├── src/               # Código fuente de scripts y módulos
│   ├── ai_models/          # Modelos de IA inspirados en neurociencia
│   ├── tom_tasks.py        # Tareas de falsa creencia en LLMs
│   └── free_energy.py      # Implementación del Principio de Energía Libre
├── docs/              # Documentación adicional
├── visualizations/    # Diagramas y recursos gráficos
└── README.md          # Este archivo README

Instalación y Configuración

Sigue estos pasos para configurar el proyecto en tu entorno local:

  1. Clona este repositorio:

    git clone https://github.com/sgevatschnaider/Mente-y-M-quina-Repositorio-de-IA-y-Neurociencia.git
cd Mente-y-M-quina-Repositorio-de-IA-y-Neurociencia

  2. (Opcional) Crea un entorno virtual:

    python -m venv env
source env/bin/activate  # En Linux/macOS
env\Scripts\activate     # En Windows

  3. Instala las dependencias necesarias:

    pip install -r requirements.txt

Uso

Explora los notebooks o ejecuta los scripts del proyecto. Ejemplo de ejecución:

  • Abrir un notebook Jupyter:

    jupyter notebook notebooks/ToM_Tasks_LLMs.ipynb

  • Ejecutar un script directamente:

    python src/free_energy.py

Notebooks Destacados

  1. ToM_Tasks_LLMs.ipynb:

    • Simulación de tareas relacionadas con la Teoría de la Mente usando modelos de lenguaje.

  2. Free_Energy_Principle_Simulation.ipynb:

    • Implementación práctica del Principio de Energía Libre para entender procesos cerebrales.

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Para colaborar:

  1. Haz un fork del proyecto.
  2. Crea una nueva rama: 
    git checkout -b nueva-funcionalidad
  3. Realiza los cambios y haz un commit: 
    git commit -m "Descripción de los cambios"
  4. Envía un pull request.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.

Contacto

Si tienes preguntas o deseas discutir este proyecto, puedes contactarme en:

Créditos

  • Inspirado en avances recientes en Inteligencia Artificial y Neurociencia.
  • Agradecimientos especiales a las comunidades académicas y profesionales que aportan recursos y conocimientos para el avance de estos campos.