LOS NEUROCOMPUTADORES

Ya nadie puede afirmar haberlo visto todo. En las postrimerías del siglo XX, cuando la informática ha alcanzado un altisimo grado de sofisticación y los computadores participan como protagonistas en buena parte de la vida, una "nueva" concepcion de esas máquinas ha agregado el adjetivo "tradicional" o "clásico" a lodo lo que se conoce hasta ahora. Se trata de lo que algunos han llamado la "revolución de las neuronas", que se basa en la ilusión de imitar el funcionamiento del cerebro de los animales en general y de los humanos en particular, para obtener máquinas que sean capaces de realizar tareas de gran complejidad, como comprender y evaluar el lenguaje humano y la escritura manuscrita y tomar sus propias decisiones ante situaciones imprevistas. Ciencia ficción hasta hace unos pocos años, la revolución de las neuronas podría significar el advenimiento de un nuevo "shock informático".

Vista desde la nueva perspectiva, la computación tradicional parece lastimosamente precaria. De hecho, en sus 45 años de existencia, los computadores han pasado, de ser máquinas basadas en tubos al vacio, que requerían un salón completo y enormes ventiladores, a la última generación de microcomputadores de gran poder y tamaño insignificante.

Pero en el fondo, por paradójico que parezca, no se han producido cambios significativos, y todo se basa en los mismos principios, en la misma concepción "cuadriculada" del conocimiento.
El problema con los computadores, conocidos es que todos son aparatos que funcionan tramando cifras y sólo cifras, una detrás de otra, sin ninguna imaginación, aunque su comportamiento, por cuenta de la cantidad-y no la calidad de las operaciones realizadas, parezca cada vez más humano. La verdad es que ese tipo de computadores no sabe hacer nada distinto a lo programado y carece del todo de cualquier capacidad para adaptarse a situaciones imprevistas.
La nueva computación "neuronal" que rompe con el esquema lineal, secuencial y "cartesiano" de su predecesora, lo que busca es imitar el cúmulo de reacciones que anteceden a una decisión del cerebro. El objetivo, por supuesto, es extraordinariamente ambicioso, y las posibilidades de lograr resultados espectaculares a corto plazo son escasas. Pero el hecho mismo de que las grandes empresas electrónicas del mundo, de Estados Unidos a Europa, pasando por el Japón, estén empeñadas en el desarrollo de la computación neuronal, implica que el mundo está en el umbral de una nueva era tecnológica.

No se trata de un concepto nuevo, pues desde que John Von Neumann formuló las bases de la computación hace 40 años, algunos matemáticos visionarios presintieron la posibilidad de imitar a las neuronas humanas y formularon ecuaciones que, aunque demostraron esa posibilidad, se adelantaron a las posibilidades tecnológicas de la época. No fue sino hasta 1982 que John Hopfield, un físico norteamericano, del Instituto Tecnológico de California, demostró la existencia de cierta analogia entre las moléculas de gas en movimiento y el comportamienio de las neuronas llamadas " formales", creadas como una imitación funcional de las biológicas, por medio de transistores y microprocesadores dispuestos como una red. Al conocerse las leyes estadisticas que rigen el movimiento de los gases, el primer paso estaba dado.

Desde 1985, el compromiso con la idea se extendió a todo el mundo, y comenzó a surgir una investigación interdisciplinaria, que algunos han llamado "ciencia cognoscitiva", en la que intervienen neurobiólogos, ingenieros de sistemas, matemáticos, sicólogos, lógicos. En los tres años de trabajo sistemático, se ha logrado una realización, si bien modesta frente a los objetivos últimos, impresionante para los términos de la computación tradicional: el Net Talk, una red de neuronas que aprendio por sí misma, en ocho horas, a leer un diccionario inglés de 20.000 palabras por medio de un captador electrónico. Más tarde, armada con los conocimientos aprendidos la red fue capaz de leer un texto completo y en voz alta con las pausas de la puntuación en el momento preciso. Algo totalmente inimaginable para la computación tradicional.

La tarea es a todas luces extraordinaria. Un cerebro humano tiene 100 mil millones de neuronas y cada una tiene 1.000 conexiones que la vinculan con sus vecinas. Si el hombre es 10 mil veces más lento que las máquinas teóricamente se requerirían 10 mil millones de conexiones para lograr una estructura lejanamente aproximada a la del cerebro. Si se tiene en cuenta que aún no se han logrado establecer 20 mil conexiones apropiadas se pone de presente la lejanía a que está la meta última de la cibernética. Para el sicólogo Carlos León bogotano que trabaja en el Laboratorio de Inteligencia Artificial y Epistemología de la Universidad de Ginebra "aún faltan unos dos mil años para que se pueda pensar en un robot senso-motriz capaz de imitar realmente el comportamiento humano".

Por eso la ciencia se impone metas más pequeñas e inmediatas para la resolución por lo pronto de problemas particulares. La base tecnológica de las máquinas neuronales que sus detractores llaman "conexionistas" es la imitación de las estructuras cerebrales para lo cual se trata de hacer mapas de las conexiones de las neuronas biológicas que intervienen en un proceso mental determinado. El problema básico es que ese orden de conexiones es casi completamente desconocido en el ser humano y se ignora casi todo sobre la naturaleza física de la memoria. Lo único que se sabe es que el equivalente de una unidad central de computación reside en el sistema nervioso. La forma como está inscrita allí la memoria y las facultades cognoscitivas aparece ante los ojos cientificos de un modo demasiado borroso.

Las máquinas neuronales se componen de pequeñas células (o "neuronas electrónicas") formadas por transistores cada uno de los cuales posee su propia memoria independiente.
Esos elementos tienen capacidad para comunicarse cada uno a su manera con sus vecinos. En la orientación de esa capacidad de comunicación de cada "neurona" con sus compañeras residen las posibilidades de la máquina en su conjunto.

Lo que la nueva ciencia cognoscitiva trata de hacer es describir con precisión los procesos mentales que son necesarios para un acto determinado para diseñar la arquitectura de la red el número y clase de interconexiones necesarias para que el aparato responda a estimulos y sea capaz de funcionar adecuadamente. Allí es donde la fisica de los gases las leyes estadisticas las matemáticas la neurobiología y la sicologia del comportamiento tratan de desmenuzar con detalle impresionante todo lo que pasa por la mente por ejemplo para caminar.

Una vez eso se logra en vez de dictarle a la máquina lo que debe hacer paso a paso se le indica la solución que se desea obtener los elementos que deberá tener en cuenta y se le presentan ejemplos. La máquina apoyada en una construcción neuronal apropiada deberá encontrar la ruta adecuada de los impulsos eléctricos para llegar al resultado requerido. Así el aparato literalmente "aprende" a manejar en lo sucesivo ese tipo de problemas .

Un ejemplo práctico es el trabajo que la fábrica francesa Thomson está efectuando para la Boeing. Se trata de obtener un sistema que permita a los aviones aterrizar automáticamente aun en tiempo tormentoso. Actualmente el piloto automático solamente puede funcionar en condiciones ideales. La nueva máquina trataría de reproducir las secuencias lógicas que la siquis de un piloto humano lleva a cabo en su interior para efectuar un aterrizaje en condiciones dificiles con su carga de situaciones imprevistas.

Mientras los neurobiólogos tratan de explicar la secuencia logica en la que las neuronas se interconectan entre sí por medio de las sustancias neurotransmisoras los sicólogos intentan delimitar los procesos mentales que llevan a la concepción y puesta en marcha de un acto determinado en un proceso en el que los computadores tradicionales juegan un papel crucial. Pero como dice el investigador francés Yves Burnod "hemos descubierto cosas sorprendentes: el comportamiento de algunas neuronas es previsible en ciertas ocasiones, mientras en otras resulta completamente aleatorio. Da la impresión de que la naturaleza jugara a la ruleta".

La pregunta clave que subyaze detrás de la revolución de las neuronas es si la concepción actual del conocimiento basada en el pensamiento cartesiano es suficiente para entender esos complejos procesos. Segun parece la respuesta es no. A cambio de una concepción rigida del mundo en el que cada cosa tiene un valor determinado y el tiempo y el espacio se interrelacionan en un mismo plano quienes tratan de imitar la mente humana están recurriendo con creciente importancia a teorías modernas de extraordinaria complejidad como los trabajos del premio Nobel llya Prigogine el Caos y las fractales. Todas ellas tienen en común que integran el tiempo y demuestran que la noción de orden en todos sus sentidos no es mas que un caso particular del estado del mundo pues éste a todos los niveles está siempre en movimiento. El orden no deja de transformarse en desorden para luego renacer en forma diferente.

Las bases teóricas están dadas la tecnología está a punto. Pero el resultado de la carrera hacia la cibernética podria cambiar en su recorrido la concepción que tiene el hombre de si mismo y del mundo que lo rodea. -