As¨ª funciona la mente

Los estudiosos del cerebro suelen ser gente pesimista. Han reunido toneladas de datos durante un siglo, pero est¨¢n seguros de que necesitan otro siglo m¨¢s para empezar a entenderlos. El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas, y cada una puede formar hasta 10.000 conexiones (sinapsis) con las dem¨¢s. El resultado es un monstruoso circuito con cientos de billones de nexos. ?Qui¨¦n puede abrirse paso en esa jungla de dimensiones gal¨¢cticas?

Jeff Hawkins puede. Su osad¨ªa se debe en parte a que no tiene el t¨ªtulo de neurocient¨ªfico. Es un arquitecto de la computaci¨®n muy conocido en Silicon Valley, la capital mundial de la innovaci¨®n inform¨¢tica, y el creador del Palm Pilot, ese ordenador de mano sobre cuya pantalla se puede escribir con un l¨¢piz, y ha fundado Palm Computing y Handspring, dos empresas inform¨¢ticas de enorme ¨¦xito. Pero su gran pasi¨®n ha sido siempre entender c¨®mo funciona el cerebro humano. Y hay cient¨ªficos -entre ellos los premios Nobel Eric Kandel y James Watson- que piensan que ya lo ha conseguido.

El c¨®rtex s¨®lo sabe hacer una operaci¨®n, pero tan poderosa que explica toda la mente

La zona del c¨®rtex que procesa la informaci¨®n visual est¨¢ en la parte de atr¨¢s de la cabeza

Si el cerebro funciona cree Hawkins, las m¨¢quinas tambi¨¦n lo har¨¢n pronto

"Mi gran momento ?aj¨¢! fue en 1986, cuando me di cuenta de que la principal funci¨®n del c¨®rtex no era generar comportamientos, sino hacer predicciones", explica Hawkins en una entrevista por correo electr¨®nico. "Desde ah¨ª, todo fue como una seda".

Hawkins acaba de publicar sus ideas en el libro On intelligence (editorial Henry Holt), escrito junto a la periodista Sandra Blakeslee, de The New York Times. Es una forma rara de dar a conocer una teor¨ªa cient¨ªfica. Pero m¨¢s raro a¨²n es que la teor¨ªa se entienda, sobre todo si se tiene en cuenta que pretende explicar el objeto m¨¢s complejo del que tenemos noticia en el universo.

El cuadro del c¨®rtex cerebral que pinta la neurobiolog¨ªa actual es el de un mosaico de m¨®dulos especializados -unos procesan la informaci¨®n visual, otros la auditiva, otros interpretan el lenguaje, otros detectan las disonancias en una melod¨ªa-, y el primer gran salto conceptual de Hawkins ha sido ignorar esas diferencias de funci¨®n y fiarse m¨¢s de lo que dice la simple anatom¨ªa: que todo el c¨®rtex es igual.

"Esa idea fue publicada en 1978 por el neurocient¨ªfico Vernon Mountcastle, de la Universidad Johns Hopkins, pero nadie hizo mucho caso", explica Hawkins. "Mountcastle percibi¨® que todas las regiones del c¨®rtex tienen las mismas seis capas, los mismos tipos de c¨¦lulas y las mismas conexiones, y propuso que todas ellas realizan la misma funci¨®n, un mismo algoritmo poderoso".

La zona del c¨®rtex que procesa la informaci¨®n visual est¨¢ en la parte de atr¨¢s de la cabeza. La informaci¨®n de los ojos llega a la zona m¨¢s cercana a la nuca. All¨ª, cada neurona responde a un rasgo muy concreto del mundo, como el grado de luz. Pero la informaci¨®n se va haciendo m¨¢s abstracta a medida que sube hacia la coronilla. Un poco m¨¢s arriba, cada neurona responde a un tipo de frontera entre la luz y la sombra (una neurona se dispara si la frontera es horizontal, otra, si tiene una ligera pendiente, etc¨¦tera). M¨¢s arriba a¨²n, una neurona reconoce un c¨ªrculo y otra un tri¨¢ngulo. M¨¢s arriba, una neurona puede reconocer la cara de Bill Clinton, y sin que importe si est¨¢ de frente o de perfil.

Seg¨²n Hawkins, cada paso desde la informaci¨®n cruda hasta la idea abstracta se basa en el mismo algoritmo. Es la ¨²nica computaci¨®n que sabe hacer el c¨®rtex, pero es tan vers¨¢til que puede explicar todas las incre¨ªbles propiedades de la mente.

?Cu¨¢l es ese algoritmo prodigioso? "El papel de cualquier regi¨®n del c¨®rtex", explica Hawkins, "es averiguar qu¨¦ relaci¨®n hay entre sus inputs, memorizarla y usar esa memoria para predecir c¨®mo se comportar¨¢n los inputs en el futuro".

?se es el algoritmo m¨¢gico. En la nuca, los inputs son puntos de luz y sombra en el campo visual. Como tienden a formar fronteras, esa regi¨®n de c¨®rtex memoriza las fronteras m¨¢s comunes y transmite hacia arriba esa memoria. La siguiente regi¨®n de c¨®rtex ya no recibe informaci¨®n cruda sobre la luz: sus inputs son las fronteras. Si una frontera horizontal tiende a aparecer junto a otra vertical, el c¨®rtex memoriza un ¨¢ngulo recto y transmite esa memoria hacia arriba. La siguiente regi¨®n del c¨®rtex recibe ¨¢ngulos y transmite objetos geom¨¦tricos.

Supongamos que el objeto es un edificio. A medida que le rodeamos, sus ¨¢ngulos cambian continuamente debido a la perspectiva. Pero, como toda esa secuencia de ¨¢ngulos tiende a ocurrir en la experiencia cada vez que rodeamos un edificio, una regi¨®n de c¨®rtex memorizar¨¢ la secuencia y transmitir¨¢ hacia arriba un concepto de edificio que ya no depende de su orientaci¨®n.

Todo el c¨®rtex funciona detectando correlaciones entre sus inputs, pero esos inputs son rasgos del mundo progresivamente m¨¢s abstractos.

Pero este flujo hacia arriba es s¨®lo la mitad de la historia. El c¨®rtex est¨¢ continuamente mandando informaci¨®n hacia abajo: de las zonas m¨¢s abstractas a las m¨¢s concretas. Es lo que Hawkins llama "predicciones". En cuanto la regi¨®n que memoriza edificios (en cualquier orientaci¨®n) recibe de abajo un par de ¨¢ngulos que podr¨ªan ser un edificio, devuelve hacia abajo su interpretaci¨®n. Si la informaci¨®n que sigue llegando desde abajo es consistente con un edificio, la interpretaci¨®n se consolida.

Todas las regiones del c¨®rtex, sea cual sea su rango en la jerarqu¨ªa de la abstracci¨®n, est¨¢n continuamente proponiendo hip¨®tesis sobre el mundo y rellenando con predicciones los datos que faltan: fonemas no pronunciados, s¨ªlabas inaudibles, palabras sepultadas por el ruido de un autob¨²s o ideas que el orador no ha llegado siquiera a tener. Las predicciones de m¨¢s alto nivel, que ocurren en la mitad delantera del c¨®rtex -la zona del cerebro que creci¨® de forma m¨¢s espectacular durante la evoluci¨®n de los hom¨ªnidos-, son el fundamento de la inteligencia y la creatividad. Entender algo es ser capaz de predecir su comportamiento.

La estructura jer¨¢rquica del c¨®rtex permite aprovechar el poder de la combinatoria. El ejemplo mejor estudiado es el lenguaje -una veintena de fonemas, combinados paso a paso en s¨ªlabas, ra¨ªces, palabras y frases, bastan para codificar todas las ideas posibles-, pero todo el c¨®rtex funciona igual que el lenguaje. Basta cambiar fonemas y s¨ªlabas por notas y frases musicales, o por ¨¢ngulos y formas geom¨¦tricas, o por las operaciones b¨¢sicas del razonamiento l¨®gico.

Pero una rata y un mono tienen c¨®rtex. ?Por qu¨¦ no hablan? "La evoluci¨®n del lenguaje no requiri¨® la invenci¨®n de un nuevo mecanismo cerebral", responde Hawkins. "Pero hay una cosa que nos distingue de otros animales, y es que nuestro c¨®rtex tiene muchas m¨¢s conexiones con los m¨²sculos. S¨®lo nosotros podemos generar las largas y complejas pautas motoras necesarias para hablar".

?C¨®mo encaja la teor¨ªa con la visi¨®n modular del c¨®rtex? "La estructura cerebral a gran escala est¨¢ determinada por los genes, y hay variabilidad entre personas. Por ejemplo, el ¨¢rea visual primaria (V1) mide en unas personas el triple que en otras, y les confiere una gran agudeza visual. Lo mismo pasar¨¢ en el resto del c¨®rtex, y por eso hay gente con un talento innato para la m¨²sica, las matem¨¢ticas o las relaciones sociales. Pero, si el individuo no se expone a esas pautas en sus primeros a?os de vida, no desarrollar¨¢ esos potenciales innatos".

?Podemos aprender todo? "No creo que todos los humanos podamos aprenderlo todo. Cada d¨ªa percibimos nuestros l¨ªmites".