Lo que tienes en la cabeza

Una de las met¨¢foras m¨¢s fruct¨ªferas de nuestro tiempo es la que identifica ordenador y cerebro. Para trazar su origen hay seguramente que remontarse a mediados del siglo XIX, cuando Ada Lovelace, hija de Lord Byron y uno de los grandes talentos matem¨¢ticos de su tiempo, se dio cuenta de que una m¨¢quina programable era mucho, mucho, m¨¢s que una calculadora. La m¨¢quina anal¨ªtica que hab¨ªa dise?ado su amigo Charles Babbage, considerada el primer ordenador de la historia, ¡°podr¨ªa actuar sobre otras cosas adem¨¢s de n¨²meros, si se hallasen objetos cuyas relaciones mutuas fundamentales se pudieran expresar mediante las de la ciencia abstracta de las operaciones¡±. La condesa de Lovelace prosegu¨ªa poniendo el ejemplo de la m¨²sica ¡ªla forma art¨ªstica m¨¢s relacionada con las matem¨¢ticas¡ª y prediciendo que una m¨¢quina podr¨ªa componer piezas musicales ¡°de cualquier grado de complejidad¡±. Como sabemos ahora, Ada ten¨ªa raz¨®n en todo, y su premonici¨®n se llama hoy inteligencia artificial.

Fiel al estereotipo del genio, Ada Lovelace arruin¨® poco despu¨¦s su carrera matem¨¢tica para caer en el amor, el vino, el opio y el juego, hasta dejar a sus herederos un bonito agujero de 2.000 libras, de las de la ¨¦poca. La met¨¢fora del cerebro y el ordenador no ha hecho m¨¢s que crecer, sin embargo, y en nuestros d¨ªas ha alcanzado el cl¨ªmax con las redes neurales, los sistemas de aprendizaje de m¨¢quinas que han revolucionado la rob¨®tica en los ¨²ltimos a?os. Como indica su nombre a las claras, las redes neurales de la computaci¨®n se inspiran en las redes neurales de nuestro cerebro. Como las neuronas biol¨®gicas, sus unidades reciben muchos inputs, los suman y, seg¨²n lo que d¨¦ la suma, emiten (o no) una se?al ¨²nica a la siguiente capa de neuronas. Es la met¨¢fora cerebro-ordenador llevada al paroxismo, a la arquitectura interna, a la l¨®gica m¨¢s profunda del funcionamiento de una m¨¢quina. Y constituye el fundamento de todas las redes neurales que las m¨¢quinas usan hoy. Por desgracia, la met¨¢fora es err¨®nea en un sentido fundamental.

Como argumenta el neurocient¨ªfico Mark Humphries, de la Universidad de Nottingham, el cerebro no es un ordenador. Es cada neurona la que es un ordenador. Y el c¨®rtex cerebral, esa capa fea y arrugada que encarna nuestra mente, tiene 17.000 millones de neuronas. Llevamos en la cabeza 17.000 millones de ordenadores. Si no fuera as¨ª, nuestra mente no funcionar¨ªa.

Tomemos una neurona piramidal, el tipo celular m¨¢s abundante del c¨®rtex, descrito por Cajal hace m¨¢s de un siglo. Cada una de estas neuronas puede llegar a tener 10.000 dendritas, las ramas de entrada de la informaci¨®n. Cada peque?o tramo de cada dendrita es en s¨ª mismo una unidad de computaci¨®n de la informaci¨®n entrante. Si dos puertos receptores vecinos se activan por dos est¨ªmulos externos simult¨¢neos, ese tramo de dendrita genera un pulso el¨¦ctrico mucho mayor que la mera suma de la actividad de cada puerto. Esto es lo que hace una ¡°neurona¡± artificial. La neurona natural, adem¨¢s, vuelve a computar las se?ales de todas sus dendritas, o tramos de dendritas, antes de decidir si manda un pulso el¨¦ctrico a la siguiente neurona en la red. Esto vuelve a ser lo mismo que hace una neurona artificial. De modo que cada neurona de nuestro c¨®rtex es en s¨ª misma una ¡°red neural¡± de dos capas, y por tanto constituye un ordenador completo. ¡°Esto indica que el deep learning (aprendizaje profundo de las m¨¢quinas) y la inteligencia artificial no han hecho m¨¢s que atisbar el poder de computaci¨®n de un cerebro real¡±, dice Humphries. Bueno, pues menos mal.