Un cerebro artificial (o mente artificial ) es un software y hardware con capacidades cognitivas similares a las del cerebro animal o humano . [1]
La investigación sobre los "cerebros artificiales" y la emulación del cerebro desempeña tres funciones importantes en la ciencia:
Un ejemplo del primer objetivo es el proyecto presentado por la Universidad de Aston en Birmingham, Inglaterra [2] donde los investigadores están utilizando células biológicas para crear "neuroesferas" (pequeños grupos de neuronas) con el fin de desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades como el Alzheimer , la neurona motora y la enfermedad de Parkinson .
El segundo objetivo es una respuesta a argumentos como el argumento de la habitación china de John Searle , la crítica de la IA de Hubert Dreyfus o el argumento de Roger Penrose en La nueva mente del emperador . Estos críticos argumentaron que hay aspectos de la conciencia o la experiencia humana que las máquinas no pueden simular. Una respuesta a sus argumentos es que los procesos biológicos dentro del cerebro pueden simularse con cualquier grado de precisión. Esta respuesta fue dada ya en 1950 por Alan Turing en su artículo clásico " Computing Machinery and Intelligence ". [nota 1]
El tercer objetivo es lo que los investigadores suelen denominar inteligencia artificial general . [3] Sin embargo, Ray Kurzweil prefiere el término "IA fuerte". En su libro The Singularity is Near , se centra en la emulación de todo el cerebro utilizando máquinas informáticas convencionales como método para implementar cerebros artificiales, y afirma (sobre la base de que la potencia de las computadoras continúa una tendencia de crecimiento exponencial) que esto podría lograrse en 2025. Henry Markram , director del proyecto Blue Brain (que intenta emular el cerebro), hizo una afirmación similar (2020) en la conferencia TED de Oxford en 2009. [1]
Aunque la emulación directa del cerebro humano utilizando redes neuronales artificiales en un motor informático de alto rendimiento es un enfoque comúnmente discutido, [4] existen otros enfoques. Una implementación alternativa de cerebro artificial podría basarse en los principios de coherencia/decoherencia de fase no lineal de la tecnología neuronal holográfica (HNeT). Se ha hecho una analogía con los procesos cuánticos a través del algoritmo sináptico central que tiene grandes similitudes con la ecuación de ondas de la mecánica cuántica.
EvBrain [5] es una forma de software evolutivo que puede desarrollar redes neuronales "parecidas a un cerebro", como la red inmediatamente detrás de la retina .
En noviembre de 2008, IBM recibió una subvención de 4,9 millones de dólares del Pentágono para investigar la creación de ordenadores inteligentes. El proyecto Blue Brain se lleva a cabo con la ayuda de IBM en Lausana . [6] El proyecto se basa en la premisa de que es posible vincular artificialmente las neuronas "en la computadora" colocando treinta millones de sinapsis en su posición tridimensional adecuada.
Algunos defensores de una IA fuerte especularon en 2009 que las computadoras en conexión con Blue Brain y Soul Catcher podrían exceder la capacidad intelectual humana alrededor de 2015, y que es probable que seamos capaces de descargar el cerebro humano en algún momento alrededor de 2050. [7 ]
Si bien Blue Brain es capaz de representar conexiones neuronales complejas a gran escala, el proyecto no logra el vínculo entre la actividad cerebral y los comportamientos ejecutados por el cerebro. En 2012, el proyecto Spaun (Semantic Pointer Architecture Unified Network) intentó modelar múltiples partes del cerebro humano a través de representaciones a gran escala de conexiones neuronales que generan comportamientos complejos además del mapeo. [8]
El diseño de Spaun recrea elementos de la anatomía del cerebro humano. El modelo, que consta de aproximadamente 2,5 millones de neuronas, incluye características de las cortezas visual y motora, conexiones GABAérgicas y dopaminérgicas, el área tegmental ventral (VTA), la sustancia negra y otras. El diseño permite varias funciones en respuesta a ocho tareas, utilizando entradas visuales de caracteres mecanografiados o escritos a mano y salidas realizadas por un brazo mecánico. Las funciones de Spaun incluyen copiar un dibujo, reconocer imágenes y contar. [8]
Hay buenas razones para creer que, independientemente de la estrategia de implementación, las predicciones sobre la realización de cerebros artificiales en un futuro próximo son optimistas. [ cita necesaria ] En particular, actualmente no se comprenden bien los cerebros (incluido el cerebro humano ) y la cognición , y se desconoce la escala de cálculo requerida. Otra limitación a corto plazo es que todos los enfoques actuales para la simulación cerebral requieren un consumo de energía mucho mayor en comparación con un cerebro humano. El cerebro humano consume alrededor de 20 W de energía, mientras que las supercomputadoras actuales pueden usar hasta 1 MW, es decir, un orden de 100.000 más. [ cita necesaria ]
Algunos críticos de la simulación cerebral [9] creen que es más sencillo crear directamente una acción inteligente general sin imitar a la naturaleza. Algunos comentaristas [10] han utilizado la analogía de que los primeros intentos de construir máquinas voladoras las modelaron a partir de pájaros, pero que los aviones modernos no se parecen a los pájaros.