Cognición humana, la última frontera
Las computadoras han pasado por tres fases: la fase de tabulación, la fase de programación, y ahora estamos en la nueva era de la computación, la fase cognitiva. Las tabuladoras realizaron una tarea fija, mientras que las máquinas programables pueden ser reprogramadas para ejecutar tareas diferentes sin necesidad de ningún cambio en el hardware. Las computadoras cognitivas, sin embargo, prometen capacidades de aprendizaje y de razonamiento.
La posibilidad de este tipo de máquinas plantea la
pregunta: ¿es la cognición la prueba definitiva de la existencia consciente?
¿Qué sabemos acerca de la cognición? ¿Cómo se define la inteligencia? Las
preguntas se acumulan. Hay algo, sin embargo, en lo que todo el mundo parece
estar de acuerdo: el hecho de que la comprensión del mecanismo de la cognición
humana es la clave para el desarrollo de la inteligencia artificial avanzada y
de las máquinas cognitivas.
Las máquinas cognitivas tienen la capacidad de aprender, y
emplean la inteligencia artificial para “razonar”. La inteligencia artificial
es definida como: “La ciencia de fabricar máquinas capaces de hacer cosas que
requerirían de la inteligencia si fuesen realizadas por hombres”. La buena
noticia es que la computación cognitiva ya no es el ejercicio esotérico de
algunos futuristas. Ha sido y sigue siendo esencial para las operaciones en las
que se manejan datos masivos (big-data). El siglo XXI ha asistido a una
avalancha de datos procedentes de casi todos los aspectos de la vida. La
tecnología ha hecho posible la generación de datos a un ritmo exponencial. El
equilibrio térmico de nuestros edificios, el número de personas diagnosticadas
con cáncer en los últimos seis meses, los cambios en tiempo real en las
preferencias de la clientela, los perfiles étnicos de los aspirantes a la
universidad, incluso las tres palabras de moda en las conversaciones en línea
en este mismo momento… estos son algunos ejemplos de la clase de datos a los
que tenemos acceso en la actualidad.
A medida que aumenta la cantidad de datos, se vuelve más y
más difícil la tarea de procesar y de dar sentido a los datos recogidos. La
natural ambición y codicia humana no quiere verse derrotada, desea usar cada
bit de datos disponibles. Aquí es donde se hace imprescindible contar con una
computadora que vaya más allá de la realización de tareas pre-programadas y que
sea capaz de aprender sobre la marcha, sin interferencia humana. Para este tipo
de computación, necesitamos la cognición.
El mayor desafío a la hora de imitar la cognición humana es
entender cómo esta sucede en el cerebro. Está, obviamente, más allá de nuestra
capacidad el monitorizar la actividad que nuestros cerebros llevan a cabo sin
interrupción, y mucho menos el volver a crear esas maravillas. Sin embargo,
constituirá un gran logro si conseguimos imitar de algún modo la cognición
humana, ni siquiera parcialmente. La informática entraría en una nueva era,
llena de posibilidades hasta ahora fuera de su alcance. Por ejemplo, el plan de
estudios completo de un título universitario podría ser procesado por una
máquina cognitiva en una fracción de segundo; semejante máquina podría asimilar
toda la literatura médica en un corto plazo, proporcionando a los médicos
humanos una segunda opinión sobre su diagnóstico.
A pesar de que se han producido mejoras sustanciales en el
diseño de las máquinas de computación “inteligentes”, imitando el hardware del
cerebro humano y simulando los procesos de toma de decisiones, actualmente se plantean
tres retos fundamentales: un hardware con comparable capacidad de procesamiento
y de memoria, un algoritmo de software que logre implementar un comportamiento
inteligente, y la necesidad auto-adaptación y de auto-superación.
En primer lugar, la inteligencia humana no ha sido
completamente descrita -sus capacidades y limitaciones nos son aún
desconocidas. Esta falta de conocimiento hace difícil, y quizás hasta
imposible, el comprimir la inteligencia en módulos más pequeños o más simples.
De modo que no disponemos de ninguna técnica que nos permita imitar el
comportamiento de un cerebro humano.
El segundo gran problema es que todavía estamos muy lejos
de obtener el hardware en el que nuestra “inteligencia” software podría
funcionar. La implementación de la inteligencia en computadoras convencionales,
evidentemente, parece una tarea inútil. Las máquinas programables no pueden
rivalizar con el cerebro humano; incluso las supercomputadoras más rápidas, con
capacidad para aprovechar miles de procesadores, sólo son capaces de imitar el
valor del 1% de un segundo de la actividad del cerebro humano, tarea para la
que necesita 40 minutos. Por lo tanto, las computadoras cognitivas deben
incorporar un tipo de arquitectura de hardware diferente de los ordenadores
convencionales para lograr una cognición comparable a la de los humanos. El
chip SyNAPSE de IBM es un ejemplo de hardware inspirado en el cerebro, y tiene
el potencial para llevar a cabo las intensas computaciones requeridas.
Por último, el cerebro humano y su poder cognitivo están
cambiando constantemente. Nuestros cerebros pueden mejorar o empeorar en
función de varios factores y experiencias. Esto es también aplicable a nuestra
capacidad cognoscitiva. Además, dicha mejora o deterioro puede darse en la
forma de un cambio en la estructura física o en la cantidad de capacidad
empleada [5]. Esta flexibilidad dinámica, también llamada “plasticidad
cerebral” [6], es esencial para nuestra inteligencia. Hasta el momento no
disponemos de ningún hardware de computación capaz de auto-evolución. Sin
embargo, tenemos noticia de algunos desarrollos prometedores sobre la capacidad
de aprendizaje de las máquinas de computación cognitiva- esto es, de su
capacidad de hacer deducciones y de llegar a conclusiones que no han sido
preprogramadas.
A lo largo de todo el proceso, la supervisión humana
seguirá siendo la última guía en el perfeccionamiento de dicha imitación. De
modo que la cognición humana, que damos por supuesta en nuestra vida cotidiana,
sigue siendo la última frontera para nuestros miles de años de largo recorrido
tecnológico. Una vez más, la creación ha establecido los límites para el
desarrollo humano.
Por: Adem G. Aydin
Tiene un doctorado en Ingeniería Eléctrica y Computación.
Trabaja como científico ingeniero en IBM.
Link artículo original de revista CASCADA
