Un cerebro artificial (o mente artificial ) es un software y hardware con capacidades cognitivas similares a las del cerebro animal o humano . [1]
Las investigaciones sobre los "cerebros artificiales" y la emulación cerebral desempeñan tres papeles 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 Hubert Dreyfus a la IA 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 no pueden ser simulados por máquinas. Una respuesta a sus argumentos es que los procesos biológicos dentro del cerebro pueden ser simulados 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 generalmente llamado inteligencia artificial general por los investigadores. [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 de computación convencionales como un enfoque para implementar cerebros artificiales, y afirma (basándose en 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 está intentando la emulación cerebral), hizo una afirmación similar (2020) en la conferencia TED de Oxford en 2009. [1]
Aunque la emulación directa del cerebro humano mediante redes neuronales artificiales en un motor informático de alto rendimiento es un enfoque que se discute con frecuencia, [4] existen otros enfoques. Una implementación alternativa del cerebro artificial podría basarse en los principios de coherencia/decoherencia de fase no lineal de la Tecnología Neural Holográfica (HNeT). La analogía se ha establecido con los procesos cuánticos a través del algoritmo sináptico central que tiene fuertes similitudes con la ecuación de onda de la mecánica cuántica.
EvBrain [5] es una forma de software evolutivo que puede desarrollar redes neuronales "similares al 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 está llevando a cabo con la ayuda de IBM en Lausana . [6] El proyecto se basa en la premisa de que es posible conectar artificialmente las neuronas "en el ordenador" colocando treinta millones de sinapsis en su posición tridimensional adecuada.
Algunos defensores de la IA fuerte especularon en 2009 que las computadoras relacionadas con Blue Brain y Soul Catcher podrían superar la capacidad intelectual humana alrededor de 2015, y que es probable que podamos 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 establecer un vínculo entre la actividad cerebral y los comportamientos que ejecuta 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 de mapearlos. [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 (ATV), la sustancia negra y otras. El diseño permite varias funciones en respuesta a ocho tareas, utilizando entradas visuales de caracteres escritos a mano o mecanografiados y salidas realizadas por un brazo mecánico. Las funciones de Spaun incluyen copiar un dibujo, reconocer imágenes y contar. [8]
Existen buenas razones para creer que, independientemente de la estrategia de implementación, las predicciones de la realización de cerebros artificiales en el futuro cercano son optimistas. [ cita requerida ] En particular, los cerebros (incluido el cerebro humano ) y la cognición no se comprenden bien en la actualidad, y se desconoce la escala de computación requerida. Otra limitación a corto plazo es que todos los enfoques actuales para la simulación cerebral requieren órdenes de magnitud de consumo de energía 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 requerida ]
Algunos críticos de la simulación cerebral [9] creen que es más sencillo crear una acción inteligente general directamente sin imitar a la naturaleza. Algunos comentaristas [10] han utilizado la analogía de que los primeros intentos de construir máquinas voladoras se basaban en modelos de pájaros, pero que las aeronaves modernas no se parecen a ellos.