Inteligencia Artificial: al filo de la investigación y más allá.

En la tercera y última parte de este reportaje especial ha llegado el momento de obviar los hechos científicos y atrevernos a examinar hasta dónde nos podrían llevar las investigaciones actuales en Inteligencia Artificial.

Aunque los aspectos prácticos de la IA se han quedado cortos respecto a las expectativas iniciales, se continúa investigando en la búsqueda de auténticos mecanismos de conciencia.

Uno de los mayores problemas es que ha sido imposible definir la propia conciencia. Durante mucho tiempo se creyó que era propiedad exclusiva de los humanos, pero aunque
hoy día pocos negarían que los primates avanzados y algunos otros mamíferos la poseen, no hay consenso en cuanto a dónde exáctamente deja de existir en el reino animal.

Algunos animales son tan simples que sus sistemas nerviosos pueden ser simulados completamente - en concreto, la liebre de mar (Aplysia - especie de babosa de mar) despierta un especial interés porque tiene pocas neuronas de un tamaño relativamente grande. Incluso puedes ejecutar una simulación virtual de liebre de mar en tu PC con Windows.

Estos experimentos, aunque plantean interesantes acertijos filosóficos, no parecen aportar avances significativos para la IA.

Considerablemente más altos que la babosa de mar desde el punto de vista evolutivo, IBM y la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne colaboran en 'Blue Brain'. Se trata de un proyecto de superordenador para simular una configuracion de las 10.000 neuronas que tienen las ratas en la columna neocortical(NCC). La NCC es un patrón de construcción cerebral, de entre 0.5 y 2 mm de tamaño, que se repite a lo largo de todo el tejido cerebral y que resulta muy parecido al equivalente en los humanos. Durante más de diez años de disecciones y estudios los científicos han mapeado el NCC y han diseñado un modelo para una neurona individual en el que basarse para generar el modelo completo.

Blue Brain.

Este superordenador cuenta con 8096 procesadores, cada uno de los cuales simula entre una y diez neuronas, capaz de realizar 228 mil millones de operaciones de coma flotante por segundo (NOTA: 22.8 trillones anglosajones en el texto original)
y está refrigerado por las aguas del Lago Ginebra.

La primera ejecución de la simulación completa, con las 10.000 neuronas del NCC, tuvo lugar a finales del 2005: los científicos trabajan ahora en la segunda versión, de un total de diez previstas, pero no han desvelado resultados sobre la misma.

Una vez el modelo de una NCC está funcionando, los cienticos planean replicarlo para crear un neocortex completo, con alrededor de 20 mil millones de neuronas (NOTA: 20 billones anglosajones en el original). Hay un montón de otros elementos del cerebro para recrear, como el hipocampo, el cerebelo, la corteza visual, etc., añadiendo hasta alrededor de 100 mil millones de neuronas en total y hasta mil veces más conexiones.

Los científicos piensan que en los próximos diez años podríamos construir un ordenador suficientemente potente para modelar el funcionamiento de un cerebro completo aunque esperan obtener información útiles en cuanto a la forma en que procesa la información el cerebro, enfermedades neurológicas o cómo funciona la memoria y los sentidos antes de ese momento.

Afortunadamente, existen muchas evidencias que demuestran que el cerebro evolucionó de una forma modular. Uno de los principales contendientes en la búsqueda por una teroría de la conciencia es el funcionamismo homuncular, que enuncia que diferentes modulos del cerebro, ninguno de los cuales es capaz de ser consciente por sí mismo, cooperan en una matriz de procesamiento paralelo para producir el efecto final del pensamiento.

Algunos de estos módulos están muy bien estudiados. Por ejemplo, la corteza visual se ha mostrado muy atractiva para el estudio y por tanto conocemos cómo se procesan las partes constituyentes de una escena a través de tramas de neuronas preparadas para dispararse al reconocer componentes básicos en la misma.

Internet como el cerebro humano.

Hay quien dice, que al existir alrededor de 1000 millones de ordenadores conectados a Internet en todo el mundo, cada uno con 1000 millones de transistores aproximadamente, ya existe suficiente hardware interconectado para simular un cerebro humano.

Como dice Kevin Kelly, el padrino de la revista Wired y un futurólogo tecno-social, algunos de los procesos presentes en Internet ya se acercan a la capacidad y mecanismos propios de los procesos mentales. La Red 'procesa un millón de correos electrónicos por segundo, lo que supone, en esencia, que el correo electrónico trabaja a una frecuencia de 1 Mhz. La memoria RAM total de dicha Máquina es de alrededor de 200 Terabytes. En un segudo, 10 terabits cruzan su estructura de cables, y cada año genera cerca de 20 Exabytes de información...'

"Tanto el cerebro como la Web tienen cientos de miles de millones de neuronas (o páginas Web). De cada neurona biológica brotan miles de enlaces hacia otras neuronas, mientras que cada una de las páginas Web se ramifican en docenas de hipervínculos. Esto hace un total de 10.000 millones de sinapsis (conexiones entre neuronas) entre las páginas de la Web. El cerebro humano disponde de 100 veces este número de conexiones, pero los cerebros no duplican su tamaño cada pocos años. La Máquina existe."


Redes neuronales cuánticas

La nanotecnología está produciendo constantemente nuevas posibilidades para la informática más allá del silicio. nanotubos semiconductores de carbono, cirtuitos ópticos que conmuntan a velocidades de terahercios y dispositivos cuánticos de computación. Una rama de la computación cuántica está creando un interés particular, las redes neuronales cuánticas (QNN).

Las características de los dispositivos cuánticos pueden ser descritas para que encajen con las de las redes neuronales de forma muy precisa - una rede neuronal toma una amplia variedad de datos de entradas y comprueba si coincide con alguna condición aprendida con anterioridad. Realiza esta función disponiendo un conjunto de procesadores en una arquitectura paralela de una forma muy parecida al modo en que las neuronas son enlazadas en los cerebros animales.

Por tanto, las redes neuronales son construidas a base de procesadores estandar programados para emular las neuronas y las sinapsis, o circuitos especializados que realizan dicha emulación vía hardware. El profesor Kwabena Boahen de la Universidad de Stanford, dice que está "intentando construir chips con cerca de 100.000 neuronas, para después construir una red a base de varios de estos circuitos para obtener una red de alrededor de un millón de neuronas. Con una red de este tamaño, puede modelarse lo que están haciendo las distintas áreas corticales y cómo se comunican entre ellas".

Las Redes Neuronales Cuánticas (QNN) reemplazan las enuronas con un modelo molecular, y las sinapis sor reemplazadas por las interacciones matemáticas de los enlaces atómicos. Con esta aprosimación surgen multitud de problemas prácticos, no tanto por el hecho de que los ordenadores cuánticos son muy sensibles al entorno y difíciles de programar como por la sospecha existente en la comunidad cientifica de que la 'conciencia cuántica' sea una cubierta para una nueva pseudociencia. En cualquier caso, las matemáticas indican que las QNN pueden ser una de las formas más eficientes de modelar la actividad neural.
La IA puede construir mejores IA.

Tal vez la predicción más difícil de la IA es la singularidad, un concepto tomado de la ciencia ficción que fue propuesto por el escritor y matemático Vernor Vinge. En ella, el desarrollo de la IA llega a tal punto que excede las capacidades humanas y, consecuentemente, diseña versiones mucho más potentes de sí misma. Este efecto de retroalimentación podría conducir rápidamente a una inteligencia mecánica más allá de nuestro entendimiento o capacidad de predicción, con una variedad de posibilidades en función del optimismo o de quienquiera que realice la predicción.

Uno de los proponentes de esta idea es el inventor Ray Kurzweil, que ha propuesto una versión mejorada de la Ley de Moore llamada la Ley del Retorno Acelerado. Esta da a entender que la tecnología en general mejora exponencialmente, con la aparición de nuevas ideas a medida que se alcanza un límite. No hay acuerdo para la fecha exacta para la Singularidad, aunqyue extrapolando las tendencias actuales en las capacidades de los ordenadores actuales, una fecha entre 2025 y 2045 es bastante probable. En contra de esta posibilidad, es interesante señalar, que la IA actual alcanza la capacidad de los mamíferos más primitivos.

Tendríamos que encajar la ingeniería equivalente a 150 millones de años de evolución en un par de décadas...

Traducción/adaptación del artículo titulado 'Artificial Intelligence: The edge of research and beyond', por Rupert Goodwins.

Publicado en ZDNet UK, el 29 de marzo de 2006.