un cerebro artificial

UN CEREBRO ARTIFICIAL
María Rodríguez García
Diana Molero Martín
Universidad Carlos III
Universidad Carlos III
Madrid
Madrid
100055181@alumnos.uc3m.es
RESUMEN
En el presente documento se abordarán distintas teorías sobre la
creación de un cerebro artificial. Para ello, además se
profundizará en las distintas líneas de investigación llevadas a
cabo con la colaboración de varias Universidades y empresas de
alto poder tecnológico.
La conclusión del mismo, plantea una reflexión moral sobre la
posibilidad de que la inteligencia artificial pueda llegar a superar a
la humana.
Términos generales
Teoría, investigación, proyecto.
Palabras clave
Cerebro artificial, inteligencia artificial, modelo holográfico, Blue
Brain singularidad.
1. INTRODUCCIÓN
En primer lugar, para el correcto seguimiento del documento
debemos plantearnos cómo funciona nuestro cerebro.
El cerebro es una materia blanda. Sus neuronas, vasos sanguíneos
y ventrículos llenos de líquido están compuestos de lípidos,
proteínas y una gran parte de agua. Se puede hundir parte del
cerebro con un dedo, cortarlo, insertar electrodos en las neuronas
y ver como la sangre circula a través de él.
Los cerebros reales son altamente adaptativos. Son capaces de
hacer cosas tales como leer una escritura que nunca han visto y
comprender el habla de personas que desconocen. Y pueden
tolerar cosas que no funcionan o van mal. Funcionan bastante
bien a lo largo de la vida, aunque sus células mueran y
envejezcan, todavía son capaces de aprender cosas nuevas.
El estudio del cerebro está totalmente ligado a la biología y la
medicina. Sin embargo, hay otra manera de pensar sobre él y que
ha atraído la atención de matemáticos, físicos, ingenieros e
informáticos. Piensan en el cerebro escribiendo ecuaciones,
creando modelos informáticos e incluso dispositivos de hardware
que imitan a las verdaderas neuronas dentro de él.
Los robots actuales son bastante buenos haciendo determinadas
tareas para las que han sido diseñados, como construir una parte
de un coche, pero no funcionan cuando algo va mal.
Todos los cerebros reales están compuestos de redes neuronales
altamente interconectadas. Sus neuronas necesitan energía y las
redes
necesitan
espacio.
Nuestro
cerebro
contiene
aproximadamente 100 billones de células nerviosas, 3,2 millones
de kilómetros de fibras “cables”, un millón de billones de
100055171@alumnos.u3c3m.es
conexiones y todo ello agrupado en un volumen de 1,5 litros, sólo
pesa 1,5 Kg. y consume simplemente 10 Vatios.
Pero, ¿cuál es realmente el reto de la creación de un cerebro
artificial? Las nuevas líneas de investigación no sólo pretenden
crear robots capaces de simular funciones humanas como:
comunicación, visión, aprendizaje,…Sino que quieren ir un paso
más allá tratando de llegar a crear máquinas que tengan la
capacidad de pensar, solucionar situaciones nuevas, o incluso
tener conciencia.
En resumen, dicha investigación de «cerebros artificiales»
desempeña tres papeles importantes para la ciencia:

Un intento constante de los neurocientíficos para entender
cómo funciona el cerebro humano.

Un experimento mental en la filosofía de la inteligencia
artificial, demostrando que es posible, en teoría, crear una
máquina que tenga todas las capacidades de un ser humano.

Un proyecto serio a largo plazo para crear máquinas capaces
de una acción general inteligente o Inteligencia General
Artificial (en el sentido de una máquina tan inteligente
como un ser humano).
Estos tres objetivos, forman parte de la línea de investigación
sobre Cerebros Artificiales que se está desarrollando en varios
proyectos, en los cuales profundizaremos a lo largo del
documento. Además, presentaremos una visión más amplia de este
campo con la exposición de distintas teorías o enfoques de la
posible emulación del cerebro.
2. MODELO DE VIDA DE LAS UNIDADES
BÁSICAS DEL CEREBRO
Uno de los proyectos más destacados en los que se trata de
entender cómo funciona el cerebro a nivel básico, es el
desarrollado por la Universidad de Aston en Birmingham (Reino
Unido). El profesor Michael Coleman, quien encabeza el equipo
de investigación, espera poder proporcionar a los científicos un
nuevo y relevante modelo experimental humano, para ayudar a
entender mejor el cerebro y facilitar el desarrollo de nuevos
medicamentos y tratamientos para combatir las enfermedades
neurodegenerativas.
Los investigadores, que forman parte del grupo School of Life &
Health Sciences, están desarrollando un nuevo modelo de cómo
funciona el cerebro humano, mediante la creación de una viva
representación de éste. Para ello, utilizan células de un tumor
original que han sido "reprogramadas" para detener la
multiplicación. Usando la misma molécula natural que el cuerpo
emplea para estimular el desarrollo celular, las células se
convierten en un co-cultivo de células nerviosas y astrocitos - la
mayoría de las unidades básicas del cerebro humano. Estos cocultivos se pueden desarrollar en pequeñas bolas de células
llamadas neuroesferas, que pueden procesar la información, lo
cual en un nivel muy simple, es la base del pensamiento.
El proceso de investigación no requiere de ensayos con animales y
desde 2007 ha contado con el generoso apoyo de la Fundación
Humanitaria de la Investigación.
En el futuro, los grupos de células pequeñas en tres dimensiones,
que son esencialmente modelos del sistema nervioso humano,
podrían utilizarse para desarrollar nuevos tratamientos para
enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer y el
Parkinson.
3. EXPERIMENTO MENTAL SOBRE
MÁQUINA CON CAPACIDADES
HUMANAS
Dentro de esta sección, profundizaremos en el segundo objetivo
mencionado que se lleva a cabo en la investigación de cerebros
artificiales. Así, para una mejor explicación vamos a desarrollar
dos ejemplos.
3.1 El test de Turing
El origen inmediato del concepto y de los criterios de desarrollo
de la "Inteligencia Artificial", se deben a Alan Turing. Éste,
deseoso de crear un cerebro artificial, inventó la prueba de Turing
(1950) para ofrecer una definición de Inteligencia Artificial que se
pueda eliminar.
Para que un ser o máquina se considere inteligente, debe lograr
engañar a un evaluador de que este ser o máquina se trata de un
humano evaluando todas las actividades de tipo cognoscitivo que
puede realizar el ser humano; es decir, se basa en el juego de la
imitación. En este juego, un hombre y una mujer se esconden,
mientras una tercera persona intenta determinar quién es quién
haciendo preguntas por escrito. Para hacer más difícil el juego, los
dos participantes escondidos se ponen de acuerdo en contestar,
por ejemplo, como si ambos fuesen mujer. El hombre pretenderá
ser mujer y ésta tratará de convencer al interrogador de que es la
verdadera. Turing propuso cambiar el hombre por una máquina,
lo cual implica que el objetivo del test consiste en que la máquina
simule el papel de un hombre que pretende ser lo que no es.
Luego, si el diálogo que ocurra y el número de errores en la
solución dada se acerca al número de errores ocurridos en la
comunicación con un ser humano, se podrá estimar -según
Turing- que estamos ante una máquina "inteligente". Esta es la
conocida como Prueba de Turing.
El mismo Turing señalaba al respecto: "Creo que dentro de unos
50 años será posible programar computadores con una capacidad
de memoria de unos 10^9, para hacerles jugar tan bien el juego de
la imitación que un interrogador medio no tendrá más de 70% de
probabilidad de proceder a la identificación correcta después de 5
minutos de preguntas." Por el momento, Turing se ha confundido
en su predicción, puesto que todavía no se ha desarrollado ningún
sistema capaz de superar su prueba.
Figura 1. Test de Turing
Sin embargo, el interés profundo del test de Turing consiste en la
idea de verificar si una máquina puede imitar las interacciones de
un ser humano. Se trata por lo tanto de un test destinado a
verificar no la capacidad de imitar las funciones del cerebro, sino
la posibilidad de contar con un ingenio capaz de interactuar
adecuadamente en un contexto social. La cuestión real en la
elaboración de un protocolo correcto para el test de Turing
"consiste en estar seguro que el test pondrá en evidencia la
inteligencia de una máquina solamente si la inteligencia está
realmente presente". El problema es que sólo podremos saber si el
test es válido probándolo en una máquina auténticamente
inteligente… ¡y sólo se puede saber si la máquina es inteligente
sometiéndola al test de Turing! He aquí una circularidad difícil de
romper.
3.2 El funcionalismo de los estados
La filósofa Estadounidense Hilary Putnam sostuvo (“Mentes y
Máquinas”, 1960) que el mismo estado mental puede ser
implementado por diferentes estados físicos. Por ejemplo, cada
persona tiene un diferente cerebro, pero cada persona tiene los
mismos estados psicológicos de “miedo”, “felicidad”, etc. Putnam
clasifica a los estados mentales basados en su función, es decir,
los roles causales dentro del sistema mental, sin importar su
estructura física. Los estados físicos y los estados mentales
pueden incluso ser agrupados de diferentes maneras.
Surge así, la teoría filosófica del funcionalismo, el cual defiende
la tesis de que los estados mentales son estados funcionales. Cada
estado se caracteriza porque ante un determinado input, reacciona
con un determinado output y pasa a otro estado funcional.
La idea de estado funcional puede explicarse mediante un
sencillo ejemplo en el que se propone una máquina expendedora
de bebidas. Pensemos en una máquina expendedora que, al recibir
un euro, devuelve un refresco. Para ello acepta monedas de 1 euro
y de 50 céntimos. Para funcionar, la máquina dispone diversos
estados internos. Ha de haber un estado en el que la máquina pide
un euro para expulsar un refresco, pero también ha de haber un
estado en el que la máquina sólo pide 50 céntimos. Podemos
ilustrar la arquitectura funcional de dicha máquina mediante la
siguiente sencilla tabla:
Tabla 1. Ejemplo máquina expendedora
Estado actual
Input
Output
Nuevo estado
Z1
1
Refresco
Z1
Z1
0.50
/
Z2
Z2
1
Refresco,
0.50
Z1
Z2
0.50
Refresco
Z1
experimentales para completar el modelo y por otro lado realizar
simulaciones sobre el modelo existente. Es considerado uno de los
seis proyectos más importantes del mundo.
Como base de la investigación se plantean el estudio de la corteza
cerebral, lo cual constituye el gran reto de la ciencia en los
próximos siglos, ya que representa el fundamento de
nuestra humanidad. Estas áreas constituyen la "capa" neuronal, es
decir, la actividad de la corteza cerebral relacionada con las
capacidades que distinguen al hombre de otros mamíferos.
La máquina posee dos estados diferentes que responden,
respectivamente, a dos inputs diferentes, y o bien se mantiene el
mismo estado o bien se transforma en otro estado. Esta tabla
define los estados funcionales. En tal caracterización de los
estados funcionales de un sistema, lo decisivo es que esta es
independiente de la concreta realización física del sistema: es
completamente irrelevante que la máquina sea de plástico o de
acero.
La tesis del funcionalismo es que también los estados mentales
pueden describirse de esa manera. Quien se encuentra en un
estado mental concreto (por ejemplo, tiene dolor de cabeza o
piensa que hoy es lunes), ante un determinado input reaccionará
de determinada manera y pasará a otro estado mental (funcional).
Todos los funcionalistas tienen claro que la descripción de la vida
interior mental ha de ser incomparablemente más compleja que la
descripción de una máquina expendedora. Lo determinante de esta
tesis es que, según ella, la disposición de estados mentales es
independiente de la realización física. De este modo, una
computadora o un robot podrían tener estados mentales si realizan
los mismos estados funcionales que un ser vivo dotado de
conciencia. De esta manera no excluye que sistemas sin cerebro
biológico puedan tener estados mentales. Estas ventajas hicieron
del funcionalismo la filosofía al uso en la inteligencia artificial y
la ciencia cognitiva.
4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El tercer objetivo es conocido por los investigadores como
inteligencia general artificial. Con este término quieren mostrar
que es posible la emulación de todo el cerebro usando máquinas
de computación convencionales como forma de implementación
de cerebros artificiales.
4.1. Blue Brain
Blue Brain, representa el primer intento exhaustivo, a escala
mundial, de realizar ingeniería inversa del cerebro de los
mamíferos, con el objetivo de conocer su funcionamiento y
disfunciones mediante simulaciones detalladas.
El proyecto tiene su sede central en EPFL (Ecole Polytechnique
Fédérale de Lausanne); sin embargo, está abierto a distintas
instituciones y países. España es el primer país que se ha sumado
a la iniciativa mediante el Cajal Blue Brain Project (CajalBBP).
Científicos de todo el mundo podrán por un lado subir sus datos
Figura 2. Partes del cerebro
El director del proyecto, menciona como razones de la necesidad
de crear un cerebro artificial:

Entender el cerebro humano para funcionar mejor en
sociedad, lo que supone un paso clave en la evolución.

Dejar de experimentar con animales.

Buscar soluciones concretas de cómo tratar desórdenes
mentales.
Así, Henry Markram, en una conferencia ofrecida para
TEDGlobal 2009, para poder explicar en qué consiste realmente
su proyecto, en primer lugar expone su teoría sobre el
funcionamiento del cerebro. Según Markram, el cerebro crea,
construye y proyecta una versión del universo como una burbuja
perceptiva, alrededor nuestro. A partir de esta burbuja perceptiva
tomamos decisiones, que son las que nos permiten ver, sentir,
pensar…Para entender mejor esto, pone un ejemplo: cómo
funciona la aplicación de sedantes para una operación. En
principio podríamos pensar que los sedantes nos inducen en un
sueño profundo o bloquean los receptores para no sentir dolor,
pero la mayoría de los sedantes no funcionan así, sino que
introducen un ruido en el cerebro que hace que las neuronas no se
entiendan entre ellas, están confundidas y no pueden tomar una
decisión.
En su explicación del cerebro, Markram profundiza, como hemos
mencionado antes, en la corteza cerebral o neocórtex, pues es la
capa más desconocida de nuestro cerebro al ser la capa
evolutivamente más moderna. Según esta teoría, el neocórtex está
hecho de pequeños módulos semejantes a procesadores G5 de un
ordenador. Pero hay un millón de ellos, se han ido multiplicando
hasta no tener más espacio en el cráneo. Por ello, el cerebro
empezó a plegarse tanto, tomando forma como de columnas
empaquetadas.
Al ser esta la parte más importante para entender el cerebro, en
este proceso de investigación han diseccionado el neocórtex para
intentar describir la forma de comunicación entre las neuronas.
Para llevar esto a cabo, han construido cientos de modelos
tridimensionales de neuronas, con el objetivo de construir la
columna neocortical. Las ramas que constituyen las neuronas,
dendritas, se intersectan en millones de lugares y en cada una de
estas intersecciones se puede formar una sinapsis, posición
química donde se comunican entre sí. Juntas estas sinapsis forman
una red o el circuito del cerebro.
Dicho circuito cobra vida con ecuaciones, las cuales convierten
las neuronas en generadores eléctricos. También, las matemáticas
explican cómo las neuronas reúnen información y cómo crean un
pequeño rayo para comunicarse entre ellas. Sin embargo, para
poder poner en práctica esto, necesitan un gran ordenador, puesto
que para hacer los cálculos de una sólo neurona haría falta un solo
ordenador. Es este el motivo por el que IBM comienza a ser parte
del proyecto, pues gracias a su potencial, ha desarrollado un
ordenador especial para el proyecto conocido como Blue Gene.
Este proceso de explicación del neocórtex, se engloba dentro de la
primea fase del proyecto, la cual tuvo gran éxito en la simulación
de la columna cortical del cerebro de una rata, que puede
considerarse la menor unidad funcional del neocórtex. Lo más
asombroso de todo es que la versión simulada se comportó
idénticamente a la versión biológica pero, por ahora, se
desempeña 100 veces más lenta que el organismo simulado. Así,
tras obtener el modelo de funcionamiento, la segunda fase,
plantea como siguiente paso, realizar y validar simulaciones
basadas en dicho modelo. Esto conlleva dos ramas diferentes:
 Construcción de la simulación a nivel molecular, cuyo
interés reside en que permitirá estudiar los efectos de
los genes.
 Simplificación de la simulación de la columna para permitir
la simulación paralela de un gran número de columnas
interconectadas, con el objetivo final de simular un
neocórtex completo (que en el caso de los humanos consiste
en un millón de columnas, aproximadamente).
Pese al evidente poder informático del Blue Brain Project, su
capacidad de simulación del cerebro humano es aún limitada. La
máquina dedica un procesador para simular cada una de las
neuronas virtuales con todas sus interconexiones y replica una
columna neocortical con 10 mil células nerviosas que, en el caso
del ser humano, es al menos de 60 mil.
Figura 3. Simulación modelo neuronal.
Finalmente mencionar que algunos defensores de la IA especulan
sobre que las computadoras en el marco de Blue Brain pueden
exceder la capacidad intelectual humana en torno al 2015.
4.2. Cerebro artificial con neuronas de rata
Este proyecto fue desarrollado en el laboratorio de la Universidad
de Florida, con 25.000 neuronas que habían previamente sido
extraídas del cerebro de un ratón. El proyecto fue dirigido por
Thomas DeMarse, profesor de Ingeniería Bio-Médica en la
Universidad.
Luego de la extracción, las neuronas fueron colocadas en una
placa de Petri, que es una caja circular utilizada en los
laboratorios para preparar los cultivos. Apenas fueron colocadas
en la placa las neuronas, que estaban aisladas, comenzaron a
desarrollar conexiones microscópicas entre sí.
En la placa de Petri había además una cuadrícula de sesenta
electrodos, que fueron los encargados de comunicar al cerebro
artificial con el software de control del avión F-22.
Al conectar ordenador y cerebro artificial, se estableció entre
ambos una conexión bidireccional similar a la que se logra cuando
es nuestro cerebro el que comanda el simulador. Es que el cerebro
artificial fue aprendiendo de manera gradual a controlar el avión,
valiéndose de los datos que recibía del simulador.
Previo a la conexión hubo que escribir los algoritmos de
inteligencia artificial que enseñarían a las 25.000 neuronas a
obtener información y tomar decisiones en base a eso. Son esos
algoritmos los que ayudan a las neuronas a analizar los datos y
responderle al simulador mediante el envío de señales a través de
los electrodos.
Al obtener esas señales el simulador podía efectuar maniobras que
modificaban su rumbo y comportamiento.
Un detalle muy interesante fue que luego de varias horas de
prueba el cerebro artificial fue aprendiendo a controlar el avión en
condiciones meterológicas muy variables, desde cielo despejado y
luz de día hasta noches tormentosas. Es decir con cerebro de rata
no solo han logrado guiar a un robot para encontrar el camino de
salida de un laberinto, sino que cada vez los avances son mayores.
Ahora la esperanza de los científicos está puesta en que estos
cerebros artificiales puedan en el futuro ser copilotos (junto al
ordenador de a bordo) de aviones comerciales verdaderos.
Además, el uso extendido de este tipo de cerebros artificiales
podrá ayudar a los científicos a comprender un poco mejor el
funcionamiento del cerebro cuando es afectado por enfermedades
neurológicas variadas, como epilepsia o Alzheimer.
Puede ser que este sea uno de los caminos más viables, por el
momento, para llevar a cabo el conocimiento pleno del
funcionamiento del cerebro. Ésta práctica del uso de neuronas de
ratas también está siendo usado en otros centros de investigación
como es la Universidad de Reading (Reino Unido).
En esta universidad, han creado un robot que es controlado al
100% por un cerebro biológico.
En otras palabras, este robot no es controlado por un microchip
tradicional, sino que en su interior lo que lo controla es un plato
especial que contiene nutrientes y unas 300,000 neuronas de ratas,
las cuales asombrosamente no solo están todas interconectadas en
todo tipo de patrones, sino que continúan haciendo conexiones
como en un cerebro normal (como ya se demostró en el proyecto
de la Universidad de Florida).
Este "cyborg-robot" fue creado no como una simple curiosidad, o
para demostrar que es posible hacer este tipo de cosas, sino que
con un fin práctico muy específico: el aprender cómo es que se
forman las memorias en el cerebro.
La idea es poder monitorear el cerebro del robot con el objetivo
de ver cuándo, cómo y con qué patrones se forma la memoria,
mientras el robot aprende a navegar en su entorno. El cerebro está
conectado directamente a las ruedas del robot, y es el que las
controla al 100%, diciéndole cuándo y dónde girar.
5. OTROS ENFOQUES ALTERNATIVOS
A pesar de que la emulación directa del cerebro usando redes
neuronales artificiales sobre una máquina de computación de alto
rendimiento es un enfoque común, existen otros enfoques. Una
implementación alternativa del cerebro artificial podría basarse en
los principios de coherencia/decoherencia de fase no lineal de
la Tecnología Holográfica Neural (HNeT).
5.1. Modelo holográfico del cerebro
Descartes fue uno de los primeros en afirmar que los sentidos nos
engañan, que no podemos confiar en ellos como fuente de
conocimiento.
Posteriormente Karl H. Pribram (nacido el 25 de febrero 1919 en
Viena, Austria) actual profesor en la Universidad de Georgetown,
y profesor emérito de psicología y psiquiatría en la Universidad de
Stanford y la Universidad de Radford, concluyó que el universo es
un holograma.
Pribram llegó a tal conclusión casi sin querer ya que lo que el
trataba de explicar era cómo y dónde se almacenan los recuerdos
en el cerebro. Esta cuestión había sido abordada en numerosas
situaciones por diversos estudiosos, llegando a la conclusión de
que los recuerdos no se hallan confinados en una única región
precisa, sino que se encuentran repartidos por todo el cerebro.
Durante los años veinte y cuarenta el neurólogo Karl Lashley
experimentó con ratas extrayéndoles ciertas regiones cerebrales y
comprobando con gran asombro que la eliminación de estas no
impedía a las ratas realizar diversas tareas complejas aprendidas
antes de la extirpación quirúrgica. Por ello Pribram, ante este
fenómeno, intentó buscar una explicación a la estructura cerebral
sin resultados positivos hasta la década de los sesenta.
La respuesta llegó tras el estudio de un artículo acerca de una
técnica revolucionaria: la holografía. Esta nueva práctica permitía
obtener imágenes tridimensionales iluminando mediante un láser
la imagen que se desea representar obteniéndose así un patrón de
franjas de interferencia donde las zonas más expuestas resultarán
más transparentes y las zonas menos expuestas más opacas. Si
posteriormente alumbramos el holograma, colocando este en la
posición original donde se colocó para exponerlo se formará una
imagen virtual del objeto en la posición del objeto original.
La tridimensionalidad de tales imágenes no constituye la única
característica sorprendente de los hologramas. Si partimos por la
mitad el holograma de un objeto e iluminamos con un láser las
dos mitades resultantes, cada mitad exhibirá la imagen completa
del objeto. Y si seguimos subdividiendo las partes resultantes
seguiremos obteniendo versiones escaladas (cada vez más
pequeñas) de la imagen original.
Esta última idea “encendió la bombilla” de Pribram, al pensar que
la única explicación a los experimentos de Lashley residía en la
idea de que el cerebro es una especie de holograma y los
recuerdos no se agrupan en neuronas o pequeñas agrupaciones de
estas, sino en estructuras de impulsos nerviosos que entrecruzan el
cerebro.
Este fenómeno no es lo único que logró explicar mediante el
modelo holográfico. La forma en que el cerebro puede traducir la
avalancha de frecuencias recibidas a través de los sentidos
mediante un sistema de codificación y decodificación de
frecuencias, es precisamente la especialidad del holograma. De
hecho, los neurofisiólogos han descubierto que el cerebro emplea
para el descifrado de las percepciones exactamente el mismo
lenguaje matemático (conocido como "transformaciones de
Fourier") utilizado en la elaboración de hologramas laserianos.
Pribram considera que no sólo se trata de una prueba adicional
acerca de la naturaleza holográfica del cerebro sino que de ello se
deduce que el cerebro es, en realidad, una especie de lente, una
máquina transformadora que convierte el conjunto de frecuencias
que recibimos a través de los sentidos en el familiar ámbito de
nuestras percepciones internas. Es decir, los objetos no existen de
modo objetivo. Se trata de hologramas creados en el interior de
nuestras mentes, mientras que lo que denominamos "mundo
exterior" no es más que energía y vibración.
Esta teoría, basada en la idea de que a partir de las frecuencias
vibratorias que entran a través de los canales sensoriales son
transformadas por el cerebro para crear el espacio, el tiempo y los
objetos, plantea que dicha realidad externa es una construcción de
la mente justificada, no conocida como tal, sino inferida a partir
de los objetos directos del conocimiento, que serían las
impresiones sensoriales o apariencias.
Tales “apariencias” surgen de la constante actividad del
entendimiento al actuar sobre los datos sensoriales. El mundo
visto desde esta perspectiva, hace pensar que lo que se conoce es
el modo en que se aparecen las cosas, pero no como son las cosas
en sí mismas. Es curioso darse cuenta de que en ciertos idiomas
existen analogías entre cosa y pensamiento, en las palabras
inglesas thing-cosa, think-pensar, o las alemanas dinge-cosa,
denke (n)-pensar.
cuestiones éticas que deben ser resueltas. La construcción y el
mantenimiento de un cerebro artificial plantea cuestiones morales
desarrollaremos en esta última sección.
Kevin Delaney escribió un artículo en el que señalaba que ya en
1624 Sir Francis Bacon, imaginó una época en la que una
tecnología fantástica, con barcos propulsados y máquinas
voladoras, contribuiría a crear una sociedad humana perfecta.
5.2. El modelo de Karl Pribram llevado al
papel
Una vez hemos entendido como funcionaría un cerebro
holográfico, nuestro siguiente paso es plantearnos la siguiente
cuestión: ¿Es posible a partir de este modelo crear inteligencias o
comportamientos artificiales? Si es tan fácil como percibir
frecuencias y vibraciones, y a partir de estas construir modelos y
comportamientos ¿No estaríamos ya ante una posibilidad clara de
poder crear estos seres?
Sin embargo tenemos ante nosotros otra gran cuestión: La
conciencia.
La conciencia es “saber que se es, saber que se está”. La clave está
en un sentimiento de existencia: si apagamos la luz los sonidos los
aromas o cualquier otro tipo de estímulo, seguimos aun sabiendo
que estamos y como estamos… la posición de cada uno de
nuestros miembros nuestra postura.
Resulta curioso leer como un argentino apodado como Karsen ha
plasmado en un Blog la solución que el daría a esta cuestión:
“Podemos empezar a pensar en una conciencia
artificial que propongo como un SONAR como el de los
submarinos pero dentro del mismo. […]Nuestro sistema emite
una solicitud de diagnóstico que se expande a todas las áreas del
sistema y vuelve con información al epicentro donde se emitió la
señal pasando esta a ser analizada y rotulada por el mismo,
asignando nombres y frecuencias a las constantes y variables en
una cascada de compresión… no hablamos de otra cosa que el
cerebro de un recién nacido… En esta primera etapa se
generarían chorradas de datos, cuando la compresión sea
máxima y cese el incremento de información habremos logrado
un estado metaestable”
Figura 2. Foto descriptiva del mundo en el siglo XXI.
Sin embargo en 1818, casí dos siglos despues, Mary Shelley
publicó, Frankenstein, una postura totalmente enfrentada a la
anterior, ya que en esta, la autora pretendía mostrar un futuro
dominado por unos nuevos seres, donde la tecnología distaba
mucho de beneficiar a la humanidad y más bien lo que pretendía
era acabar con ella.
Son dos visiones enfrentadas, dónde entra en juego la cuestión de
¿Está la tecnología dejando atrás a la humanidad? O más bien
evoluciona codo con codo con esta ayudándola en sus
limitaciones. Últimamente la mirada de Mary Shelley parece
imponerse a la de Francis Bacon.
Algunos científicos temen que la tecnología traiga un futuro
todavía más oscuro y pesimista, y para apoyar esta idea no
tenemos más que fijarnos en las peligrosísimas transacciones
informáticas de Wall Street o las perforaciones en aguas
profundas del golfo de México. Según sus predicciones, las
inteligencias artificiales esclavizarán a sus creadores humanos o
nos aniquilarán en una guerra desastrosa.
Sin embargo otros predicen con gran entusiasmo una era
“posthumana”, lo cual suena un poco triste, pero ellos se
consideran optimistas.
Una vez que tenemos consciencia de nosotros mismos podríamos
empezar a aplicar a la máquina estímulos exteriores que
completen el ciclo.
También surgió un artículo en The Times, escrito por Ashlee
Vance, en el que señalaba que los visionarios de Sillicon Valley
están preparándose para “ La Singularidad”, esto es el momento
en que las máquinas adquirirán conciencia y los humanos se
fundirán con ellas
6. ¿QUÉ PASARÁ CUANDO LAS
INTELIGENCIAS ARTIFICIALES
SUPEREN ALA HUMANIDAD?
Literalmente su idea es: “Los humanos y las máquinas se
fusionarán con tanta facilidad y elegancia que los problemas de
salud, los estragos de la vejez e incluso la muerte serán cosa del
pasado”.
Hay buenas razones para creer que, indistintamente de la
estrategia de aplicación, las predicciones sobre la realización de
cerebros artificiales en un futuro próximo son optimistas, pero hay
Los partidarios de esa teoría, incluidos el inventor y futurista
Raymond Kurzweil y Sergey Brin y Larry Page, de Google, creen
que la innovación se acelerará hasta un punto en que la vida como
la conocemos, con todas sus tribulaciones, desafíos y espantosos
vertidos de petróleo, desaparecerá.
Incluso todas estas creencias no distan mucho del Frankenstein de
Mary Shelley ya que podemos encontrar otros expertos que
conciben La Singularidad como un futuro en el que “los humanos
se dividirán en dos: los Poseedores, que tienen una inteligencia
superior y pueden vivir cientos de años, y los Desposeídos, que se
ven obstaculizados por sus formas corpóreas y sus creencias
anticuadas”.
O incluso otros como Andrew Orlowski, periodista británico
especializado en tecnología, que van más allá en cuanto al
pesimismo: “La Singularidad es gente rica construyendo un bote
salvavidas y saltando del barco”.
Sin embargo yo prefiero quedarme con un buen sabor de boca, e
invitar al lector a la reflexión con una frase de la que no he podido
obtener la fuente:
“Las computadoras jamás igualaran al hombre, algún día
pensaran mejor que el hombre pero jamás sabrán que están
pensando”.
7. CONCLUSIONES
La creación de cerebros artificiales hasta hace pocos años parecía
ciencia ficción, y sin embargo a lo largo de este documento hemos
visto varios ejemplos los cuales se acercan bastante a dicho fin.
De todos los proyectos llevados a cabo, podemos llegar a la
conclusión de que actualmente, el más viable, es la combinación
de un cerebro biológico con un cuerpo robótico, formando así un
híbrido.
Esto es más fácil de hacer de lo que uno se imagina, pues el
cerebro es, a diferencia de casi todos los otros órganos, un órgano
casi auto-suficiente, el cual con solo darle un flujo de sangre
oxigenada (como se puede hacer hoy día en una máquina de
diálisis), en teoría se puede mantener vivo. Incluso, aunque hasta
donde entendemos nadie lo haya hecho, sería posible mantener
una cabeza humana completa viva desde el cuello hacia arriba,
conectada a un sistema como este, terminar con un humano cuyo
95% de su cuerpo sea artificial.
Lo más destacado de todos estos proyectos, es el fin que todos
persiguen: conocer plenamente el funcionamiento del cerebro para
poder entender todo tipo de enfermedades neurodegenerativas y
desórdenes mentales.
Finalmente señalar la posibilidad de que en un futuro próximo
(entre unos 10 ó 20 años), podamos ver los resultados de los
estudios aquí planteados.
8. REFERENCIAS
[1] Foro sobre nuevas tecnologías. Inteligencia Artificial y
Conciencia Artificial. Disponible en:
http://www.taringa.net/posts/offtopic/1369690/InteligenciaArtificial-y-Conciencia-Artificial.html
[2] Comunidad wikilearning. El Holograma de Pibram - El
modelo cuántico de la conciencia, coherencia y micro
túbulos. Disponible en:
http://www.wikilearning.com/monografia/el_holograma_de_
pibramel_modelo_cuantico_de_la_conciencia_coherencia_y_microt
ubulos/19667-13
[3] Monográfico Aplicación paradigma holográfico. La realidad
subatómica como holograma. Formato php. Disponible en:
Ihttp://www.fisicanet.com.ar/monografias/monograficos3/es3
6_holografia.php
[4] Melo-Florián, A. Teoría holográfica y funcionamiento
cerebral. Disponible en: http://knol.google.com/k/alejandromelo-flori%C3%A1n/13-teor%C3%ADahologr%C3%A1fica-y-funcionamiento/3sktw3ldc86j2/72#
[5]
Lunazzi,J. Historia de la Holografía. Disponible en:
http://www.saber.golwen.com.ar/hholografia.htm
[6] Delaney, K. 2010. ¿Está la tecnología dejando atrás a la
humanidad? Disponible en: El País, Suplemento The New
York Times, 8 de julio, pp. 1 y 4.
[7] Redes neuronales y Cerebros Artificiales. Disponible en:
http://www.pdfgratis.org/naturalezas-artificiales/4
[8] Martínez, E. Noviembre 2004. Construyen un cerebro
artificial con neuronas de rata capaz de pilotar un avión.
Artículo de Tendencias Científicas. Disponible en:
http://www.tendencias21.net/Construyen-un-cerebroartificial-con-neuronas-de-rata-capaz-de-pilotar-unavion_a460.html
[9] Elías, J. 2008. Crean robot que es controlado por cerebro
biológico. Artículo en Eliax, para mentes curiosas.
Disponible en: http://eliax.com/index.cfm?post_id=5222
[10] Colleman, M. Marzo 2009. Crean un modelo de vida de las
unidades básicas del cerebro humano. Universidad de
Birmingham. Disponible en:
http://www1.aston.ac.uk/about/news/releases/2009/march/sci
entists-create-living-model-of-basic-units-of-human-brain/
[11] Thal. Junio 2008. Alan Turing. Disponible en:
http://bosterosdealma.forumotion.net/ciencia-tecnologia-yprofesiones-f10/alan-turing-t1705.htm
[12] Abril 2010. Funcionalismo (filosofía). Disponible en:
http://es.wikipedia.org/wiki/Funcionalismo_(filosof%C3%A
Da)
[13] Scaruffi, P. La era del funcionalismo. La Natura de la
Conciencia. Disponible en:
http://www.scaruffi.com/nature/c1s4.html
[14] De Felipe, J. Enero 2010. El proyecto Blue Brain: siguiendo
el rastro de Cajal. Artículo de Madrid+d. Disponible en:
http://www.madrimasd.org/informacionIdi/analisis/analisis/a
nalisis.asp?id=42299
[15] TEDGlobal2009, octubre 2009. Henry Markran construye
un cerebro en un superordenador. Vídeo disponible en:
http://www.ted.com/talks/henry_markram_supercomputing_t
he_brain_s_secrets.html
[17] Robredo Zugasti, E. Octubre 2008. El cerebro azul. La
revolución naturalista. Disponible en:
http://www.revolucionnaturalista.com/2008/10/el-cerebroazul.html
[16] Neocórtex. Marzo 2008. Disponible en:
http://www.elecodelospasos.net/article-17657073.html
[18] Blue Brain Project. Escuela Politécnica Federal de Lausane.
Disponible en: http://bluebrain.epfl.ch/