Cerebro artificial - Artificial brain

Un cerebro artificial (o mente artificial ) es un software y hardware con capacidades cognitivas similares a las del cerebro animal o humano .

La investigación que investiga los "cerebros artificiales" y la emulación cerebral desempeña tres funciones importantes en la ciencia:

  1. Un intento continuo de neurocientíficos y psicólogos por comprender cómo funciona el cerebro humano, conocido como neurociencia cognitiva .
  2. Un experimento mental en la filosofía de la inteligencia artificial , que demuestra que es posible, al menos en teoría, crear una máquina que tenga todas las capacidades de un ser humano.
  3. Un proyecto a largo plazo para crear máquinas que exhiban un comportamiento comparable al de los animales con un sistema nervioso central complejo , como los mamíferos y, en particular, los humanos . El objetivo final de crear una máquina que exhiba un comportamiento o inteligencia similar a los humanos a veces se denomina IA fuerte .

Un ejemplo del primer objetivo es el proyecto informado por la Universidad de Aston en Birmingham, Inglaterra, 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 de la habitación china de John Searle , la crítica de Hubert Dreyfus a la IA o el argumento de Roger Penrose en The Emperor's New Mind . Estos críticos argumentaron que hay aspectos de la conciencia o la experiencia humana que las máquinas no pueden simular. Una respuesta a sus argumentos es que los procesos biológicos dentro del cerebro pueden simularse con cualquier grado de precisión. Esta respuesta fue hecha ya en 1950 por Alan Turing en su artículo clásico " Computing Machinery and Intelligence ".

El tercer objetivo es generalmente llamado por los investigadores inteligencia artificial general . 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 informáticas convencionales como un enfoque para implementar cerebros artificiales, y afirma (sobre la base de que el poder de la computadora continúa una tendencia de crecimiento exponencial) que esto podría lograrse para 2025. Henry Markram , director del proyecto Blue Brain (que intenta la emulación cerebral), hizo una afirmación similar (2020) en la conferencia TED de Oxford en 2009. Por otro lado, sin embargo, la conexión entre la simulación computacional de sistemas artificiales similares a los humanos con La hipótesis de la IA fuerte es considerada mal planteada y problemática por académicos como Antonio Lieto según la cual "los modelos artificiales del cerebro y la mente pueden usarse para comprender los fenómenos mentales sin pretender que son los fenómenos reales que están modelando" (p. 85) (como, por otro lado, asumido en la hipótesis de IA fuerte ).

Enfoques de la simulación cerebral

Estimaciones de cuánta potencia de procesamiento se necesita para emular un cerebro humano en varios niveles (de Ray Kurzweil y Anders Sandberg y Nick Bostrom ), junto con la supercomputadora más rápida de TOP500 mapeada por año.

Aunque la emulación directa del cerebro humano utilizando redes neuronales artificiales en un motor informático de alto rendimiento es un enfoque comúnmente discutido, 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 hecho con los procesos cuánticos a través del algoritmo sináptico central que tiene fuertes similitudes con la ecuación de onda de la mecánica cuántica.

EvBrain es una forma de software evolutivo que puede desarrollar redes neuronales "parecidas a un 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 la investigación de la creación de computadoras inteligentes. El proyecto Blue Brain se está llevando a cabo con la ayuda de IBM en Lausana . El proyecto se basa en la premisa de que es posible vincular artificialmente las neuronas "en la computadora" colocando treinta millones de sinapsis en su posición tridimensional adecuada.

Algunos defensores de la IA fuerte especularon en 2009 que las computadoras en conexión con Blue Brain y Soul Catcher pueden exceder la capacidad intelectual humana alrededor de 2015, y que es probable que podamos descargar el cerebro humano en algún momento alrededor de 2050.

Si bien Blue Brain es capaz de representar conexiones neuronales complejas a gran escala, el proyecto no logra el vínculo entre la actividad cerebral y los comportamientos ejecutados por el cerebro. En 2012, el proyecto Spaun (Red Unificada de Arquitectura de Puntero Semántico) intentó modelar múltiples partes del cerebro humano a través de representaciones a gran escala de conexiones neuronales que generan comportamientos complejos además del mapeo.

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 (VTA), sustancia negra y otras. El diseño permite varias funciones en respuesta a ocho tareas, utilizando entradas visuales de caracteres mecanografiados o escritos a mano y salidas realizadas por un brazo mecánico. Las funciones de Spaun incluyen copiar un dibujo, reconocer imágenes y contar.

Hay buenas razones para creer que, independientemente de la estrategia de implementación, las predicciones de la realización de cerebros artificiales en un futuro próximo son optimistas. En particular, los cerebros (incluido el cerebro humano ) y la cognición no se comprenden bien en la actualidad, y se desconoce la escala de cálculo requerida. Otra limitación a corto plazo es que todos los enfoques actuales para la simulación del cerebro requieren un consumo de energía de órdenes de magnitud mayor en comparación con un cerebro humano. El cerebro humano consume alrededor de 20  W de energía, mientras que las supercomputadoras actuales pueden consumir hasta 1 MW, es decir, un orden de 100.000 más.

Experimento mental del cerebro artificial

Algunos críticos de la simulación cerebral creen que es más sencillo crear una acción inteligente general directamente sin imitar a la naturaleza. Algunos comentaristas han utilizado la analogía de que los primeros intentos de construir máquinas voladoras los modelaron a partir de pájaros, pero que los aviones modernos no parecen pájaros.

Ver también

Notas

Referencias

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