UN CEREBRO ARTIFICIAL María Rodríguez García Diana Molero Martín Universidad Carlos III Universidad Carlos III Madrid Madrid [email protected] 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 [email protected] 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. 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