El camino hacia un cerebro artificial que se comporte como el del ser humano parece abrirse luego de que IBM anunciara la creación de unas singulares células nerviosas artificiales
En el desarrollo de las ciencias, una aspiración del hombre ha sido lograr que las computadoras piensen como los seres humanos, tema que hemos abordado varias veces en esta sección.
Recordemos que en la serie El juego de imitación, publicada por este diario en el año 2015, nos acercamos a los retos que tiene por delante la inteligencia artificial, rama que intenta lograr que las máquinas se comporten como nosotros.
Igualmente informamos acerca de avances en la «reproducción» de los robots a partir de una decisión que toman ellos mismos para dejar descendencia, un experimento desarrollado en la Universidad de Vrije, en Ámsterdam, Holanda.
Más recientemente explicamos el fenómeno de los robots conversacionales o chat bots, los que comienzan a tomar fuerza en forma de software disponible en Internet.
Todos estos significativos avances indican que la humanidad ha logrado desarrollar sistemas computacionales que tienen mucha semejanza con nosotros, aunque todavía la disciplina se considera en sus inicios.
Sin embargo, los inventos no paran de sucederse y hace dos semanas la compañía International Business Machines (IBM) presentó un nuevo paso en la humanización de las máquinas: neuronas artificiales que se comportan como las de nuestro cerebro.
El anuncio de IBM de la puesta en marcha de un cerebro artificial conformado por 500 neuronas que se comportan como las de un humano es muy importante para el futuro de la inteligencia artificial.
La principal razón estriba en que utilizan la tecnología de memoria de cambio de fase, de la cual comenzó a teorizarse en la década de los 60. Por entonces la calidad de los materiales y el reducido avance tecnológico —comparado con el de la actualidad— impidió que la teoría se llevara a la práctica.
Y es que este tipo de memoria opera a partir de cambios estructurales físicos que se producen en tiempo real. Su propia naturaleza permite que la información no desaparezca de los dispositivos en los que se almacena, pues se conservan a partir de la relación patrones-estructura física del dispositivo.
Usando esta tecnología, IBM ha replicado las neuronas humanas. Según explica en su web la compañía, estas células nerviosas artificiales contienen la información en lo que se conoce como patrones de disparo y en las nuevas conexiones que desarrollan a partir de un comportamiento definido como estocástico, lo que significa relativamente aleatorio.
IBM afirma que lograron replicar este comportamiento a partir de la creación de neuronas hechas de células de antimonio, germanio y telurio (GST, por sus siglas en inglés).
Esta aleación es la misma que se emplea en los discos ópticos regrabables, lo que nos permite «quemarlos» con la información que deseemos.
Con el GST, científicos del Instituto de Investigación de IBM en Zúrich, Suiza, crearon células similares a las que conforman nuestras neuronas: poseen entrada (dendritas), membrana, soma y axón (salida).
Por su composición física, las células artificiales cambian de estado, entre cristalino y amorfo, según las temperaturas que reciban a partir de impulsos eléctricos, y así guardan la información, explicó la empresa en el blog del laboratorio suizo.
Inspirados en la forma en la que funciona nuestro cerebro, los científicos lograron también que las células no guarden la información digitalmente, sino de forma analógica, tal y como sucede en los sistemas biológicos.
En la demostración, publicada por la revista Nature, el equipo aplica una serie de impulsos eléctricos a las neuronas artificiales, lo que provoca la cristalización progresiva del material de cambio de fase y finalmente un disparo neuronal.
«En neurociencia esta función se conoce como integración y disparo, y es la propiedad de las neuronas biológicas. Esta es la base para el cálculo basado en eventos y, en principio, es similar a la forma en que nuestro cerebro desencadena una respuesta cuando tocamos algo caliente», explicó IBM en su web.
Usando este tipo de estímulo, una sola neurona puede ser utilizada para que «aprenda» a detectar patrones y descubrir correlaciones a partir del análisis de datos en tiempo real. Si se unen varias y se crea una red, el poder de cómputo aumenta de forma exponencial.
Por ejemplo, puntualiza IBM en su blog, en el Internet de las cosas, una red de sensores con este tipo de neuronas puede capturar y analizar volúmenes de datos meteorológicos con más rapidez y elaborar pronósticos más certeros.
Asimismo, las neuronas artificiales podrían también utilizarse para detectar discrepancias en las transacciones financieras o utilizar los datos de las redes sociales para descubrir nuevas tendencias culturales en tiempo real.
También se podrían utilizar como unidades de memoria o de procesamiento computacional de forma continua a escala comercial, lo que significaría un salto en la potencia con que cuentan hoy los ordenadores en los hogares.
Manuel Le Gallo, uno de los científicos responsables de la creación de estas novedosas neuronas, explicó en una entrevista lo que significaría este cambio tecnológico.
«En la computación convencional tenemos separadas una unidad de memoria y una unidad lógica. Cada vez que se desea realizar un cálculo, primero se debe acceder a la memoria, obtener sus datos, y transferirlos a la unidad lógica, la que devuelve el cálculo. Cada vez que se obtiene un resultado, usted tiene que enviarlo de vuelta a la memoria. Este proceso se repite continuamente. Así que si usted está lidiando con enormes cantidades de datos, tendrá un gran problema».
En una red neuronal, matiza Le Gallo, cómputo y almacenamiento comparten la misma ubicación. «Usted no tiene que establecer la comunicación entre la lógica y la memoria. Solo hay que hacer las conexiones adecuadas entre las diferentes neuronas. Esa es la razón principal por la que creemos que nuestro enfoque será más eficiente, especialmente para el procesamiento de grandes cantidades de datos».
El problema que no menciona Le Gallo es el alto costo para la fabricación de equipos a base de GST.
Acaso por ello otras compañías, como Microsoft y Samsung, trabajan en desarrollar almacenamiento de información sin hacer uso de la memoria de cambio de fase, aunque los dispositivos serían capaces de guardar la información tal y como lo hacen las neuronas artificiales de IBM.
Microsoft, por ejemplo, anunció la creación de 3D XPoint, una memoria no volátil (conserva la información aun cuando no tenga energía), la cual es mil veces más eficiente que las utilizadas hasta el momento, conocidas como NAND flash, tecnología usada hoy por las llamadas «memorias USB».
La diferencia entre IBM y Microsoft, por otro lado, radica en que el primero ha creado una memoria que no solo almacena, sino también aprende.
Parecería entonces que ensamblar un cerebro artificial está a la vuelta de la esquina, pero no es tan fácil.
Y es que tras el anuncio de IBM las publicaciones especializadas consideran que ha llegado el momento de poner miles de estas neuronas de cambio de fase en un solo chip para analizar su poder real. Aunque, agregan, ahora viene la parte difícil: escribir algún software que use realmente las propiedades neuromórficas del chip.
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