Crean un cerebro artificial capaz de 'pensar'

El Universo y el cerebro humano, macro y microcosmos, son desafiantes objetos de estudio para los científicos. Mientras un equipo de estudiosos ha hecho nuevos descubrimientos en el cerebro de Einstein -a partir de fotografías- siete neurocientíficos teóricos de la Universidad de Waterloo, en Canadá, han creado lo último en inteligencia artificial: Spaun, con 2,5 millones de ‘neuronas’. Los humanos tenemos 100.000 millones.

Spaun reconoce números escritos de cualquier forma, recuerda listas de ellos –con más eficiencia que muchos de nosotros— y responde varios tipos de preguntas de las que se usan para medir el CI (cociente de inteligencia) de los humanos.

Pese a ser un modelo virtual del cerebro humano –un programa informático que se puede guardar y correr en cualquier ordenador—, Spaun ocupa hasta cierto punto un espacio físico y hasta tiene un cuerpo, pues se comunica con el mundo escribiendo en un papel con su brazo robótico de última generación. Hasta ahora escribe números, pero tal vez llegue a aprender las letras y otras cosas.

Inventos como el de Chris Eliasmith y sus colegas del Centro de Neurociencia Teórica de la Universidad de Waterloo, en Ontario, llevan a pensar que las máquinas se nos van acercando y dónde está la diferencia.

DISCIPLINA EMERGENTE
La neurociencia teórica es una disciplina emergente que modela el cerebro humano con las herramientas informáticas más avanzadas; su principal objetivo no es mejorar la inteligencia de las máquinas, sino entender la de los humanos.

Según el informe presentado por los científicos, Spaun resuelve algunas de las cuestiones típicas de los tests de inteligencia. "Algunas de las tareas que le hemos puesto a Spaun están basadas en un test de CI, el test de Raven", dice Eliasmith.

El test de Raven o RPM (siglas de Raven’s progressive matrices) es uno de los tests más comunes a partir de los cinco años de edad, y sirve para medir la inteligencia fluida, que no depende tanto de los conocimientos del sujeto como de su cintura para enfrentarse a situaciones inesperadas.

"Alrededor de 1/7 de las preguntas de ese test son de la forma que Spaun puede resolver", prosigue Eliasmith. "Si consideramos solo esas preguntas, los humanos alcanzan un 89% de aciertos, y Spaun es casi igual de bueno, con un 88%".

El creador de Spaun revela que el equipo ya tiene otro modelo en proceso de publicación, el cual "resuelve todas las cuestiones del test de Raven con una tasa de aciertos comparable a la de las personas".

REDES NEURALES
El objetivo de los investigadores es entender la inteligencia. "Solo sabremos construir un cerebro cuando sepamos cómo funciona", comenta en Science Christian Machens, del Programa de Neurociencias Champalimaud, en Lisboa. "Eso implica comprender las computaciones que lleva a cabo cada área del cerebro, y cómo estas computaciones se pueden modelar con redes neurales".

Pese a lo que indica su nombre, las redes neurales a las que se refiere Machens no están hechas de neuronas biológicas, sino de su equivalente en silicio. Al igual que las células reales en las que se inspiran, las neuronas artificiales reciben muchos inputs y los integran para generar un solo output, y pueden modificar el peso que dan a cada información de entrada según la experiencia previa.

Tanto Machens como el propio Eliasmith coinciden en el elemento crucial que falta para que Spaun funcione como un cerebro humano: la flexibilidad necesaria para aprender a resolver problemas completamente nuevos. De momento, es posible ver a Spaun en acción en una serie de videos publicados en la web por sus creadores.