Científicos de la Universidad de Harvard y del MIT diseñan un chip que imita la estructura neuronal del cerebro humano y que podría dar paso a increíbles tecnologías híbridas entre el hombre y la máquina.
Podría decirse, acaso únicamente como proposición provocativa, que la inteligencia artificial no se ha desarrollado al nivel que se espera sobre todo por dos razones. La primera, que el único modelo que un dispositivo inteligente puede imitar es el humano: sea esto o no narcisista, no conocemos un cerebro que sea más inteligente que el nuestro, que haya demostrado esa misma inteligencia con obras en el mundo. El problema es que nuestros recursos son todavía demasiado limitados para conocer a fondo las estructuras y funciones de dicho órgano, y esa es la segunda dificultad: el cerebro humano es el modelo de la inteligencia artificial, pero un modelo que solo en años reciente hemos ido conociendo poco a poco en sus sutilezas y sus detalles.
Un ejemplo: se sabe ahora que el cerebro tiene aproximadamente 100 mil millones de neuronas, pero todavía se desconoce de qué manera estas células se conectan entre sí, qué tipo de conexiones forman para asistir al cerebro en tareas que nada tienen de simples (aun las más elementales) como el movimiento, la memoria o el aprendizaje.
Asimismo, se ha dicho que uno de los rasgos que hacen al cerebro único y hasta ahora inimitable (y no solo en el caso humano), es que nuestras neuronas funcionan en procesos paralelos, mientras que en la inteligencia artificial durante mucho tiempo se trabajó con procesos en serie.
Sin embargo, esto podría cambiar gracias a un chip desarrollado por investigadores de la Universidad de Harvard y del Instituto Tecnológico de Massachusetts que intenta emular al cerebro humano.
Se trata de un chip que deja de lado el viejo modelo, tomado de las neuronas, en el que una fuente tiene que emitir un mensaje y un receptor interpretarlo, algo que las células hacen naturalmente por medio de los neurotransmisores y los neuroreceptores, un modelo binario que al calcarse casi íntegro a los chips computacionales dejó de tomar en cuenta la plasticidad sináptica, es decir, la fuerza o la debilidad de las conexiones interneuronales a lo largo del tiempo y en lo cual están involucrados iones como el sodio, el calcio y el potasio.
Por esta razón este nuevo chip cuenta con un total de 400 transistores que permiten que la corriente fluya no a través de un sistema digital de encendido/apagado, sino uno análogo muy bien afinado.
Podría decirse, acaso únicamente como proposición provocativa, que la inteligencia artificial no se ha desarrollado al nivel que se espera sobre todo por dos razones. La primera, que el único modelo que un dispositivo inteligente puede imitar es el humano: sea esto o no narcisista, no conocemos un cerebro que sea más inteligente que el nuestro, que haya demostrado esa misma inteligencia con obras en el mundo. El problema es que nuestros recursos son todavía demasiado limitados para conocer a fondo las estructuras y funciones de dicho órgano, y esa es la segunda dificultad: el cerebro humano es el modelo de la inteligencia artificial, pero un modelo que solo en años reciente hemos ido conociendo poco a poco en sus sutilezas y sus detalles.
Un ejemplo: se sabe ahora que el cerebro tiene aproximadamente 100 mil millones de neuronas, pero todavía se desconoce de qué manera estas células se conectan entre sí, qué tipo de conexiones forman para asistir al cerebro en tareas que nada tienen de simples (aun las más elementales) como el movimiento, la memoria o el aprendizaje.
Asimismo, se ha dicho que uno de los rasgos que hacen al cerebro único y hasta ahora inimitable (y no solo en el caso humano), es que nuestras neuronas funcionan en procesos paralelos, mientras que en la inteligencia artificial durante mucho tiempo se trabajó con procesos en serie.
Sin embargo, esto podría cambiar gracias a un chip desarrollado por investigadores de la Universidad de Harvard y del Instituto Tecnológico de Massachusetts que intenta emular al cerebro humano.
Se trata de un chip que deja de lado el viejo modelo, tomado de las neuronas, en el que una fuente tiene que emitir un mensaje y un receptor interpretarlo, algo que las células hacen naturalmente por medio de los neurotransmisores y los neuroreceptores, un modelo binario que al calcarse casi íntegro a los chips computacionales dejó de tomar en cuenta la plasticidad sináptica, es decir, la fuerza o la debilidad de las conexiones interneuronales a lo largo del tiempo y en lo cual están involucrados iones como el sodio, el calcio y el potasio.
Por esta razón este nuevo chip cuenta con un total de 400 transistores que permiten que la corriente fluya no a través de un sistema digital de encendido/apagado, sino uno análogo muy bien afinado.
“Si realmente quieres mimetizar las funciones cerebrales realísticamente, tienes que hacer más que simplemente apretar [encender o apagar las conexiones neuronales]. Tienes que capturar los procesos intracelulares que son canales basados en iones”, dijo al respecto Chi-Sang Poon, uno de los investigadores participantes en el diseño del chip.
Y con este dispositivo se espera, claro, entender mejor la función que tienen dichos iones en la comunicación neuronal, pero sobre todo se pretende que chips como este puedan sustituir áreas dañadas del cerebro.
Otros usos podrían ser en neuroprótesis, interfaces máquina-cerebro, neurobiótica, computación neuromimética, aprendizaje de las máquinas e incluso, eventualmente, máquinas orgánicas o seres humanos maquinizados a quienes esta tecnología los lleve más allá de la capacidad cerebral promedio.
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