Inteligencia artificial by Margaret A. Boden

autor:Margaret A. Boden
La lengua: eng
Format: epub
editor: Turner
publicado: 2017-11-15T00:00:00+00:00

LAS CONEXIONES NO LO SON TODO

La mayoría de los estudios sobre las RNA sugieren que lo único que importa de la red neuronal es su anatomía. ¿Qué unidades están conectadas a qué otras y cómo de fuertes son los pesos? Cierto, estas cuestiones son cruciales. Sin embargo, la neurociencia ha demostrado recientemente que los circuitos biológicos a veces pueden alterar su función computacional (no solo hacer que sea más o menos probable) gracias algunos compuestos químicos que se difunden por el cerebro.

El monóxido de nitrógeno (NO), por ejemplo, se difunde en todas direcciones y sus efectos (que dependen de su concentración en los puntos relevantes) perduran hasta que decae su concentración. (Las enzimas pueden cambiar la tasa de desintegración). Así, el NO trabaja en todas las células que se encuentran en un volumen determinado del córtex, ya estén conectadas sinápticamente o no. La dinámica funcional de los sistemas neuronales en cuestión es muy diferente de las RNA “puras”, ya que la comunicación por volumen reemplaza a la comunicación punto por punto. Se han descubierto efectos análogos con el monóxido de carbono y el sulfuro de hidrógeno y con moléculas complejas como la serotonina y la dopamina.

“¡Hasta aquí pueden llegar las RNA! –podría decir un escéptico de la IA–. ¡Dentro de los ordenadores no hay química!”. Este comentario es absurdo: es como decir que los ordenadores no pueden imitar el clima porque en su interior no puede llover. “Por lo tanto –podrían añadir–, la IA no puede crear modelos de estados de ánimo o emociones, ya que estos dependen de las hormonas y de los neuromoduladores”. Esta misma objeción fue expresada por el psicólogo Ulric Neisser a principios de la década de 1960 17 y unos años después por el filósofo John Haugeland en su influyente crítica al “cognitivismo”. 18 La IA puede crear modelos del razonamiento, dijeron, pero nunca del afecto.

Sin embargo, estos descubrimientos neurocientíficos han inspirado a algunos investigadores de IA a diseñar RNA de un tipo radicalmente nuevo, en las que la conexión no lo es todo. 19 En GasNets, algunos nodos diseminados por la red pueden soltar “gases” simulados que se difunden y modulan las propiedades intrínsecas de otros nodos y conexiones de diferentes formas según su concentración. El volumen de la difusión importa, igual que la forma de la fuente de origen (modelada como una esfera hueca, no como una fuente puntual). Así, un módulo dado se comportará de forma diferente en momentos diferentes. En ciertas condiciones gaseosas, un nodo afectará a otro a pesar de que no exista una conexión directa entre ellos. Lo crucial es la interacción entre el gas y las conectividades eléctricas dentro del sistema. Y, como el gas se emite solo en ciertas ocasiones y se difunde y desintegra a tasas variables, esta interacción es dinámicamente compleja.

La tecnología GasNet se utilizó, por ejemplo, para desarrollar “cerebros” destinados a robots autónomos. Los investigadores descubrieron que un comportamiento específico podía involucrar a dos sub-redes no conectadas, que trabajaban juntas debido a los efectos modulatorios.

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