¿Cómo sería un sistema nervioso artificial? Normalmente pensamos en desarrollar una inteligencia artificial, igual a la inteligencia que podemos exhibir los seres humanos, es decir, contenida en algún objeto antropomorfo, donde todos los elementos están presentes en un mismo cuerpo. Nosotros, por ejemplo, tenemos un cerebro que se encarga de tomar decisiones y analizar la información que le proporcionan nuestros sentidos. Actuamos en nuestro entorno a través de nuestro sistema motor y utilizamos la voz para relacionarnos con otras personas.
Una inteligencia artificial que contenga todos estos elementos integrados en un solo objeto y que no tenga conexión con ningún sistema exterior de apoyo es, por ahora, ciencia ficción. Lo que sí podría ser más fácil de conseguir, es lo que podríamos llamar un sistema de IA globalizado. Este ente sería la agregación de multitud de sistemas repartidos por todo el planeta donde la capacidad de computación equivalente al sistema nervioso central estaría en grandes servidores que consumen además una gran energía. Cómo sentidos podríamos hablar de cualquier dispositivo IoT o interfaz con el mundo físico que permita la captura de información.
Internet actuaría como los nervios que conectan los sentidos con la capacidad cognitiva. Sería el vertebrador de esa IA global.
Ya disponemos de algunos servicios y aplicaciones que actúan de forma similar, como por ejemplo los servicios cognitivos de Microsoft, la plataforma de IBM o algunas de las aplicaciones de Google. Podemos analizar una imagen, un texto o la voz para extraer información y tomar alguna decisión de clasificación o de actuación.
De forma aislada hemos conseguido empaquetar muchas funciones cognitivas que en actividades puntuales mejoran con creces la eficiencia que podemos adquirir las personas. Aplicando fuerza bruta y los redescubiertos algoritmos de aprendizaje automático somos capaces de clasificar imágenes con un nivel de precisión impensable para un humano. Podemos analizar la voz y transcribirla a texto para después traducir el texto a otro idioma y somos capaces de generar una cantidad de información difícil de imaginar.
Sin embargo un niño de 3 años ve unas cuantas imágenes de un gato y es capaz de reconocer en poco tiempo y sin costosos procesos de entrenamiento cualquier otro gato y quizás hasta dibujar alguno. En cambio, una máquina necesita ser entrenado con miles o millones de imágenes para conseguir el mismo resultado. Obviamente una vez superada está fase de entrenamiento la máquina podrá clasificar mucho más rápido y mejor cualquier imagen. El símil sería como si un humano antes de reconocer un objeto tuviera que ser enseñado visualizando millones de imágenes. ¿Qué mecanismos entran en juego en el cerebro de un niño para poder aprender tanto en tan poco tiempo? Parece que la estrategia pasa por sacrificar precisión y rapidez por flexibilidad y adaptación.
Las últimas grandes fronteras del conocimiento que nos quedan por explorar son a nivel macroscópico, el cosmos y su origen y a nivel infinitesimal el mundo de la física cuántica y la descripción de la materia y la energía con las que se construye el mundo en el que vivimos. Resulta paradójico que el conocimiento de algo tan íntimo y ligado a nosotros como es nuestro cerebro, albergue todavía tantas lagunas de conocimiento. Posiblemente derivado del conocimiento de nuestro cerebro se descubra algún nuevo enfoque o heurística para llegar a recrear un estado de consciencia artificial o llegar a producir hilos discursivos de pensamiento. Hasta ahora almacenamos y procesamos información haciendo un uso de recursos brutal en comparación con lo que hace nuestro cerebro con unos pocos gramos de materia gris y usando solo la energía que somos capaces de extraer de los alimentos que ingerimos.
Los próximos avances tendrán que venir como consecuencia de la inversión en investigación fundacional sobre el funcionamiento de nuestro cerebro, con la que poder, una vez más, emular a la naturaleza. Esperamos ansiosos a ver cuál será el siguiente gran salto en nuestro camino de descubrimiento y en nuestro voraz apetito por conocer.
Hace ya algunos años, en la Universidad de Granada pude aprender sobre los algoritmos genéticos, una técnica algorítmica inspirada en las leyes de la evolución y que reproduce el mecanismo genético para resolver problemas de optimización y búsqueda en espacios de soluciones que por su complejidad no son calculables por otras soluciones algorítmicas.
Imaginemos ahora un sinfín de capacidades cognitivas aplicadas a contextos muy limitados . En esta situación, ¿qué es lo que determina el éxito o la bondad de las respuestas o soluciones de cada una de esas capacidades? Actualmente ese criterio se obtiene de forma externa a la propia capacidad cognitiva a través de la voluntad del programador que la ha implementado. No hay voluntad, criterio o digámoslo de otro modo, conciencia o motor vital para actuar o dirigir acción alguna.
¿Podríamos llegar a aplicar el mecanismo de la evolución usando las mismas técnicas usadas en los algoritmos genéticos? Para ello tendríamos que comprender que función objetivo gobierna la propia evolución de la vida. En problemas sencillos es fácil buscar la formulación matemática para calcular como de bueno es el código genético que representa cada solución. Pero si tratamos de explicar si existe algún patrón que explique la aparición de la vida, solo llegamos a justificaciones probabilísticas en las que no llegamos a comprender o a tener evidencias de si existe alguna propiedad o ley universal que facilite la formación de vida.
Si vamos un poco más atrás, ¿qué es exactamente la vida? En la definición que nos dieron en la escuela, es todo aquello que nace, crece, se reproduce y muere. Con esa definición, ¿no están acaso las ideas vivas? Con el pensamiento clásico diríamos, que no pueden ser vida, puesto que para poder vivir, las ideas, necesitan de otros organismos para poder vivir y reproducirse, y eso se acerca más a la definición de parásito o virus.
Darwin estableció que la función objetivo de la vida y por lo tanto su motor dinamizador, no es más que la capacidad de perdurar en el tiempo. A eso lo conocemos como las leyes de la evolución.
Si queremos hablar de vida artificial y no solo de meros artificios o herramientas creadas por el hombre, tendríamos que dotar a esa vida artificial de libertad y la capacidad de implementar la función objetivo equivalente a las leyes de la evolución. En cambio las leyes de la robótica de Isaac Asimov hacen justo lo contrario, limitan esa libertad subyugándola a los intereses de los humanos. Esto nos lleva a decir que con este enfoque lo que estamos haciendo es limitando la capacidad de que surja una verdadera vida artificial. Quizás sea lo más sensato para todos que siga siendo así.
