¿Tu cerebro es una computadora?

Preguntamos a los expertos por sus mejores argumentos en el debate de larga data sobre si los cerebros y las computadoras procesan la información de la misma manera.

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25 de agosto de 2021

Es una analogía que se remonta a los albores de la era informática: desde que descubrimos que las máquinas podían resolver problemas manipulando símbolos, nos hemos preguntado si el cerebro podría funcionar de manera similar. Alan Turing, por ejemplo, preguntó qué se necesitaría para un maquina para pensar ; escribiendo en 1950, predijo que para el año 2000 se podrá hablar de máquinas pensantes sin esperar que lo contradigan. Si las máquinas podían pensar como los cerebros humanos, era natural preguntarse si los cerebros podrían funcionar como máquinas. Por supuesto, nadie confundiría el material pegajoso dentro de su cerebro con la CPU dentro de su computadora portátil, pero más allá de las diferencias superficiales, se sugirió, podría haber similitudes importantes.

Hoy, todos estos años después, los expertos están divididos. Aunque todo el mundo está de acuerdo en que nuestro cerebros biológicos crean nuestras mentes conscientes , están divididos sobre la cuestión de qué papel, si lo hay, juega el procesamiento de la información, la similitud crucial que supuestamente comparten los cerebros y las computadoras.

Esta historia fue parte de nuestra edición de septiembre de 2021

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Si bien el debate puede sonar un poco académico, en realidad tiene implicaciones en el mundo real: el esfuerzo por construir máquinas con inteligencia similar a la humana depende, al menos en parte, de comprender cómo funcionan realmente nuestros propios cerebros y cuán similares, o no, son a las máquinas. Si se pudiera demostrar que los cerebros funcionan de una manera radicalmente diferente a la de una computadora, se cuestionarían muchos enfoques tradicionales de la IA.

La pregunta también puede dar forma a nuestro sentido de quiénes somos. Mientras se piense que los cerebros y las mentes que permiten se consideren únicos, la humanidad podría imaginarse a sí misma como algo muy especial. Ver nuestros cerebros como nada más que una maquinaria computacional sofisticada podría reventar esa burbuja.

Pedimos a los expertos que nos dijeran por qué ellos Creo que deberíamos, o no deberíamos, pensar en el cerebro como si fuera una computadora.

EN CONTRA: El cerebro no puede ser una computadora porque es biológico.

Todo el mundo está de acuerdo en que el material real dentro de un cerebro, diseñado durante miles de millones de años por la evolución, es muy diferente de lo que los ingenieros de IBM y Google pusieron dentro de su computadora portátil o teléfono inteligente. Para empezar, los cerebros son analógicos. Los miles de millones de neuronas del cerebro se comportan de manera muy diferente a los interruptores digitales y las puertas lógicas de una computadora digital. Sabemos desde la década de 1920 que las neuronas no solo se encienden y apagan, dice el biólogo Matthew Cobb de la Universidad de Manchester en el Reino Unido. A medida que aumenta el estímulo, aumenta la señal, dice. La forma en que se comporta una neurona cuando es estimulada es diferente a cualquier computadora que hayamos construido.

Blake Richards, neurocientífico e informático de la Universidad McGill en Montreal, está de acuerdo: el cerebro procesa todo en paralelo, en tiempo continuo en lugar de en intervalos discretos, dice. Por el contrario, las computadoras digitales actuales emplean un diseño muy específico basado en el original. por la arquitectura de Neumann . Funcionan en gran medida yendo paso a paso a través de una lista de instrucciones codificadas en un banco de memoria, mientras acceden a la información almacenada en ranuras de memoria discretas.

Nada de eso tiene ningún parecido con lo que sucede en tu cerebro, dice Richards. (Y sin embargo, el cerebro sigue sorprendiéndonos: en los últimos años, algunos neurocientíficos han argumentó que incluso las neuronas individuales pueden realizar ciertos tipos de cálculos, comparables a lo que los informáticos llaman XOR, o función exclusiva o).

PARA: ¡Claro que se puede! La estructura real no viene al caso.

Pero quizás lo que hacen los cerebros y las computadoras es fundamentalmente lo mismo, incluso si la arquitectura es diferente. Lo que parece estar haciendo el cerebro se describe acertadamente como procesamiento de información, dice Megan Peters, científica cognitiva de la Universidad de California, Irvine. El cerebro toma picos [breves ráfagas de actividad que duran alrededor de una décima de segundo] y ondas de sonido y fotones y los convierte en actividad neuronal, y esa actividad neuronal representa información.

Richards, quien está de acuerdo con Cobb en que los cerebros funcionan de manera muy diferente a las computadoras digitales de hoy, no obstante, cree que el cerebro es , de hecho, una computadora. Una computadora, de acuerdo con el uso de la palabra en informática, es simplemente cualquier dispositivo capaz de implementar muchas funciones computables diferentes, dice Richards. Según esa definición, el cerebro no es simplemente como una computadora. Es literalmente una computadora.

Michael Graziano, neurocientífico de la Universidad de Princeton, se hace eco de ese sentimiento. Hay un concepto más amplio de lo que es una computadora, como algo que toma información y la manipula y, sobre esa base, elige resultados. Y una 'computadora' en esta concepción más general es lo que es el cerebro; eso es lo que hace.

Pero Anthony Chemero, científico cognitivo y filósofo de la Universidad de Cincinnati, se opone. Lo que parece haber sucedido es que, con el tiempo, hemos diluido la idea de 'computación' para que ya no signifique nada, dice. Sí, tu cerebro hace cosas y te ayuda a saber cosas, pero eso ya no es computación.

A FAVOR: Puede que las computadoras tradicionales no sean como el cerebro, pero las redes neuronales artificiales sí lo son.

Todos los mayores avances en inteligencia artificial hoy en día han involucrado redes neuronales artificiales , que utilizan capas de procesamiento matemático para evaluar la información que reciben. A las conexiones entre las capas se les asignan pesos (más o menos, un número que corresponde a la importancia de cada conexión en relación con las demás; piense en cómo un profesor podría calcular una calificación final en función de una serie de resultados de cuestionarios, pero asigne un mayor peso a el examen final). Esos pesos se ajustan a medida que la red está expuesta a más y más datos, hasta que la última capa produce una salida. En los últimos años, las redes neuronales han sido capaces de reconocer caras, traducir idiomas , e incluso imitar texto escrito por humanos de una manera extraña.

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El pionero de la IA Geoff Hinton: el aprendizaje profundo podrá hacerlo todo Hace treinta años, la creencia de Hinton en las redes neuronales era contraria. Ahora es difícil encontrar a alguien que no esté de acuerdo, dice.

Una red neuronal artificial es en realidad básicamente solo un modelo de nivel algorítmico de un cerebro, dice Richards. Es una forma de tratar de modelar el cerebro sin hacer referencia a los detalles biológicos específicos de cómo funciona el cerebro. Richards señala que este era el objetivo explícito de los pioneros de las redes neuronales como Frank Rosenblatt, David Rumelhart y Geoffrey Hinton : Estaban específicamente interesados ​​en tratar de comprender los algoritmos que usa el cerebro para implementar las funciones que los cerebros computan con éxito.

Los científicos han desarrollado recientemente redes neuronales cuyo funcionamiento es se dice que se parecen más a los de los cerebros humanos reales . Uno de esos enfoques, la codificación predictiva, se basa en la premisa de que el cerebro intenta constantemente predecir qué información sensorial recibirá a continuación; la idea es que mantenerse al día con el mundo exterior de esta manera aumenta sus posibilidades de supervivencia, algo que la selección natural habría favorecido. Es una idea que resuena con Graziano. El propósito de tener un cerebro es el movimiento, poder interactuar físicamente con el mundo exterior, dice. Eso es lo que hace el cerebro; ese es el corazón de por qué tienes un cerebro. Es para hacer predicciones.

EN CONTRA: Incluso si los cerebros funcionan como redes neuronales, todavía no son procesadores de información.

No todo el mundo piensa que las redes neuronales respaldan la noción de que nuestros cerebros son como computadoras. Un problema es que son inescrutable : cuando una red neuronal resuelve un problema, puede que no quede nada claro cómo resolvió el problema, haciendo más difícil argumentar que su método era de alguna manera parecido al cerebro. Las redes neuronales artificiales en las que personas como Hinton están trabajando ahora son tan complicadas que incluso si intentas analizarlas para descubrir qué partes estaban almacenando información sobre qué y qué cuenta como manipulación de esa información, no vas a ser capaz de sacar eso, dice Chemero. Cuanto más complicados se vuelven, más intratables se vuelven.

Pero los defensores de la analogía del cerebro como computadora dicen que eso no importa. No puedes señalar el 1 arena 0 s, dice Graziano. Se distribuye en un patrón de conectividad que se aprendió entre todas esas neuronas artificiales, por lo que es difícil 'hablar' sobre exactamente qué es la información, dónde se almacena y cómo se codifica, pero sabes que está ahí.

PARA: El cerebro tiene que ser un ordenador; la alternativa es la magia.

Si estás comprometido con la idea de que el cerebro físico crea la mente, entonces la computación es el único camino viable, dice Richards. Computación solo significa física, dice. La única otra opción es que estás proponiendo algún tipo de 'alma' o 'espíritu' mágico o algo así... Literalmente solo hay dos opciones: o estás ejecutando un algoritmo o estás usando magia.

EN CONTRA: La metáfora del cerebro como computadora no puede explicar cómo derivamos el significado.

No importa cuán sofisticada pueda ser una red neuronal, la información que fluye a través de ella en realidad no significar cualquier cosa, dice Romain Brette, neurocientífico teórico del Vision Institute de París. Un programa de reconocimiento facial, por ejemplo, podría identificar una cara en particular como mía o tuya, pero en última instancia, solo está rastreando las correlaciones entre dos conjuntos de números. Todavía necesitas a alguien que le dé sentido, que piense, que perciba, dice.

Lo que no significa que el cerebro no procesar información, tal vez lo haga. La computación es probablemente muy importante en la explicación de la mente, la inteligencia y la conciencia, dice Lisa Miracchi, filósofa de la Universidad de Pensilvania. Aún así, enfatiza que lo que hace el cerebro y lo que hace la mente no son necesariamente lo mismo. E incluso si el cerebro es como una computadora, la mente puede no serlo: los procesos mentales no son procesos computacionales, porque son inherentemente significativos, mientras que los procesos computacionales no lo son.

Entonces, ¿dónde nos deja eso? La cuestión de si el cerebro es o no como una computadora parece depender en parte de lo que entendamos por computadora. Pero incluso si los expertos pudieran ponerse de acuerdo sobre una definición, parece poco probable que la cuestión se resuelva en el corto plazo, tal vez porque está estrechamente ligada a problemas filosóficos espinosos, como el llamado problema mente-cuerpo y el rompecabezas de la conciencia. Discutimos sobre si el cerebro es como una computadora porque queremos saber cómo surgieron las mentes; queremos entender qué permite que algunos arreglos de materia, pero no otros, no solo existan sino que experimenten.

dan falk es un periodista científico con sede en Toronto. Sus libros incluyen La ciencia de Shakespeare y En busca del tiempo.