Cerebro y Ordenador, de Antonio Orbe

(Antonio Orbe)

Querido lector de este blog, si buscas un libro para introducirte en la Neurociencia, con precisión, honestidad y sin pedanterías, este es tu libro. Te animo a que lo leas. Lo encontrarás en TAGUS, en edición electrónica (http://www.tagusbooks.com/ebook-cerebro-y-ordenador-ebook/9788415623397/2198392), y merece la pena. Cómpralo. Es un libro asumidamente sencillo y divulgativo pero, a poco que lo vayas leyendo entre líneas, te darás cuenta de que conjuga el bagaje de un informático con la sabiduría de un verdadero neurocientífico.

De Antonio Orbe me interesa especialmente su inteligente crítica a aquellos excesos que, en pocas décadas, parecen querer ver ya un cerebro de silicio o virtual que simule el cerebro biológico con gran detalle. Vayamos al parágrafo titulado "¿Cuándo se simulará el cerebro?" y siguientes.  ¿Podrá simularse el cerebro antes de 2050? D. S. Modha-de IBM- considera que en 2019 dispondremos de una máquina con una potencia equivalente a la del córtex del cerebro humano, es decir, de una capacidad de cálculo de un exaflop. Pero, obviamente, si todavía no sabemos cómo funciona el cerebro, ¿qué haríamos con ese supuesto superordenador, tal y como se pregunta Orbe? El caso es que no solo se va a necesitar potencia de cálculo sino también el desarrollo de nuevas teorías en todos los campos que incidan en el conocimiento del cerebro, desde la Genética hasta la propia Filosofía. Algo que, como es natural, es bastante inconcebible que pueda darse en tan solo 10 lustros, por ejemplo. Magnos proyectos, como el recientemente aprobado "Human Brain"-proyecto estrella de la Unión Europea"-son, por supuesto, muy dignos de interés, pero el caso es que todavía las simulaciones neuronales de las que disponemos, son de una extremada simplicidad. No hablemos, pues, de la descomunal complejidad del conectoma. El propio Orbe menciona cómo aún no disponemos de una simulación completa de las 6.418 sinapsis del diminuto C. Elegans. Sin duda, el reto es fascinante y no cabe duda que la conjunción de los esfuerzos de miles de neurocientíficos absolutamente punteros nos va a reportar muchos beneficios en los próximos años, a todos los niveles: desde el desarrollo de potentes algoritmos informáticos hasta el refinamiento increíble de técnicas de visualización y de laboratorio. Pero aún debemos tener paciencia puesto que es tarea para muchas generaciones.

Como ha sido tarea de Orbe el divulgar de una manera rigurosa pero amigable los secretos del porvenir de la Neurociencia. Enhorabuena, Antonio: has logrado el objetivo. Larga vida a tu libro.

José Mira: in memoriam

José Mira, director del Departamento de Inteligencia Artificial de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED, falleció el día 13 de agosto de 2008. Queremos manifestar desde aquí el mayor de nuestros agradecimientos a este verdadero maestro. El profesor Mira se incorporó a la Universidad Nacional de Educación a Distancia en 1989 como Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, habiendo ejercido previamente la docencia en la Universidad Complutense, en la Universidad de Granada y en la de Santiago de Compostela. En esta última Universidad había recibido la medalla de oro, imagen de nuestro blog que corresponde precisamente a la salida de ese acto institucional.

Muchos de los que, a finales de los años 80, estábamos interesados en la Inteligencia Artificial en nuestro país, teníamos dos referentes: uno, por así decirlo, externo, y el otro interno. El primero era Jaime Carbonell, que ya estaba trabajando en USA, mientras que el segundo era José Mira. Tuve la fortuna de recibir en 1995 su tutela en uno de sus cursos ("Introducción a la Inteligencia Artificial") y así poder entrar en contacto con él. Había sido uno de los introductores en España del enfoque simbólico en Inteligencia Artificial (los "scripts de Schank y, por ejemplo, lenguajes representacionales como KL-ONE) pero también del novedoso planteamiento conexionista de Rumelhart y McClelland. Recuerdo que por aquel entonces yo trabajaba en teoría de situaciones, nada que, por supuesto, tuviera que ver con la Inteligencia Artificial "dura". En parte, mi interés respondía a mi disconformidad con una perspectiva demasiado estrecha en cuanto a su reduccionismo cuantitativo. Tenía la sensación de que podía hacerse cierta justicia a la importancia de la interacción del entorno con el agente, a través de la idea de situación de Jon Barwise. La tremenda maquinaria de difusión del CSLI de la Universidad de Stanford estaba a pleno rendimiento y decenas de libros salían anualmente de las imprentas del Xerox Parc en "Silicon Valley", aplicando dicha idea. Todavía estaban por llegar las aplicaciones más interesantes, como los programas Tarski´s World o Turing World, de Etchemendy, Barwise y su equipo, la cuestión de los diagramas lógicos o los trabajos formales de Wobcke. Paralelamente, Rosenschein y Kaelbling, sin apelar en absoluto a la perspectiva de Barwise, daban los primeros pasos hacia el diseño de autómatas "situados": esto sí que era verdadera Inteligencia Artificial para el profesor Mira. Cuando acudí a comentarle mi trabajo, que versaba sobre canales de flujo de información, en la línea de Jerry Seligman, el profesor Mira, siempre entrañable, siempre extraordinariamente humano, no pudo evitar la media sonrisa del genuino conocedor, de la persona que verdaderamente sabe qué hay que traerse entre manos: "sí, hay formalización, pero ¿todo esto no es demasiado cualitativo?, ¿dónde está lo cuantitativo?" Al final, como no podía ser de otro modo en una persona de tan excelente humanidad, siempre deseosa de ayudar y de que los jóvenes fueran aportando, se llegó a una "entente cordiale", y el trabajo se reencauzó sarisfactoriamente para ambos.

Pero tampoco hay que olvidar al hombre de finísima ironía que, en un reciente curso de verano en Ávila, se reía abiertamente de las eternas preguntas de los periodistas acerca de la posibilidad de "fabricar" seres auténticamente inteligentes: "si tienes la suerte de juntarte con alguien que te quiera mucho y esperas 9 meses", la respuesta será afirmativa.

¿Me equivoco si afirmo que las Unidades Didácticas sobre Inteligencia Artificial (UNED) del profesor Mira están entre las publicaciones más leídas de la materia en castellano, y que su extraordinaria claridad ha abierto los ojos a muchos licenciados de todo el ámbito iberoamericano? Por allí, de manera concisa, accedías al mundo de los lenguajes simbólicos, de la lógica borrosa o de los perceptrones, con una facilidad pasmosa.

Muchas gracias, Profesor. Estarás siempre en el recuerdo y tu excepcional labor no tendrá fin.

"Fungus eaters" e Inteligencia Artificial

En 1961, Masanao Toda propuso el desarrollo de sistemas autónomos completos que habían de cambiar el concepto de agente en Inteligencia Artificial. Hasta entonces, la cuestión de la capacidad de supervivencia de agentes virtuales en entornos complejos, hasta cierto punto, comparables a los ambientes propios de los sistemas biológicos, ni siquiera se había dejado entrever. La psicología cognitiva comenzaba a hacer acto de presencia pero se centraba en el manejo de sistemas simbólicos para dar cuenta de las funciones cognitivas tradicionales. La idea de Toda, sin embargo, va a generar un cambio de paradigma en toda regla: se trata de estudiar sistemas completos, esto es, sistemas capaces de comportarse de manera autónoma en un entorno sin intermediación humana, descomponiéndolos en sistemas más simples. Tales sistemas han de incorporar numerosas capacidades, pero lo importante es que, en todo momento, habrán de decidir qué hacer. En el capítulo séptimo de "Man, robot and society" (1982, p. 100 y ss.), Toda plantea el escenario de un agente autónomo, un "fungus eater" solitario, que es enviado a un planeta lejano a aprovisionarse de uranio. Cuanto más recolecta, más recompensa recibirá en forma de un cierto tipo de hongo que crece en el planeta. El agente dispone de un almacén, de sistemas de recolección, de mecanismos de percepción, puede moverse, pero lo esencial es que va tomando decisiones en función de un entorno cambiante. El agente debe ser autónomo porque es demasiado simple como para ser controlado a distancia, por ejemplo, por humanos. De hecho, nadie puede repararlo o alimentarlo externamente. Y en consecuencia, ha de contemplar el mundo bajo su propia perspectiva: su única información disponible surge de la interacción de sus sensores con el entorno. Toda diseña un agente adaptativo que, con el tiempo, dará paso, por un lado, a la idea de Brooks (1991) de robots autónomos adaptativos y, por el otro, a una enorme cantidad de estudios sobre "swarm intelligence" o inteligencia de agentes que simulan la inteligencia social presente en colmenas u hormigueros (ver el libro del mismo título de Bonabeau, Dorigo y Theraulaz, 1999). El camino a la robótica evolutiva también había quedado abierto (véase Nolfi y Floreano, 2000).