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¿Simular la mente o construir cerebros?

Se trata de reproducir en una máquina las capacidades humanas más profundas, o más genuinas, de razonar, sentir, interiorizar y tener intenciones, consciencia y espiritualidad.

Antes de desarrollar la presente nota, me gustaría decir que los prospectivistas tenemos “licencia” para tratar cualquier tema que tenga relación con el futuro del hombre y sus sociedades. Siempre, claro está, que los temas en cuestión se traten con seriedad y que no se intente en ningún caso entrar en el terreno de los verdaderos especialistas.

El prospectivista debe ser como el profesional que echaba en falta en nuestro mundo Erwin Schrödinger en su destacada obra ¿Qué es la vida?. En el prefacio de dicha obra, después de haber explicado los problemas de verdadero conocimiento de las cosas a los que se enfrenta el hombre al tener que elegir entre el conocimiento científico especializado y el conocimiento general de múltiples ramas del saber (el típico saber cada vez más de cada vez menos o cada vez menos de cada vez más), Schrödinger escribió:

“Yo no veo otra escapatoria frente a ese dilema (si queremos que nuestro objetivo no se pierda para siempre) que la de proponer que algunos de nosotros se aventuren a emprender una tarea sintetizadora de hechos y teorías, aunque a veces tengan de ellos un conocimiento incompleto e indirecto, y aun a riesgo de engáñarnos a nosotros mismos”

Soy consciente de lo muy especializado que es el campo de la Inteligencia Artificial y no pretendo en ningún caso suplantar a los expertos. Uno de los más destacados de nuestro país (España), por cierto, Jesús Cardeñosa, es bloggero, como yo, en esta revista electrónica.

Ocurre, como dije al principio, que la Inteligencia Artificial es un gran “hecho portador de futuro”, y sus avances, no pueden pasar desapercibidos para todo aquel que haga conjeturas serias, o científicas, sobre el futuro de la humanidad.

El cerebro inconsciente

Volviendo al tema que nos ocupa, tras esta breve justificación, me gustaría indicar que si utilizáramos una interpretación neurobiológica para enfrentarnos a la inteligencia de las máquinas habría, quizás, que decir, que lo hecho hasta ahora en el mundo de los ordenadores y de la Inteligencia Artificial, es algo similar al comportamiento automático del cerebro de los reptiles o de los primeros mamíferos. Hay en esos primeros cerebros, percepción del mundo físico y reacción automática (inconsciente) a ello. Todo, producto, como sabemos hoy, de las neuronas, de las sinapsis, o conexiones entre neuronas, .y de la estructuración del córtex visual primario del cerebro. Algo que en parte existe, al menos en forma simulada, en las máquinas y sistemas de inteligencia actuales.

Las máquinas, no obstante, son todavía digitales, es decir físicas, y no pueden tener la flexibilidad, auto-creación, dinámica de evolución y capacidad de aprendizaje de un cerebro por rudimentario que éste sea. Por no hablar de la mente humana, algo considerado mucho más amplio que el cerebro.

Hay mucho por hacer, pero los más optimistas en cuanto a los resultados son los científicos, por llamarlos de alguna manera, que trabajan en ordenadores, software e Inteligencia Artificial. Una gran parte de su optimismo procede, seguramente, de Ray Kurzweil (un autor del que hemos hablado mucho en este blog) y de sus primeros trabajos sobre “máquinas inteligentes” y “máquinas espirituales”. En ellos, especialmente en The Age of Spiritual Machines, anuncia grandes avances a través de la “ingeniería inversa”, es decir, el escaneado del cerebro y la copia, literalmente hablando, de la circuitería neuronal y del, supuestamente, ordenador neuronal existente en el cerebro humano. Algo que Kurzweil cree estará listo para no más tarde del 2020, contando con los ordenadores mucho más avanzados (fotónicos, biónicos y cuánticos) y, puede que con la simbiosis hombre-máquina, esperados para los próximos años. Los avances recientes en el terreno de la Tomografía de Emisión de Positrones (TEP) y en el de la Resonancia Magnética Funcional (RMf),por ejemplo, y el furor actual de los neurocientíficos por esas técnicas, pueden estar nfirmando esa predicción.

Un dilema: simular la mente o construir cerebros

Los investigadores que trabajan en la AGI (Artificial General Intelligence) de la que hablamos, cuentan con esos avances, pero creen más en “hacer aprender” a las máquinas y tienen gran confianza en que eso es posible. Puede que se apoyen en las teorías sobre la mente desarrolladas por el Premio Nobel de Medicina de 1972, Gerald M. Edelman, autor de libros destacados tales como Neural Darwinism (1987), The Remembered Present (1990) , Bright Air, Brilliant Fire (1992), y los más recientes, A Universe of consciousness. How matter becomes imagination (2000), escrito conjuntamente con Giulio Tononi y Wider than the Sky (2004). Edelman se inclina mucho más por construir modelos del cerebro que por construir modelos simuladores de la mente humana.

No les falta razón, por tanto, a los AGIS, ya que la conciencia y, por supuesto, la inteligencia, comienzan con el aprendizaje, y si no existe éste no puede haber evolución.

No sabemos cual de las dos corrientes tendrá más dificultades pues las dos se enfrentan a un órgano humano impresionante. Unos cien mil millones de neuronas y más de mil billones de conexiones en sólo 1,4 kg de materia orgánica nos da muestra de ello. Amén, claro está, de los ciento cuarenta millones de años de evolución de la vida sobre nuestro planeta.

Más, un problema adicional, quizás de pequeña naturaleza, pero problema al fin y al cabo. Se trata de la movilidad y el enfrentamiento a un mundo adverso y diverso que la inteligencia necesita para desarrollarse. Los árboles no necesitan cerebro, que sepamos, pero si lo necesitan, brillante y muy especializado, los guepardos y las gacelas. ¿Cómo, pues, adquirirá inteligencia una máquina que no se mueve?

Para esto también tienen respuesta los tozudos investigadores de la AGI. Algunos construyen robots que se mueven y aprenden a distinguir su entorno, y, otros, creen que Internet será un lugar super-avanzado para el desarrollo de la inteligencia. Si uno observa el fenómeno de la Red de Redes con cierto detenimiento, comprobará la cantidad de páginas Webs construidas en ella continuamente, el número creciente de conexiones creadas, la inteligencia en ella acumulada y, en fin, los millones de interrelaciones que los cerebros humanos aportan a diario. No es difícil ver en ese proceso un paralelismo con la evolución del cerebro.

Y, hay más. En términos muy esquemáticos se puede recordar que el cerebro comienza por la creación en animales muy pequeños de sensores diversos que conectan su cuerpo con el entorno, continúa con la aparición de la visión que tiene el mismo objetivo, y alcanza un nivel que llamamos humano con la aparición de las palabras y el lenguaje. Es curioso pero también en eso hay semejanzas con la Red. La Web 2.0 es la Red de la imagen y la visión y la Web 3.0 que nos anuncian, es la Red semántica, es decir la que será capaz de comprender el significado de las palabras.

Recuerdo ahora un pasaje de una vieja obra de ciencia ficción en la que la Red ha crecido tanto que en un momento determinado se oye un enorme grito en el Mundo y se descubre que es la Red que ha terminado por ser inteligente y expresa su angustia vital.

Pero la evolución de los robots y de las redes nos lleva a una reflexión final. Es el hombre el que está enseñando a las máquinas a aprender, a pensar y quizás a reproducirse y evolucionar, lo cual sugiere, ante la infinitamente pequeña probabilidad de la vida y de la inteligencia en un universo inorgánico e inhóspito, la posibilidad de que alguien haya hecho lo mismo con el hombre en los confines del tiempo.

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Doctor Ingeniero del ICAI y Catedrático de Economía Aplicada, Adolfo Castilla es también Licenciado en Económicas por la Universidad Autónoma de Madrid, Licenciado en Informática por la Universidad Politécnica de Madrid, MBA por Wharton School, Master en Ingeniería de Sistemas e Investigación Operativa por Moore School (Universidad de Pennsylvania). En la actualidad es asimismo Presidente de AESPLAN, Presidente del Capítulo Español de la World Future Society, Miembro del Alto Consejo Consultivo del Instituto de la Ingeniería de España, Profesor de Dirección Estratégica de la Empresa en CEPADE y en la Universidad Antonio de Nebrija.

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