El cerebro sintético es la nueva frontera de la Inteligencia Artificial

En algunos círculos científicos ya se propone la implementación de una máquina inteligente que imita a la mente rudimentaria de seres vivos relativamente sencillos para –más tarde– remontarse “hacia arriba” a lo largo de la escala zoológica. Una de las últimas mentes animales a imitar sería la de una cría de mono y, finalmente, la de un niño humano a fin de dejarla que evolucione dentro de un entorno social.

Una manera de aproximarse al desarrollo de un intelecto sintético sería a través del empleo de técnicas de Inteligencia Artificial Distribuida. El sistema, imitando a la Madre Naturaleza, debería emplear las mismas reglas de ensamblaje para construir estructuras de complejidad creciente: la recombinación de neuronas que se convierten en sub-redes, que se organizan para formar redes y finalmente se agrupan para formar un cerebro. A fin de resolver el problema del escalamiento, emplea un proceso fractal, que es el proceso que se repite incansablemente de una forma recurrente.

En general, estas sub-redes actuarán inmersas en un “ecosistema”, realizando tareas de manera grupal, negociando, cooperando y hasta compitiendo entre sí –en formas ricas y muy complejas– a fin de llevar a cabo sus tareas.

Esto significa que el comportamiento del “conjunto” y sus propiedades globales no podrán ser pre-programadas, sino que emergerán a partir de las interacciones dinámicas de sus miembros. Como afirman los holistas, el todo es más que la suma de sus partes.

Cerebro artificial

Las “neuronas” (de dimensiones nanométricas) de este cerebro sintético estarían implementadas en una nueva tecnología denominada “hardware evolutivo” con el objeto de poder modificar sus conexiones, tanto internas como externas, para adaptarse mejor al entorno en donde debe trabajar.

Estas neuronas surgirían de la aplicación de un proceso adaptable (como los Algoritmos Genéticos), sobre una clase especial de circuitos lógicos electrónicos (como los Dispositivos Reconfigurables).

Grupos de estas neuronas, enlazadas reticularmente e interaccionando entre sí, formarían las sub-redes. Una colección de sub-redes, también enlazadas reticularmente e interaccionando entre sí, formaría las diferentes redes que, por último, conformarían el cerebro sintético.

Desafortunadamente, todavía no se sabe si este planteamiento teórico puede implementarse en la práctica, principalmente en el caso de un cambio de escala (el típico problema del escalamiento).

En efecto, ¿cuántas neuronas se necesitarían para formar una sub-red? ¿Qué cantidad de sub-redes se requerirían para construir un cerebro?. ¿Cuál sería la configuración inicial de la red?, ¿la red neuronal de un niño? Esto se debe a que no se tiene un acabado conocimiento de la neuroanatomía del órgano encefálico ni de cómo éste trabaja, dado que las ciencias del cerebro todavía son muy inmaduras.

Cuerpos anexados

Suponiendo que se llegue a construir un cerebro de este tipo, se lo debería dotar con el equivalente de un “cuerpo físico” y se le “inculcarían” muchos conocimientos, a modo de conceptos, que servirían para organizar la percepción de sus sentidos y sus procesos de aprendizaje.

Al respecto, se hace mucho más fácil determinar qué se ve o qué se oye (es decir, reducir la ambigüedad) si se cuenta con algunos conocimientos sobre el tema que se está viendo u oyendo. Por otra parte, es prácticamente imposible aprender si no se tienen algunos conocimientos (aunque sea mínimos). Quizás éstos estarían implícitos en el “cableado” que se reproduciría a partir de las redes neuronales orgánicas.

El robot necesitaría, asimismo, de una compacta y eficiente fuente de energía interna, de adecuados sistemas sensoriales (para percibir el entorno en donde se desenvuelve), de una precisa estructura mecánica adaptable (a fin de disponer de una cierta destreza física de locomoción y manipulación), de sofisticados sistemas de control realimentados (para coordinar el conjunto y llevar a cabo acciones correctivas cuando sea necesario) y de una apropiada interfaz tanto con los seres humanos como con las otras máquinas (capaz de reconocer la letra manuscrita y los símbolos, el lenguaje hablado y las nociones, los gestos y los movimientos corporales).

Tal vez lo que dé un fuerte impulso a este “cerebro encarnado” sea imitar la habilidad de los seres vivos para ir modificando su comportamiento de acuerdo con la experiencia adquirida.

En efecto, ¿cómo aprende un niño?, ¿de qué manera incorpora, automática y dinámicamente, nuevos conocimientos a su red conceptual (su “base de conocimientos”), alterándola y, a veces, hasta reestructurándola completamente?

¿Cómo construye su “edificio cognoscitivo”, por medio de la información proveniente de sus sistemas sensoriales y a partir de unas pocas categorías innatas? (Es decir, ¿cómo comprende?)

Problemas y más problemas

En ese sentido, la robótica podría ser un complemento crucial de la Inteligencia Artificial: al disponer de un “cuerpo” en el cual incrustar un “intelecto” mecánico, éste quizás sería capaz de “comprender” verdaderamente, más que simular la comprensión.

Tal vez, por medio de experiencias percibidas y observando las consecuencias de sus acciones, sea posible que la máquina aprenda y construya un modelo del entorno dentro de sí misma. Incluso sería posible conceder a un robot emociones humanas imitadas, con la finalidad de lograr una mejor comunicación con el hombre.

Pero tal vez lo más complicado de reproducir sea –en palabras del empresario Ray Kurzweil– el “software de la inteligencia”, es decir, una teoría consistente y verificable acerca de cómo ésta funciona.

Posiblemente, la mejor manera para desarrollar este software de la inteligencia sea examinar en profundidad la estructura de la propia materia gris y tratar de copiar su organización con el auxilio de la ingeniería (neurona por neurona, sinapsis por sinapsis, grupos por grupos). Después de todo, es un diseño largamente probado desde hace cientos de miles de años y es el mejor ejemplo del que se dispone (y, a la vez, el más accesible).

Hay que tener en cuenta sin embargo que habría circuitos neuronales fútiles que se deberían evitar como los relacionados con el control de la respiración, del crecimiento, del metabolismo, del ritmo cardíaco, del sueño, de las funciones reproductivas, etc.

El proyecto

A fin de reducir, tanto el grado de incertidumbre como los riesgos de completar semejante proyecto, se sugiere dividirlo en fases partiendo de la mente rudimentaria de seres vivos relativamente sencillos, para –más tarde– remontarse filogenéticamente “hacia arriba” a lo largo de la escala zoológica.

Se sabe ahora que el cerebro no es una red homogénea ni uniforme, sino una colección de circuitos neuronales dedicados a suministrar capacidades específicas y que, dentro de los mamíferos, existen muchos de ellos que son comunes.

Uno de los últimos cerebros animales a imitar sería el de una cría de mono y, finalmente (y siguiendo al matemático inglés Alan Turing), el de un niño humano y dejar que su “mente” evolucione dentro de un entorno social (Después de todo, la infraestructura del cerebro humano ya está casi totalmente organizada al nacer).

Pero, vale aclarar, copiar una estructura no implica necesariamente reproducir una función; es decir, una misma función puede llevarse a cabo por diferentes estructuras.
El problema principal es que, en la actualidad, no se sabe lo suficiente sobre cómo funciona la mente humana.

En consecuencia, la arquitectura de la máquina probablemente seguirá siendo –al menos, por el momento– incapaz de reproducir dichos aspectos. En efecto, ¿cómo representar las categorías innatas con que cuenta el hombre?, ¿de qué manera agrupar una serie de elementos en dichas categorías?

¿De qué forma reproducir la enorme red de conceptos que tiene cualquier persona?, ¿cómo representar dicho conocimiento en estructuras dinámicas –en vez de estáticas como hasta ahora– para incorporar nuevo conocimiento?

Sociedades de máquinas

Siguiendo al irlandés Mark Humphrys, profesor en la Universidad de la Ciudad de Dublin, la idea es tratar de entender el substrato animal del comportamiento humano y preguntarse cómo se desarrollan las criaturas vivientes, partiendo desde su estado infantil hasta llegar a la adultez.

En otras palabras, intentar reproducir primero la percepción y el reconocimiento, el comportamiento sensomotor, el planeamiento y la navegación, la manipulación de objetos, el aprendizaje básico y la representación interna de los objetos externos; para recién después hacerse cargo de las funciones superiores como el razonamiento abstracto, el lenguaje y la socialización.

En medio del proceso tal vez el robot adquiera por sí mismo el –hasta ahora esquivo– “sentido común” que caracteriza a los humanos, que se podría definir como ese caudal de conocimientos cotidianos, amplio y general -aunque poco profundo- que permite una comprensión inmediata del mundo.

Después de todo, a la Naturaleza le tomó aproximadamente 4.000 millones de años “fabricar” al mono y luego sólo 4 millones de años más para “construir” al homo sapiens (es decir, una milésima más de ese tiempo).

Quizás las capacidades que caracterizan al ser humano puedan alcanzarse en un período de tiempo relativamente corto una vez que se ha desarrollado un robot que pueda desenvolverse, aunque rudimentariamente, en el mundo real.

Objetivos propios

Pero si se toma como modelo la inteligencia humana, no sólo se la debe dotar de un cuerpo y de los mecanismos sensoriales y motores (para que pueda percibir el entorno y actuar sobre él), sino que se le debe otorgar la capacidad de moverse libremente y de establecer sus propios objetivos, que “curiosee”, que investigue autónomamente.

Cada robot también tendría que aprender un lenguaje interior propio y personalizado de acuerdo con su sistema sensomotor y el nicho medioambiental particular en el que se desarrolla. Este lenguaje tendría que aprenderlo por sí mismo, ya que cualquier representación que se le imponga probablemente no funcione (debido a que proviene de un mundo sensomotor que seguramente le será ajeno).

Cada robot debería contar también con una gran cantidad de conocimientos innatos y con la habilidad para manipularlo, ser capaz de aprender y de razonar de forma autónoma y disponer del espacio necesario en donde desenvolver una rica cultura, con la interacción social adecuada entre un conjunto importante de entidades semejantes.

Falta de capital

Para eso, el androide también debería desarrollar un conveniente lenguaje externo, ya que no se trata simplemente de que la máquina pueda reconocer y reproducir el habla, sino que sea capaz de asociar las palabras con los conceptos a los cuales hace referencia y, de este modo, establecer diálogos coherentes (el problema de la semiótica).

Es decir, el androide debe generar un conocimiento general del mundo a partir de un entorno interactivo en el que pueda “sumergirse” y en el que participen no sólo las otras máquinas, sino también las personas.

Ahora bien, ¿quién proveería el capital para construir una apreciable cantidad de complejas máquinas, similares aunque no idénticas? Y de conseguirse, ¿quién proporcionaría el espacio vital para que desarrollen su propia y primitiva sociedad, así como su lenguaje y su cultura?

Asimismo, de contar con un gran número de máquinas y un espacio vital compartido, ¿adquirirían un lenguaje a través de una reconfiguración de los circuitos electrónicos que constituyen su cerebro?, ¿se agruparían en unidades sociales similares a las formadas por los seres humanos y otros animales?, ¿formarían un tipo de “cultura maquínica”?

En verdad, parece dudosa una evolución semejante. Y una de las razones sería bastante sencilla: el androide no tendría sexo… o quizás reúna a los dos. Vale decir, o sería asexuado o sería andrógino, según cómo se vea.

Finalmente, ¿se podría construir una máquina con una inteligencia semejante a la humana? En caso afirmativo, ¿se desea realmente construirla? Y, de ser así, ¿se debería hacerlo?



Sergio Alejandro Moriello es periodista científico, Ingeniero en Electrónica y posgraduado en Administración Empresarial. Actualmente está finalizando la Maestría en Sistemas de Información. Es autor del libro Inteligencias Sintéticas.


Temas relacionados:

Aldiss, B., "Like human, like machine". New Scientist (septiembre, 15, 2001).

Beardsley, T., "Debunking the Digital Brain". Scientific American

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Brooks, R., Prospects for Human Level Intelligence for Humanoid Robots. MIT (julio, 1998), Laboratorio de Inteligencia Artificial.

Bryson, J. y Stein, L. Modularity and Design in Reactive Intelligence. MIT Artificial Intelligence Laboratory.

Davis, D., Synthetic agents: synthetic minds? IEEE International Symposium on System, Man and Cybernetics (1998)

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