En algunos círculos científicos ya se propone la implementación de una máquina inteligente que imita a la mente rudimentaria de seres vivos relativamente sencillos para –más tarde– remontarse “hacia arriba” a lo largo de la escala zoológica. Una de las últimas mentes animales a imitar sería la de una cría de mono y, finalmente, la de un niño humano a fin de dejarla que evolucione dentro de un entorno social.
Una manera de aproximarse al desarrollo de un intelecto sintético sería a través del empleo de técnicas de Inteligencia Artificial Distribuida. El sistema, imitando a la Madre Naturaleza, debería emplear las mismas reglas de ensamblaje para construir estructuras de complejidad creciente: la recombinación de neuronas que se convierten en sub-redes, que se organizan para formar redes y finalmente se agrupan para formar un cerebro. A fin de resolver el problema del escalamiento, emplea un proceso fractal, que es el proceso que se repite incansablemente de una forma recurrente.
En general, estas sub-redes actuarán inmersas en un “ecosistema”, realizando tareas de manera grupal, negociando, cooperando y hasta compitiendo entre sí –en formas ricas y muy complejas– a fin de llevar a cabo sus tareas.
Esto significa que el comportamiento del “conjunto” y sus propiedades globales no podrán ser pre-programadas, sino que emergerán a partir de las interacciones dinámicas de sus miembros. Como afirman los holistas, el todo es más que la suma de sus partes.
Cerebro artificial
Las “neuronas” (de dimensiones nanométricas) de este cerebro sintético estarían implementadas en una nueva tecnología denominada “hardware evolutivo” con el objeto de poder modificar sus conexiones, tanto internas como externas, para adaptarse mejor al entorno en donde debe trabajar.
Estas neuronas surgirían de la aplicación de un proceso adaptable (como los Algoritmos Genéticos), sobre una clase especial de circuitos lógicos electrónicos (como los Dispositivos Reconfigurables).
Grupos de estas neuronas, enlazadas reticularmente e interaccionando entre sí, formarían las sub-redes. Una colección de sub-redes, también enlazadas reticularmente e interaccionando entre sí, formaría las diferentes redes que, por último, conformarían el cerebro sintético.
Desafortunadamente, todavía no se sabe si este planteamiento teórico puede implementarse en la práctica, principalmente en el caso de un cambio de escala (el típico problema del escalamiento).
En efecto, ¿cuántas neuronas se necesitarían para formar una sub-red? ¿Qué cantidad de sub-redes se requerirían para construir un cerebro?. ¿Cuál sería la configuración inicial de la red?, ¿la red neuronal de un niño? Esto se debe a que no se tiene un acabado conocimiento de la neuroanatomía del órgano encefálico ni de cómo éste trabaja, dado que las ciencias del cerebro todavía son muy inmaduras.
Cuerpos anexados
Suponiendo que se llegue a construir un cerebro de este tipo, se lo debería dotar con el equivalente de un “cuerpo físico” y se le “inculcarían” muchos conocimientos, a modo de conceptos, que servirían para organizar la percepción de sus sentidos y sus procesos de aprendizaje.
Al respecto, se hace mucho más fácil determinar qué se ve o qué se oye (es decir, reducir la ambigüedad) si se cuenta con algunos conocimientos sobre el tema que se está viendo u oyendo. Por otra parte, es prácticamente imposible aprender si no se tienen algunos conocimientos (aunque sea mínimos). Quizás éstos estarían implícitos en el “cableado” que se reproduciría a partir de las redes neuronales orgánicas.
El robot necesitaría, asimismo, de una compacta y eficiente fuente de energía interna, de adecuados sistemas sensoriales (para percibir el entorno en donde se desenvuelve), de una precisa estructura mecánica adaptable (a fin de disponer de una cierta destreza física de locomoción y manipulación), de sofisticados sistemas de control realimentados (para coordinar el conjunto y llevar a cabo acciones correctivas cuando sea necesario) y de una apropiada interfaz tanto con los seres humanos como con las otras máquinas (capaz de reconocer la letra manuscrita y los símbolos, el lenguaje hablado y las nociones, los gestos y los movimientos corporales).
Tal vez lo que dé un fuerte impulso a este “cerebro encarnado” sea imitar la habilidad de los seres vivos para ir modificando su comportamiento de acuerdo con la experiencia adquirida.
En efecto, ¿cómo aprende un niño?, ¿de qué manera incorpora, automática y dinámicamente, nuevos conocimientos a su red conceptual (su “base de conocimientos”), alterándola y, a veces, hasta reestructurándola completamente?
¿Cómo construye su “edificio cognoscitivo”, por medio de la información proveniente de sus sistemas sensoriales y a partir de unas pocas categorías innatas? (Es decir, ¿cómo comprende?)
Problemas y más problemas
En ese sentido, la robótica podría ser un complemento crucial de la Inteligencia Artificial: al disponer de un “cuerpo” en el cual incrustar un “intelecto” mecánico, éste quizás sería capaz de “comprender” verdaderamente, más que simular la comprensión.
Tal vez, por medio de experiencias percibidas y observando las consecuencias de sus acciones, sea posible que la máquina aprenda y construya un modelo del entorno dentro de sí misma. Incluso sería posible conceder a un robot emociones humanas imitadas, con la finalidad de lograr una mejor comunicación con el hombre.
Pero tal vez lo más complicado de reproducir sea –en palabras del empresario Ray Kurzweil– el “software de la inteligencia”, es decir, una teoría consistente y verificable acerca de cómo ésta funciona.
Posiblemente, la mejor manera para desarrollar este software de la inteligencia sea examinar en profundidad la estructura de la propia materia gris y tratar de copiar su organización con el auxilio de la ingeniería (neurona por neurona, sinapsis por sinapsis, grupos por grupos). Después de todo, es un diseño largamente probado desde hace cientos de miles de años y es el mejor ejemplo del que se dispone (y, a la vez, el más accesible).
Hay que tener en cuenta sin embargo que habría circuitos neuronales fútiles que se deberían evitar como los relacionados con el control de la respiración, del crecimiento, del metabolismo, del ritmo cardíaco, del sueño, de las funciones reproductivas, etc.
El proyecto
A fin de reducir, tanto el grado de incertidumbre como los riesgos de completar semejante proyecto, se sugiere dividirlo en fases partiendo de la mente rudimentaria de seres vivos relativamente sencillos, para –más tarde– remontarse filogenéticamente “hacia arriba” a lo largo de la escala zoológica.
Se sabe ahora que el cerebro no es una red homogénea ni uniforme, sino una colección de circuitos neuronales dedicados a suministrar capacidades específicas y que, dentro de los mamíferos, existen muchos de ellos que son comunes.
Uno de los últimos cerebros animales a imitar sería el de una cría de mono y, finalmente (y siguiendo al matemático inglés Alan Turing), el de un niño humano y dejar que su “mente” evolucione dentro de un entorno social (Después de todo, la infraestructura del cerebro humano ya está casi totalmente organizada al nacer).
Pero, vale aclarar, copiar una estructura no implica necesariamente reproducir una función; es decir, una misma función puede llevarse a cabo por diferentes estructuras.
El problema principal es que, en la actualidad, no se sabe lo suficiente sobre cómo funciona la mente humana.
En consecuencia, la arquitectura de la máquina probablemente seguirá siendo –al menos, por el momento– incapaz de reproducir dichos aspectos. En efecto, ¿cómo representar las categorías innatas con que cuenta el hombre?, ¿de qué manera agrupar una serie de elementos en dichas categorías?
¿De qué forma reproducir la enorme red de conceptos que tiene cualquier persona?, ¿cómo representar dicho conocimiento en estructuras dinámicas –en vez de estáticas como hasta ahora– para incorporar nuevo conocimiento?