Por Luis Junco

En una entrada anterior, ya habíamos dicho que seguiríamos comentando aspectos de la nueva publicación de Ray Kurzweil, La singularidad está más cerca, que nos parecieran relevantes. Así que hoy lo hago con una parte del capítulo 2, Reinventando la inteligencia, porque me parece que aclara aún más lo que supondrá, según el autor de este libro, ese salto evolutivo que él denomina la Singularidad. 

Al respecto, en ese capítulo, Kurzweil nos dice que en los últimos años de esta década de los 20, entraremos en la última fase de una transformación radical, que supondrá reinventar la inteligencia que nos ha dado la naturaleza con un sustrato computacional mucho más poderoso.

Y para entenderlo -y ver cómo se reinventará la inteligencia- hace un interesante repaso del nacimiento de la AI y analiza las dos escuelas de pensamiento que surgieron de su desarrollo. Una de estas dos escuelas prevaleció, y para saber por qué y cuál es su fundamento, fue necesario acudir a lo que la neurociencia ha descubierto sobre el papel que dos partes del cerebro, el cerebelo y el neocórtex, tuvieron en el nacimiento de la inteligencia humana. 

Esas dos corrientes de pensamiento en el desarrollo de la AI las podemos resumir en: la simbólica (reglas lógicas utilizadas por un programador para resolver problemas); y la conexionista. Esta última es la que se ha impuesto. 

Intento resumirlo en unos cuantos párrafos del libro.

En lugar de utilizar reglas inteligentes, se usan nodos que pueden lograr conocimiento a través de los propios datos. Como resultado, tienen el potencial de descubrir regularidades ocultas que nunca se les ocurriría a un programador humano utilizando reglas simbólicas. Una de las ventajas clave de esta aproximación conexionista es que permite resolver un problema sin entenderlo. 

Esto se consigue a través de redes neuronales que asemejan a las estructuras neuronales del cerebro. 

Se parte de una red neuronal con cableado (conexiones entre ellas) y pesos sinápticos (un peso de la conexión que cuando supera el límite se dispara o no) hechos al azar. La clave es que la red debe aprender sobre el asunto para el que se diseña, de la misma manera que los cerebros de los mamíferos fueron modelados. Una red neuronal comienza ignorante pero es programada para maximizar una función de “recompensa”. Entonces se le entrena con datos (fotos, por ejemplo). Cuando la red neuronal produce una respuesta correcta (identificando la imagen) obtiene una recompensa. Y este feedback puede ser utilizado para ajustar el peso de cada conexión neuronal. Las conexiones que sean consistentes con la respuesta correcta se refuerzan, mientras que las que producen resultados erróneos se debilitan. 

Con el tiempo, la red se organiza a sí misma para ser capaz de dar las respuestas correctas sin entrenamiento. Los experimentos han demostrado que las redes neuronales han podido aprender su materia sin necesidad de instructores. 

Se descubrió, sin embargo, que una de las limitaciones de este sistema era que había problemas que no podían ser resueltos con una red neuronal de una sola capa de neuronas interconectadas. Eran necesarias más capas, lo mismo que ocurre en el cerebro de los mamíferos. Hoy en día, el desarrollo de la AI está fundamentado en el diseño de cientos de capas de neuronas interconectadas. 

Y la otra parte, interesantísima, es la que se refiere a los estudios sobre la evolución de cerebelo y neocórtex. Resumo aquí algunas cosas de esta primera lectura.

El cerebelo supuso una primera etapa evolutiva en la que este parte del cerebro fue capaz a automatizar acciones que de otra forma requerirían una atención que se detraería de otras actividades más apremiantes. Esta acción intuitiva o automática pasó por selección natural al genoma en algunos animales. (Por ejemplo, el cavar un agujero más o menos largo dependiendo de la especie y el entorno). En el cerebelo, estas funciones las realizan unos módulos cuya estructura se repite y cada cual tiene su misión determinada. 

El cambio evolutivo de los seres vivos a través de la selección natural para el desarrollo y adquisición de una capacidad que pase al genoma, se realiza con gran lentitud (cientos de miles, millones de años). En un entorno que cambiaba paulatinamente, esa lenta adaptación que propiciaba el cerebelo no era un problema para los animales no mamíferos de entonces. Hasta que ocurrió una catástrofe. La caída, hace 65 millones de años, de un cometa o asteroide de gran tamaño que supuso la extinción de los dinosaurios y otras muchas especies. Y sobre todo produjo un brusco cambio del medio en el que hasta entonces había evolucionado la vida. 

Fue el momento del neocórtex, que ya estaba presente desde hacía millones de años en varias especies, pero cuyas funciones estaban muy poco desarrolladas (su antigüedad se cifra en los 200 millones de años). 

El súbito cambio del medio provocado por esta catástrofe lleva a las especies supervivientes, pequeños mamíferos, a desarrollar en el neocórtex capacidades de manera mucho más rápida que lo que supondría aprehenderlas a través del genoma. Pequeños estructuras a modo de columnas de unas cien neuronas cada una y organizadas de manera jerárquica, se desarrollan rápidamente y propician en los individuos de una especie habilidades para enfrentarse con el nuevo entorno en el tiempo limitado de sus vidas. Es el aprendizaje. 

En el cerebro humano, de los 26 mil millones de neuronas del córtex cerebral, el neocórtex acumula el 90 por ciento de esas neuronas, organizado en esos minicolumnas. No sólo hacen trabajo en paralelo (muchas cosas suceden no secuencialmente, sino al mismo tiempo), sino que, en ese nivel de jerarquía, los módulos más profundos (más alejados del input sensorial) hacen funciones de cada vez mayor complejidad y abstracción. En esos niveles -que no funcionan por cierto manera unidireccional- se producen de esta manera aspectos clave del conocimiento humano: el lenguaje, la abstracción, la ironía, el humor… 

Hay otras especies (como los primates) que también tienen neocórtex y aprenden por ejemplo a imitar y a utilizar herramientas. Pero cuando los humanos adquirieron módulos adicionales y más jerarquizados, llegamos al conocimiento y a entender el mundo. Pasamos de ser un animal avanzado a un animal filosófico. 

Si esta organización del neocórtex es la responsable de nuestro conocimiento y abstracción, imaginemos lo que podría suponer añadir nuevos módulos y capas a mayor profundidad, a través de la nube. Nuestro conocimiento daría un salto cualitativo que no podemos evaluar. Eso, entre otras cosas, es lo que significará la Singularidad. 

(Y como conclusión, anoto aquí la experiencia de un sueño que tuve en un descanso de esta lectura y esta escritura. Creo que puede tener que ver con todo esto. O no.

El sueño duró muy poco tiempo, quizás quince minutos, durante una siesta. Soñé que estaba junto a una sombrilla azul rodeada de un tela blanca, como antes se hacía en la playa para convertir la sombrilla en habitáculo contra el sol. Se levanta viento y veo que la sombrilla y su tela blanca se elevan en el cielo, a una altura considerable. De repente empieza a caer, rápidamente, hasta que se estrella contra el suelo. El golpe del suelo es lo que me hace despertar. Plam. Y me doy cuenta que ese sonido proviene de la portezuela de una furgoneta que mi vecino tiene a poco menos de seis metros de donde yo estoy. 

Lo sorprendente para mí fue que ese sonido se produjera después de la secuencia de la caída. ¿Cómo era esto posible? ¿O es que estaba yo equivocado y fue una casualidad que el golpe de la portezuela ocurriera simultáneamente con la caída al suelo de ls sombrilla? Lo pienso un poco, y me reafirmo en que esto último es algo muy improbable. Que fue el sonido real, el de la portezuela de la furgoneta, el que sugirió el destino de la sombrilla voladora. Y que seguramente la velocidad de los procesos dentro del cerebro son tales que sonidos reales e imágenes soñadas se ajustan a gran velocidad, de manera tal que el conjunto no pierda su lógica).