Lo ¨²ltimo en cerebros de silicio

Olvide a Deep Blue, el ajedrecista de silicio. Lo ¨²ltimo en inteligencia artificial se llama Spaun, cuenta con dos millones y medio de neuronas y no tiene tiempo para jugar al ajedrez. Sus creadores, siete neurocient¨ªficos te¨®ricos de la Universidad de Waterloo, en Canad¨¢, le tienen todo el rato resolviendo tests de inteligencia. Spaun reconoce n¨²meros escritos de cualquier forma, recuerda listas de ellos ¨Ccomo hacemos nosotros cuando nos dictan un tel¨¦fono y no encontramos el bol¨ªgrafo¡ª y responde varios tipos de preguntas de las que se usan para medir el CI (cociente de inteligencia) de los humanos.

No es tanto como escribir poes¨ªa, pero las m¨¢quinas se nos van acercando por los flancos que cre¨ªamos mejor protegidos: el aprendizaje, la duda, la chispa creativa que resuelve una situaci¨®n completamente nueva, lo que no es tan distinto al hallazgo de una nueva met¨¢fora, un nexo profundo que nadie hab¨ªa visto antes entre dos cosas dispares.

Pese a ser un modelo virtual del cerebro humano ¨Cun programa inform¨¢tico que se puede guardar y correr en cualquier ordenador¡ª, Spaun ocupa hasta cierto punto un espacio f¨ªsico y hasta tiene un cuerpo, pues se comunica con el mundo escribiendo en un papel con su brazo rob¨®tico de ¨²ltima generaci¨®n. Hasta ahora escribe n¨²meros, pero ya ir¨¢ aprendiendo las letras y otras cosas.

El programa tiene 2,5 millones de ¡®neuronas¡¯; 100.000 millones, el hombre

Spaun es obra de Chris Eliasmith y sus colegas del Centro de Neurociencia Te¨®rica de la Universidad de Waterloo, en Ontario. La neurociencia te¨®rica es una disciplina emergente que modela el cerebro humano con las herramientas computacionales m¨¢s avanzadas; su principal objetivo no es mejorar la inteligencia de las m¨¢quinas, sino entender la de los humanos. Su ¨²ltimo trabajo, el aut¨®mata Spaun, se acaba de presentar en la revista Science.

Ante una m¨¢quina que resuelve algunas de las cuestiones t¨ªpicas de los tests de inteligencia, cabe preguntarse: ?Qu¨¦ CI alcanzar¨ªa Spaun si se presentara a una prueba? "Algunas de las tareas que le hemos puesto a Spaun est¨¢n basadas en un test de CI, el test de Raven", responde en un mensaje Eliasmith.

El test de Raven o RPM (siglas de Raven¡¯s progressive matrices) es uno de los tests m¨¢s comunes a partir de los cinco a?os de edad, y sirve para medir la inteligencia fluida, que no depende tanto de los conocimientos del sujeto como de su cintura para enfrentarse a situaciones inesperadas.

El objetivo de los investigadores es entender la inteligencia

"Alrededor de 1/7 de las preguntas de ese test son de la forma que Spaun puede resolver", prosigue Eliasmith. "Si consideramos solo esas preguntas, los humanos alcanzan un 89% de aciertos, y Spaun es casi igual de bueno, con un 88%". Entonces, ?estar¨¢ la ¨²lltima frontera, aquella que separa las m¨¢quinas de lo espec¨ªficamente humano, en los otros 6/7 de las preguntas del test de Raven?

No. "Tenemos otro modelo en proceso de publicaci¨®n", revela el creador de Spaun, "que resuelve todas las cuestiones de ese test con una tasa de aciertos comparable a la de las personas". O tiramos la toalla o nos vamos inventando otro test de inteligencia. De momento, es posible ver a Spaun en acci¨®n en una serie de videos publicados en la web por sus creadores: http://nengo.ca/build-a-brain/spaunvideos

"Solo sabremos construir un cerebro cuando sepamos c¨®mo funciona", comenta en Science Christian Machens, del Programa de Neurociencias Champalimaud, en Lisboa. "Eso implica comprender las computaciones que lleva a cabo cada ¨¢rea del cerebro, y c¨®mo estas computaciones se pueden modelar con redes neurales".

Pese a lo que indica su nombre, las redes neurales a las que se refiere Machens no est¨¢n hechas de neuronas biol¨®gicas, sino de su equivalente en silicio. Al igual que las c¨¦lulas reales en las que se inspiran, las neuronas artificiales reciben muchos inputs y los integran para generar un solo output, y pueden modificar el peso que dan a cada informaci¨®n de entrada seg¨²n la experiencia previa.

Tanto Machens como el propio Eliasmith coinciden en el elemento crucial que falta para que Spaun funcione como un cerebro humano: la flexibilidad necesaria para aprender a resolver problemas completamente nuevos. A los humanos se nos supone.