“Debe de ser muy difícil estar hecho de carne y hueso —dijo el Espantapájaros, filosofando—: hay que dormir, comer y beber. Pero, sea como fuere, tienes un cerebro, y todo vale la pena con tal de poder pensar”
Lyman Frank Baum, El maravilloso mago de Oz
En el interior del cráneo, cuya capacidad suele medirse en centímetros cúbicos, se encuentra el órgano vital que una y otra vez, debido a sus cualidades intrínsecas, se ha ganado el mote de la máquina más perfecta del universo: el cerebro humano. Aristóteles, después de cotejar las cabezas de distintos animales, llegó a la conclusión de que “proporcionalmente a la talla [de su cuerpo], el hombre posee el cerebro más grande y húmedo”. Más allá de las comparaciones ventajosas y de las benéficas proporciones, hoy día sabemos que el cerebro humano apenas ostenta el tamaño de un molusco promedio, que pesa poco más de un kilogramo y que, no obstante ese volumen y peso tan reducidos, es capaz de almacenar en sus entresijos a casi cien mil millones de células nerviosas, las neuronas.
A finales del siglo XIX y principios del XX, la comprensión fisiológica, anatómica e histológica del cerebro alcanzó alturas insospechadas gracias a los trabajos del italiano Camillo Golgi y del español Santiago Ramón y Cajal. Usando los métodos de coloración que Golgi había ideado para observar las neuronas a través del microscopio —el del cromato de plata y el del bicloruro de mercurio—, Ramón y Cajal propuso la novedosa doctrina de la neurona (o neuronismo), en contraposición a la vieja y anticuada doctrina de la retícula (o reticularismo).
Las principales aportaciones que nos legó la doctrina de la neurona son: las neuronas del cerebro humano están compuestas por una o varias dendritas, un cuerpo o núcleo y sólo un axón; no constituyen una retícula uniforme y homogénea, sino que se hallan separadas las unas de las otras, como si la mente fuera un vasto archipiélago; y se comunican de forma constante gracias a una serie de impulsos eléctricos que se transmiten por medio de unas conexiones nodales llamadas sinapsis.
A la inteligencia artificial y al aprendizaje automático poco les interesa hacer una copia exacta de las células del cerebro, un fiel calco de esas diminutas maravillas biológicas; ese objetivo es más afín, en todo caso, con otro tipo de ciencias, por ejemplo, con la ingeniería genética o incluso con la medicina regenerativa. Lo que compete a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático es, en última instancia, comprender y ejecutar las operaciones abstractas que las neuronas realizan en los procesos de aprendizaje, durante el sorprendente fenómeno de la adquisición del conocimiento.
El matemático húngaro John von Neumann lo anticipó con certeza alrededor de 1957, en una obra que quedó inconclusa y que sería publicada después de su muerte gracias a las gestiones de su viuda, Klara Dan Stadler: The Computer and the Brain (1958). La meta que se vislumbra al final de este sinuoso camino, apunta Von Neumann, no es otra más que “reproducir las funciones lógicas y aritméticas que son connaturales a cualquier autómata complejo y, de manera más específica, a su sistema nervioso”.
En su artículo “The Brain as a Computer”, Matsumoto, Shigematsu e Ichikawa ofrecieron una sugerente reflexión acerca de la gran metáfora del cerebro:
Hemos aprendido cómo se realiza el vuelo de las aves estudiando sus alas. Pero ha sido necesario que inventemos la hélice y la turbina a fin de generar la fuerza de propulsión que se requiere para poder volar […] De forma análoga, ¿cuáles serán los principios básicos e indispensables para operar [en una computadora] la información procesada en el cerebro?
Cuando alguien plantea una pregunta como la anterior, es posible argumentar que, más que en la forma externa del órgano aludido, la respuesta debe hallarse en la sustancia evanescente que contiene dentro de sí: los fantasmas de Descartes, las operaciones aritméticas de Hobbes, los pensamientos de Pascal o sea cual sea el nombre que queramos asignarle. Así pues, la gran metáfora del cerebro pasa por alto la realidad de la materia y subraya la virtualidad de las ideas; se parece, si la llevamos a extremos interpretativos, a poner juntas con fines de comparación y de contraste a la frenología decimonónica y a la robopsicología del futuro.
A finales del siglo XVIII el fisiólogo germano Franz Joseph Gall, impulsado por su carácter de observador conspicuo, fundó una disciplina que llegaría a su fase de apogeo más pronto de lo que él esperaba: la frenología. Según Gall, ésta era capaz de poner en evidencia las virtudes o los defectos de cualquier persona con tan sólo mirar atentamente los detalles de su cráneo: los ángulos, los achatamientos, las protuberancias, entre otros.
Los frenólogos europeos del siglo XIX, dispuestos a llevar esos postulados hasta sus últimas consecuencias, moldearon una serie de bustos humanos, en arcilla y en porcelana, en la que el cráneo aparecía dividido en pequeños segmentos numerados. Tales esculturas se usaban, más que como objetos decorativos, de instrumentos de diagnóstico. Así, un frenólogo profesional estaba en condiciones de estudiar y decodificar hasta las personalidades más difíciles y enigmáticas.
La frenología, con su estatus de ciencia, gozó de una vida brevísima; perdió credibilidad ante el avasallador progreso de la anatomía, la histología cerebral, la psicología y la psiquiatría. Con el avance del tiempo, lo que un día fueron sus “bases científicas” adquirieron una apariencia más caricaturesca. A este ritmo, en 2057, el vasto corpus bibliográfico al que dio origen alguna vez esta disciplina constituirá un pasaje tan inverosímil en la historia de la ciencia occidental como el de los alquimistas de la baja Edad Media.
Susan Calvin, personaje literario de Isaac Asimov, narra la mayoría de los relatos que integran la antología Yo, Robot, publicada en 1950. Directora de la U. S. Robots & Mechanical Men Inc., Calvin es la antítesis y la contracara de Gall: a diferencia de este frenólogo obsesivo, a ella no le importa qué apariencia tiene la cabeza de un robot; ni siquiera le interesa si éste posee o carece de ella. Calvin, máxima autoridad de la robopsicología a nivel mundial —el equivalente de la psicología humana, o incluso de la psicología animal, aplicada a los robots, en el que se tiene que lidiar con inteligencias artificiales que experimentan trastornos y desórdenes mentales diversos—, nada más se fija en una cosa: las mentes de platino-iridio, los “cerebros positrónicos”.
Aunque las alas de las aves y las de los aviones son muy distintas entre sí —volviendo a la analogía de Matsumoto, Shigematsu e Ichikawa—, se trata de mecanismos que permiten emprender el vuelo y cobrar altura. Asimismo, lejos de la frenología de Franz Joseph Gall y cerca de la robopsicología de Susan Calvin, la inteligencia artificial atenúa las diferencias que existen entre el cerebro biológico y la mente de silicio; el desarrollo de redes neuronales artificiales, de esos y de otros modelos computacionales abstractos es, en el fondo, lo que la hace posible.
Francisco Gallardo Negrete
Doctor en Teoría Literaria y escritor.
Las redes neuronales computacionales solo tienen el nombre. No es que reproduzcan en medida algunas las redes neuronales cerebrales. La IA es algo totalmente diferente respecto de cómo funciona el cerebro. Por que?
Por que no sabemos cómo funciona el cerebro humano. Quizás la IA y otros avances celulares logren en algún tiempo proponer un modelo de cómo es que funciona el cerebro humano. Osea, la revés volteado.