La ruta de la ciencia para convertir un ordenador en un cerebro

Las preguntas de fondo son: ?se parecen un ordenador y un cerebro? ?Conseguiremos replicar un cerebro humano? ?Conseguiremos que una m¨¢quina piense como una persona? Y si lo conseguimos, ?surgir¨¢ de ah¨ª una conciencia, una mente? Un cerebro humano es un pedazo de materia que pesa kilo y medio, pero es el objeto m¨¢s complejo y, tal vez, el m¨¢s fascinante del universo. El ¨²nico, de hecho, que intenta comprender el universo. ?Ser¨¢ capaz de comprenderse a s¨ª mismo?

• SIMILITUDES Y DIFERENCIAS

La primera noci¨®n que nos lleva a comparar un ordenador con un cerebro es que ambos entes son capaces de almacenar y procesar informaci¨®n. Por ejemplo, ambos pueden hacer c¨¢lculos matem¨¢ticos, aunque la computadora los hace much¨ªsimo m¨¢s r¨¢pido que un ser humano. En general, los ordenadores son m¨¢s r¨¢pidos realizando operaciones que se pueden descomponer en una serie de pasos sencillos (algoritmos). Pero los cerebros son muy superiores en funciones m¨¢s complejas: la creatividad, el desarrollo de emociones, en fin, todo aquello que nos hace humanos.

Tambi¨¦n podemos encontrar vagas similitudes en su dise?o: si un ordenador funciona con circuitos de transistores por los que viaja la electricidad, dentro de nuestro cr¨¢neo se encuentra un complej¨ªsimo circuito de neuronas (hay 10¹¹ en cada cerebro, tantas como estrellas en la V¨ªa L¨¢ctea, y 10¹⁵ sinapsis) por el que circulan se?ales electroqu¨ªmicas mucho m¨¢s lentas: adem¨¢s de impulsos el¨¦ctricos, se utilizan neurotransmisores qu¨ªmicos.

Las sinapsis neuronales son m¨¢s complejas que las puertas l¨®gicas electr¨®nicas. El conjunto de conexiones neuronales se llama conectoma: el instituto Salk ha calculado que la capacidad de almacenamiento del cerebro, dado el n¨²mero de conexiones, est¨¢ en el orden de los petabytes (un petabyte son 1.000 millones de megabytes, como 6,7 millones de discos de m¨²sica en formato MP3). Respecto a la velocidad de procesamiento, una neurona trabaja a un kilohercio, un mill¨®n de veces m¨¢s lento que un procesador de un tel¨¦fono inteligente, que puede trabajar en el orden de los gigahercios. Es la raz¨®n por la que los procesadores de silicio hacen c¨¢lculos l¨®gicomatem¨¢ticos m¨¢s r¨¢pido. Los transistores y las neuronas son, pues, muy diferentes: el cerebro no es digital, no funciona con unos y ceros, sino que es anal¨®gico.

¡°El cerebro es una m¨¢quina capaz de realizar operaciones complej¨ªsimas de una forma altamente eficiente: solo gasta una potencia de 50 vatios, menos que una bombilla de la mesita de noche¡±, explica Francisco Clasc¨¢, catedr¨¢tico de anatom¨ªa y embriolog¨ªa humana de la Universidad Aut¨®noma de Madrid (UAM) y estudioso de las redes axi¨®nicas del cerebro implicadas en funciones como la atenci¨®n, la consciencia y el movimiento intencional. ¡°Para realizar funciones parecidas a las que realiza un cerebro una supercomputadora (por ejemplo, la Mare Nostrum de Barcelona) requerir¨ªa cantidades ingentes de energ¨ªa¡±, a?ade el catedr¨¢tico. ¡°Es incre¨ªble lo mucho que hace un cerebro con muy poco¡±.

• SIMULANDO EL CEREBRO

Algunos proyectos han intentado simular un cerebro. Es el caso del Blue Brain, iniciado por IBM y la Escuela Polit¨¦cnica de Lausana, o el Human Brain Project (HBP), un proyecto flagship de la Uni¨®n Europea, cuya tercera fase termina en 2023, que re¨²ne a cient¨ªficos de muchas disciplinas con el fin de entender mejor el cerebro, aprender de ¨¦l e incluso simularlo. Para representar un cerebro a gran escala o una de sus partes es preciso tener un mapa del conectoma (el conjunto de las conexiones), conocer su din¨¢mica (en forma matem¨¢tica) y disponer de una computadora muy potente.

Tener una simulaci¨®n del cerebro, aunque sea parcial, puede ayudar a conocer los fundamentos de su funcionamiento, a entender ciertas enfermedades o a desarrollar f¨¢rmacos. La neurociencia computacional es la disciplina que trata de simular virtualmente las redes neuronales de nuestro cerebro y sus interacciones, mediante modelos inform¨¢ticos y matem¨¢ticos. La computaci¨®n neurom¨®rfica (los cerebros de silicio) trata de simular las conexiones neuronales no en un ordenador, sino f¨ªsicamente, con circuitos tangibles. Tambi¨¦n sirve, por un lado, para entender el funcionamiento del cerebro y, por otro, para mejorar la tecnolog¨ªa.

¡°Cualquier cerebro es un modelo en el que inspirarse y aprender de lo que la evoluci¨®n ha hecho durante millones de a?os, de las soluciones m¨¢s capaces, m¨¢s resistentes, m¨¢s eficientes¡±, se?ala Clasc¨¢. El cerebro, adem¨¢s, ha sido definido por investigadores como el psic¨®logo Gary Marcus como un kluge, un acr¨®nimo en ingl¨¦s de las palabras ¡°torpe, cojo, feo, pero bastante bueno¡±: tiene imperfecciones, est¨¢ lleno de parches y apa?os, porque no ha sido dise?ado, sino que es fruto de los azares de la evoluci¨®n. Pero funciona bien, precisamente por ser fruto de la selecci¨®n natural, un perfeccionamiento sucedido a trav¨¦s de millones de a?os. Un ordenador, en cambio, est¨¢ completamente dise?ado por el ser humano para desempe?ar sus funciones de la forma m¨¢s eficiente posible.

• M?QUINAS QUE APRENDEN

Una de las capacidades m¨¢s particulares y sorprendentes del cerebro es la de aprender con rapidez. Las m¨¢quinas pueden tener m¨¢s facilidad para la multitarea, pero les cuesta aprender por s¨ª mismas. Las redes neuronales artificiales, parte de la inteligencia artificial, tratan de emular esas capacidades, desarrollando la disciplina del machine learning (aprendizaje autom¨¢tico). ¡°Las neuronas tienen varias dendritas por las que captan la informaci¨®n y luego?un ax¨®n por el que emiten se?ales¡±, explica Javier De Felipe, neurobi¨®logo del Instituto Ram¨®n y Cajal (CSIC) y director en Espa?a de Blue Brain. ¡°Las redes neuronales artificiales tratan de emular estos sistemas virtualmente, en ordenadores, con varias capas de neuronas¡±. (Una diferencia importante entre cerebros y ordenadores es que un transistor se conecta a otros dos o tres, una neurona de la corteza cerebral puede estar conectada con cientos o miles de otras neuronas). Cuando hay un gran n¨²mero de capas, a trav¨¦s de las cuales el procesamiento de la informaci¨®n se va haciendo m¨¢s complejo, hablamos de deep learning. Mediante estas t¨¦cnicas se logran avances en el reconocimiento de voz, de im¨¢genes o de emociones faciales, y en la visi¨®n computerizada. Funciones que un cerebro humano realiza sin problemas son muy complicadas para una m¨¢quina.

• 'SOFTWARE', 'HARDWARE' Y 'WETWARE'

Tratar de reducir un cerebro completamente a un ordenador es lo que se conoce como un reduccionismo. Puede dar una idea sencilla de su funcionamiento, pero muy incompleta. ¡°La diferencia clave es la complejidad: en el cerebro humano hay del orden de un mill¨®n m¨¢s de conexiones sin¨¢pticas y diferentes niveles de complejidad¡±, explica Luis Pastor, catedr¨¢tico de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Esos niveles de complejidad van de las mol¨¦culas a las neuronas, las redes o las ¨¢reas cerebrales: es un ¨®rgano muy complicado se mire por donde se mire y al nivel de detalle que se examine. Para una simulaci¨®n a gran escala del cerebro, seg¨²n explica Pastor, necesitar¨ªamos ordenadores con m¨¢s capacidad de c¨¢lculo y almacenamiento que los disponibles. ¡°El an¨¢lisis de la gran cantidad de datos que se obtendr¨ªan tambi¨¦n supondr¨ªa un problema¡±, recalca.

El concepto de wetware (algo as¨ª como software h¨²medo) trata de aproximarse computacionalmente a lo que es un cerebro. No es software, ni hardware, sino una tercera cosa: el wetware. Esta ¡°humedad¡± hace referencia a la plasticidad cerebral, a las cambiantes conexiones neuronales, lejos de la rigidez de los computadores, a la citada capacidad de adaptarse y aprender. ¡°Aunque un cerebro procesa se?ales como una computadora, no usa chips de silicio sino neuronas, que est¨¢n conectadas en redes que interact¨²an de modo din¨¢mico¡±, se?ala Clasc¨¢. El cerebro siempre est¨¢ cambiando, y tal vez esta neuroplasticidad sea la principal caracter¨ªstica a la hora de diferenciarlo de una computadora. Por ejemplo, cuando un cerebro se lesiona por alguna de sus partes puede aprender a funcionar de otra manera. Con el paso de los a?os perdemos gran cantidad de neuronas, pero el sistema aguanta el desgaste.

• LA MENTE COMO COMPUTADORA

En el campo de la filosof¨ªa se ha desarrollado la Teor¨ªa Computacional de la Mente, formulada por pensadores como Hillary Putnam y Jerry Fodor. Esta teor¨ªa considera que la mente se fundamenta f¨ªsicamente en la actividad cerebral y es funcionalmente equivalente a una computadora, es decir, a una m¨¢quina de procesamiento de s¨ªmbolos que sigue unas reglas de manera secuencial.

Para Fodor la mente es modular, con diferentes partes dedicadas a la m¨²sica, las matem¨¢ticas o el lenguaje. ¡°Estas facultades¡±, escribi¨® Fodor, ¡°operan por medio de algoritmos abstractos, al igual que las computadoras¡±. Estas computadoras abstractas estar¨ªan inspiradas en las m¨¢quinas universales de Alan Turing, pionero de la inform¨¢tica, que anticiparon lo que ser¨ªa un ordenador. Una m¨¢quina que manipula s¨ªmbolos siguiendo ciertas reglas, los algoritmos, independientemente del mecanismo f¨ªsico en el que se radique. El propio Turing se preguntaba si las m¨¢quinas podr¨ªan llegar a pensar.

En estos terrenos filos¨®ficos, las preguntas se acumulan: si simul¨¢semos un cerebro, ?surgir¨ªa una mente? ?Tendr¨ªa consciencia? Se trata del problema mente-cerebro, que consiste en conocer si ambas entidades son dos cosas diferentes o la misma, y c¨®mo se conectan entre s¨ª. Lleva enfrentando durante siglos a los fil¨®sofos. ?Es la mente una propiedad emergente del cerebro, igual que la mente colectiva de un hormiguero, un epifen¨®meno de la actividad neuronal? El todo ser¨ªa entonces m¨¢s que la suma de las partes. Si la conciencia, la mente, el yo, fuera un efecto secundario de la actividad cerebral, algo as¨ª como un error inesperado, se explicar¨ªa la sensaci¨®n de absurdo y sinsentido que experimentamos al estar vivos. ?Podr¨ªa surgir de este epifen¨®meno la conciencia de una m¨¢quina, como en algunas pel¨ªculas de ciencia ficci¨®n? Todo son enigmas.

Lo que sabemos hasta el momento es esto: un ordenador es completamente comprensible, no en vano es producto de la mente humana. Un cerebro es el objeto m¨¢s complejo del universo. ¡°A fecha de hoy no tenemos la certeza de que podamos llegar a comprenderlo todo¡±, concluye De Felipe.