EL COSTE DE TENER UN CEREBRO MUY GRANDE

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      Lucy es el nombre del esqueleto de un homínido, un Australopitecus, que se encuentra en el Museo Nacional de Etiopía en Addis Abeba. Tiene 3,2 millones de años de edad y su característica más importante es que caminaba de pie. La evolución humana trajo consigo unos cerebros muy grandes con un enorme coste energético. La bipedestación, el uso de las manos, el lenguaje, las capacidades cognitivas, la cultura y la dieta están unidas en el desarrollo humano, pero aún no sabemos cómo.

      Lucy tenía el cerebro del tamaño de un chimpancé y no era muy distinta cognitivamente. Desde entonces el volumen del cerebro se ha multiplicado por 3, desde el medio litro de Lucy y los chimpancés hasta el litro y medio de los humanos.

      El cerebro humano consume una quinta parte de todas las calorías que ingerimos. Es una cantidad enorme y alimentarlo supuso para nuestros antepasados cambios fundamentales en varias áreas (como curiosidad conviene decir que un cerebro humano consume 20 vatios, lo que una bombilla pequeña. Por contraposición, el superordenador más grande consume 8 megavatios, medio millón de veces más).

      El esqueleto de Lucy muestra a las claras que la bipedestación es anterior al crecimiento del cerebro. Andar de pié además modifica la pelvis y el parto. Como consecuencia, los cráneos de los homínidos no nacen totalmente formados. Los huesos terminan de cerrarse a los dos años del nacimiento lo que permite que el cerebro siga creciendo después del parto, algo que no ocurre en el resto de los simios.

      La bipedestación trajo otros cambios. Nuestros antepasados podían recorrer mayores distancias sin cansarse y perseguir a la caza durante jornadas. También permitió ver desde una mayor altura lo que resultaba conveniente en las altas hierbas de la sabana. Además dejaba las manos libres lo que permitió fabricar instrumentos y crear una cultura cada vez más compleja. Todo ello trajo consigo un progresivo aumento del cerebro, mayor cultura y más habilidades cognitivas.

      Los estudios parecen indicar que la bipestación conlleva un menor coste energético, de modo que los homínidos podían gastar más en pensar ya que su locomoción era más económica. Pero otros factores también han influido.

      La caza permitió una dieta más rica, hacer más con menos cantidad de comida y disponer de tiempo libre. La cultura tiene una doble influencia. La cría de la prole en grupos era facilitada por la caza de la manada. Y la independencia del clima se vio favorecida por el vestido y la vivienda.

     Saber cómo evolucionaron todos estos aspectos llevará años de investigación antropológica y genética. Mientras tanto, el fascinante recorrido del ser humano desde los tiempos de Lucy seguirá siendo un misterio.

TAMPOCO EN EL OLFATO SE CREAN NEURONAS NUEVAS

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Los mamíferos han producido ya todas sus neuronas antes del nacimiento. Después ya solo se crean nuevas neuronas en un fenómeno llamado neurogénesis en dos localizaciones: el bulbo olfativo y el hipocampo. Un estudio muestra que en los humanos tampoco se crean nuevas neuronas en el bulbo olfativo lo que nos diferencia del resto de los mamíferos.

Desarrollo del cerebro

En el momento álgido de la neurogénesis se crean 250.000 neuronas por minuto, una tasa asombrosa. El cerebro crea el doble de las neuronas que sobrevivirán. La mitad muere por apoptosis o muerte programada (llamada así porque se activan genes que causan la muerte de la célula). Se establece una competencia entre las neuronas y las que están mejor situadas y hacen sinapsis más efectivas sobreviven, mientras que el resto se suicida. Durante los primeros años de existencia, estamos recortando sinapsis y neuronas, más que creándolas. Aprender significa tanto crear conexiones valiosas como destruir las inútiles. Ser más inteligente no significa solo tener más neuronas, sino tener mejores neuronas.

 

Tras la primera infancia ya no se crean más neuronas en el organismo, salvo en algunas estructuras como en el hipocampo o el bulbo olfativo (en los mamíferos y se pensaba que también en los humanos). Con los años se va produciendo una muerte neuronal progresiva. Enfermedades como el Alzheimer producen una muerte neuronal masiva de efectos devastadores. ¿Por qué no se crean más neuronas durante el resto de la vida que vengan a suplir las perdidas por el desgaste natural y las enfermedades?

 

No hay una respuesta a esta pregunta, pero se puede especular con el motivo. Las neuronas no ejercen una acción en masa como las fibras musculares o las hepáticas. Cada neurona tiene una personalidad propia debida entre otras cosas a las conexiones que ha formado durante su existencia (y la del organismo al que pertenece). La neurona contiene la historia del individuo. Reemplazar una neurona supondría situar la nueva en el lugar de la antigua y restablecer los miles de sinapsis que la antigua había formado. La evolución no ha arbitrado un mecanismo que haga esto posible. La alternativa es el caos. Suplantar una neurona por otra sin respetar las conexiones llevaría a la confusión. Exagerando, podemos imaginar una neurona en la retina que realice una mala conexión y active un músculo del cuello. Cada vez que el individuo abre el ojo, el cuello se mueve. No hay un mecanismo que permita la creación de neuronas y evite el caos. Y esto es fundamental en el desarrollo de posibles nuevas técnicas que pudieran permitir el cultivo y trasplante de neuronas.

El olfato

Hasta el momento se sabía que existe neurogénesis en el hipocampo, responsable del paso de la memoria a corto plazo a la memoria a largo plazo y en el bulbo olfativo. Pero realizar experimentos en humanos es muy complicado. A pesar de todo, hay algunas evidencias de que se generan nuevas neuronas en el hipocampo.

 

Pero el estudio del bulbo olfativo arroja resultados sorprendentes. Con la técnica de datación del Carbono 14 se ha establecido que las neuronas olfativas humanas tienen la misma edad que el individuo al que pertenecen. En cambio, en los roedores se sabe que se generan permanentemente.

El olfato es un sentido en desuso en la especie humana. Para otros muchos animales su importancia es vital y reconocer nuevos olores se ve ayudado por el nacimiento de nuevas neuronas olfativas. En nuestro caso el olfato es una reminiscencia de cuando eramos animales más primitivos.

 

PRUEBAN CON ÉXITO EL PEN DRIVE DEL FUTURO: EL ADN

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Científicos británicos codificaron la obra completa de Shakespeare en moléculas artificiales con una técnica que permitirá almacenar datos durante miles de años.

 

Investigadores del Instituto Europeo de Bioinformática anunciaron que lograroncodificar en cadenas de ADN sintético los 154 sonetos del dramaturgo William Shakespeare, un extracto de 26 segundos del discurso de Martin Luther King“Tengo un sueño” y una fotografía del laboratorio de Cambridgeshire, donde se desarrolló el experimento.

 

“Una de las propiedades del ADN es que no necesitas electricidad para almacenar la información. Si lo mantienes en un ambiente frío, seco y oscuro, puede durar mucho tiempo”, explicó Ewan Birney, miembro del equipo científico responsable, en el último número de la revista científica Nature.

 

Por el momento, la utilidad de esta tecnología está limitada por el largo tiempo que toma secuenciar las cadenas de ADN y por su alto costo, cercano a los 9.760 euros por cada megabyte de información.

 

El proceso consistió en utilizar las letras que conforman el código genético para representar los 0 y 1 de un byte de información, para lo cual se sirvieron de ADN artificial, distinto al que constituye las moléculas de los seres vivos.

 

“El ADN que hemos creado no se puede incorporar al genoma, utiliza un código completamente distinto”, señaló Nick Goldman, quien también participó en el proyecto y subrayó que “las moléculas utilizadas pueden durar hasta 10.000 años, o quizás más, en las condiciones adecuadas”.

 

Según los investigadores, en un espacio similar al de una taza de té, se pueden almacenar con este método cien millones de horas de video de alta definición, el equivalente a todas las películas y programas de televisión creados hasta ahora.

IBM SIMULA 500 MIL MILLONES DE NEURONAS Y 100 BILLONES DE SINAPSIS

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En una simulación neuronal sin precedentes, IBM ha logrado simular 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis. Para ello ha utilizado Sequoia, el segundo superordenador más grande del mundo con millón y medio de núcleos. Esto es una proeza computacional, pero tiene poco que ver con la neurociencia. Veamos por qué.

 

El departamento de Cognitive Computing de IBM en Almaden dirigido por Dharmendra S. Modha lleva unos años realizando asombrosas simulaciones en el contexto del proyecto DARPA SyNAPSE. Como parte de este proyecto, anunció la simulación a la escala del córtex de un ratón, luego de una rata y más tarde de un gato.

El objetivo de este programa es crear un chip neurosináptico que supone una ruptura con la arquitectura tradicional de los ordenadores. Esta arquitectura es la llamada Von Neumann que usan la totalidad de los ordenadores en la actualidad, incluidos móviles y tarjetas. En la arquitectura Von Neumann la memoria está separada del procesador, el hardware del software y los programas están separados de los datos. Ha sido muy exitosa mientras se cumplía la miniaturización de componentes expresada en la ley de Moore: cada dos años se duplica el número de transistores en un espacio dado. El problema es que estamos llegando a los límites del átomo y que la ley dejará de cumplirse.

El chip neurosináptico es una ruptura total con la arquitectura Von Neumann. Se basa en el diseño de las neuronas en las queno hay distinción entre hw y sw, programas y datos, memoria y procesador. El chip consiste en una matriz de neuronas y entre sus cruces se realizan las sinapsis. De este modo, cada sinapsis del chip es hw y sw, proceso y memoria, programa y datos. Dado que todo está distribuido, no es necesaria un miniaturización tan extrema y sobre todo, un reloj tan rápido. Frente a los actuales gigahercios de frecuencia, las neuronas se disparan a un hercio, y en el caso del chip a 8 hercios. Además, los procesadores son clock driven, es decir, actúan bajo la batuta del reloj mientras que las neuronas son event driven, actúan solo si hay actividad que realizar.

Uno de los objetivos es reducir el consumo eléctrico. Un cerebro consume lo que una bombilla pequeña, 20 vatios. Un superordenador consume cientos de megavatios. El nuevo chip tiene un consumo muy reducido. Estos chips están construidos con tecnología de silicio clásica CMOS.


La arquitectura de muchos chips neurosinápticos unidos se ha llamado TrueNorth. Ya existe en desarrollo un chip de 256 neuronas, 1024 axones, y 256×1024 sinapsis.


El chip sin embargo no está en producción masiva. Para seguir trabajando en paralelo al desarrollo, se ha realizado la prueba actual. Para ello se ha usado un simulador llamado Compass. Compass traduce el comportamiento de un chip neurosináptico (no Von Neumann) a un ordenador clásico (Von Neumann). Usando Compass se ha simulado (pdf) el comportamiento de 2.000.000.000 chips. Esto supone 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis, cifras por completo astronómicas. El resultado de la simulación se ha ejecutado 1.542 veces más lento que en tiempo real.

Para realizar la simulación se ha usado el segundo superordenador más grande del mundo, Sequoia un Blue Gene/Q de 96 armarios con 1 millón y medio de núcleos y 1,5 petabytes de memoria. Uno de los objetivos de la simulación es ver el escalado. Un problema habitual es que que cuando añadimos más cores, el sistema no funciona proporcionalmente más rápido. En el extremo, añadir más cores no aumenta el rendimiento: el sistema escala mal. Imagina un camarero atendiendo detrás de la barra. Si hay un segundo camarero, irán más rápido, pero no el doble. Si sigues añadiendo camareros, llegará un momento en que no aumente la eficiencia, incluso se verá reducida. El sistema escala mal. Pues bien, en la simulación realizada el escalado ha sido casi perfecto lo que es muy satisfactorio computacionalmente.


¿Qué tiene esto que ver con la neurociencia y el cerebro? Bien poco. La simulación no imita ningún comportamiento animal ni cognitivo ni humano. Para simular el comportamiento del cerebro, necesitamos saber cómo funciona y eso está lejos de lograrse. Para cuando llegue ese conocimiento debemos tener preparados ordenadores que sean capaces de simularlo y en este contexto se enmarca la presente investigación. Aunque no solo; la idea de diseñar estos nuevos chips es ponerlos en producción en aplicaciones comerciales tradicionales dando una gran potencia con un bajo consumo. La simulación del cerebro deberá esperar aún alguna década.

 

LO ÚLTIMO EN CEREBROS DE SILICIO

http://sociedad.elpais.com/sociedad/2012/11/29/actualidad/1354215866_629020.html

Científicos canadienses crean un modelo que emula comportamientos humanos

Spaun reconoce números, los ‘entiende’ y los escribe con su brazo robótico

Olvide a Deep Blue, el ajedrecista de silicio. Lo último en inteligencia artificial se llama Spaun, cuenta con dos millones y medio de neuronas y no tiene tiempo para jugar al ajedrez. Sus creadores, siete neurocientíficos teóricos de la Universidad de Waterloo, en Canadá, le tienen todo el rato resolviendo tests de inteligencia. Spaun reconoce números escritos de cualquier forma, recuerda listas de ellos –como hacemos nosotros cuando nos dictan un teléfono y no encontramos el bolígrafo— y responde varios tipos de preguntas de las que se usan para medir el CI (cociente de inteligencia) de los humanos.

No es tanto como escribir poesía, pero las máquinas se nos van acercando por los flancos que creíamos mejor protegidos: el aprendizaje, la duda, la chispa creativa que resuelve una situación completamente nueva, lo que no es tan distinto al hallazgo de una nueva metáfora, un nexo profundo que nadie había visto antes entre dos cosas dispares.

Pese a ser un modelo virtual del cerebro humano –un programa informático que se puede guardar y correr en cualquier ordenador—, Spaun ocupa hasta cierto punto un espacio físico y hasta tiene un cuerpo, pues se comunica con el mundo escribiendo en un papel con su brazo robótico de última generación. Hasta ahora escribe números, pero ya irá aprendiendo las letras y otras cosas.

Spaun es obra de Chris Eliasmith y sus colegas del Centro de Neurociencia Teórica de la Universidad de Waterloo, en Ontario. La neurociencia teórica es una disciplina emergente que modela el cerebro humano con las herramientas computacionales más avanzadas; su principal objetivo no es mejorar la inteligencia de las máquinas, sino entender la de los humanos. Su último trabajo, el autómata Spaun, se acaba de presentar en la revista Science.

Ante una máquina que resuelve algunas de las cuestiones típicas de los tests de inteligencia, cabe preguntarse: ¿Qué CI alcanzaría Spaun si se presentara a una prueba? "Algunas de las tareas que le hemos puesto a Spaun están basadas en un test de CI, el test de Raven", responde en un mensaje Eliasmith.

El test de Raven o RPM (siglas de Raven’s progressive matrices) es uno de los tests más comunes a partir de los cinco años de edad, y sirve para medir la inteligencia fluida, que no depende tanto de los conocimientos del sujeto como de su cintura para enfrentarse a situaciones inesperadas.

"Alrededor de 1/7 de las preguntas de ese test son de la forma que Spaun puede resolver", prosigue Eliasmith. "Si consideramos solo esas preguntas, los humanos alcanzan un 89% de aciertos, y Spaun es casi igual de bueno, con un 88%". Entonces, ¿estará la úlltima frontera, aquella que separa las máquinas de lo específicamente humano, en los otros 6/7 de las preguntas del test de Raven?

No. "Tenemos otro modelo en proceso de publicación", revela el creador de Spaun, "que resuelve todas las cuestiones de ese test con una tasa de aciertos comparable a la de las personas". O tiramos la toalla o nos vamos inventando otro test de inteligencia. De momento, es posible ver a Spaun en acción en una serie de videos publicados en la web por sus creadores: http://nengo.ca/build-a-brain/spaunvideos

"Solo sabremos construir un cerebro cuando sepamos cómo funciona", comenta en Science Christian Machens, del Programa de Neurociencias Champalimaud, en Lisboa. "Eso implica comprender las computaciones que lleva a cabo cada área del cerebro, y cómo estas computaciones se pueden modelar con redes neurales".

Pese a lo que indica su nombre, las redes neurales a las que se refiere Machens no están hechas de neuronas biológicas, sino de su equivalente en silicio. Al igual que las células reales en las que se inspiran, las neuronas artificiales reciben muchos inputs y los integran para generar un solo output, y pueden modificar el peso que dan a cada información de entrada según la experiencia previa.

Tanto Machens como el propio Eliasmith coinciden en el elemento crucial que falta para que Spaun funcione como un cerebro humano: la flexibilidad necesaria para aprender a resolver problemas completamente nuevos. A los humanos se nos supone.

CREAN UN "CABLE" QUE CONECTA EL CEREBRO A LAS MÁQUINAS

www.abc.es

El ingenio podrá  ayudar a revelar un buen número de los misterios que aún envuelven al cerebro y su funcionamiento.

El ingenioso cable es tan preciso que puede conectarse, incluso, a células individuales

 

Un grupo de investigadores de la Universidad de Michigan acaba de consegjuir algo que parecía imposible: fabricar un delgadísismo cable de "enchufar" directamente el cerebro humano a una computadora. El ingenio es tan preciso que puede conectarse, incluso a células individuales. El sorprendente estudio se publica esta semana en Natura Materials.

El cable en sí es un filamento de carbono revestido de plástico, de modo que las señales eléctricas de las neuronas no causen molestas interferencias no deseadas. En uno de sus extremos, el cable está impregnado con un gel cuya finalidad es la de acoplarse a la perfección con las membranas de las células cerebrales y transmitir y recibir de ellas señales eléctricas. El otro extremo está conectado a una computadora, de forma que las señales que emite el cerebro llegan directamente a la máquina, y con una extraordinaria claridad.

"El electrodo -explica Nicholas Kotov, uno delos desarrolladores del dispositivo- tiene un diámetro aproximado de 0'007 milímetros (siete micras), muchos menos que el de sus más directos competidores, que tienen entre 25 y 100 micras".

A diferencia de los anteriores, que podían llegar a dañar las neuronas cercanas a aquellas con las que se quiere conectar, el nuevo electrodo es mucho más preciso y tiene, además, la ventaja de que el otro extremo (el que no está en el cerebro) puede conectarse a cualquier clase de dispositivo, por ejemplo a una prótesis.

La gelatina, incluso, habla el lenguaje de la célula, añade el investigador. Los impulsos eléctricos viajan por el cerebro mediante movimientos de iones, o átomos con cargas eléctricas, y las señales se mueven a través de la gelatina de la misma manera. Del otro lado, la fibra de carbono responde a los iones moviendo electrones que traducen eficazmente la señal del cerebro al lenguaje de los artefactos electrónicos.

El ingenio ya ha sido probado en ratones y ha dado, hasta ahora, unos resultados excelentes. Pero los propios autores del artículo aclaran que aún es pronto para empezar a utilizarlo con seres humanos. Cuando por fin se haga, el dispositivo contribuirá a revelar un buen número de los misterios que aún envuelven al cerebro y su funcionamiento, entre ellos, la forma en que las neuronas se comunican entre sí o el trazado exacto de las "autopistas" que cruzan el cerebro de parte a parte transportando la información que éste debe procesar continuamente.

Sin problemas de salud

Uno de los mayores problemas aún sin resolver es el de la duración del electrodo. En efecto, para que pueda ser utilizado, por ejemplo, con una prótesis, el cable debería resistir sin degradarse durante años enteros mientras está conectado al cerebro del paciente. Pero hasta ahora, los experimentos sólo han durado seis semanas, por lo que se desconoce cómo puede evolucionar el cable durante periodos más largos.

Las pruebas, a pesar de todo, resultan esperanzadoras. Las neuronas y el sistema inmune de los ratones se acostumbraron a los electrodos después de apenas dos semanas, lo cual indica que estos "invasores electrónicos" podrían seguir funcionando sin problemas durante un largo tiempo.

"Gracias a que estos artefactos son tan pequeños -asegura por su parte Takashi Kozai, que ha dirigido la investigación- podremos combinarlos con nuevas técnicas óptimas para observar directamente, por primera vez, cómo se comportan y qué hacen las células cerebrales cuando se comunican entre sé".Aunque, según los propios investigadores, será necesaria casi una década más para que la tecnología pueda comercializarse y ser utilizada de forma masiva.

DESCUBREN LOS PRINCIPIOS QUE CREAN CONEXIONES ENTRE LAS NEURONAS

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Un grupo de científicos de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) ha conseguido dar un paso adelante hacia la comprensión de cómo funciona el cerebro, gracias a la identificación de los «principios clave» que determinan las conexiones que se producen entre las neuronas. «Lo que creemos es que cada neurona crece independiente de las demás y que, cuando todas han crecido, simplemente se producen colisiones accidentales entre ellas y se forman las sinapsis (la conexión entre dos neuronas)», explicó el director del proyecto Blue Brain, Henry Markram.

El equipo de Markram llegó a esta conclusión después de recrear en un ordenador un microcircuito neuronal compuesto por 10.000 células de este tipo (el cerebro humano se compone de unos 100.000 millones) y observar que las conexiones que predecía el modelo eran muy similares a las que se comprobaron en un circuito cerebral equivalente procedente de un mamífero real. 

Según el director del proyecto, «la explicación de cómo conectar las neuronas era uno de los grandes retos. Sabemos cómo se tocan unas neuronas con otras y cómo forman las sinapsis, pero no sabíamos la regla general que siguen millones de neuronas». «Podría pensarse que una neurona, a través de químicos, es atraída y repelida hasta que encuentra a otra neurona y establece una conexión con ella, pero es mucho más simple», aseguró Markram, aludiendo así a la hipótesis de la quimioafinidad, que establece que estas células siguen unas señales químicas que les indican con qué otras conectarse.

«El mapa era muy parecido»

Para llevar a cabo su investigación, el grupo de la EPFL tomó «muchas» neuronas de tejidos cerebrales y las dibujó en ordenador en tres dimensiones, al tiempo que estudió pares de células conectadas por sinapsis y estableció exactamente dónde se forman estos enlaces. Una vez dibujadas las células en el ordenador, con ayuda de un algoritmo los científicos determinaron todos aquellos puntos en los que las ramificaciones de las neuronas se unían para formar sinapsis.

 

«Se tomaron todos los puntos en los que conectaban las neuronas y trazamos un circuito cortical, lo comparamos con los mapas que hemos visto en experimentos reales y descubrimos que el mapa era muy parecido», aseguró, para concretar que entre la previsión y el mapa real había «algunas excepciones». Apuntó que ahora están en condiciones de «aplicar esas excepciones» y predecir las posiciones que ocuparían las sinapsis en el cerebro.

El principio descubierto por este equipo de investigadores de la ciudad suiza de Lausana permite a la conexión entre neuronas ser «muy robusta», ya que la supresión de un gran número de ellas o la alteración en orientación no cambia la posición de la sinapsis, altiempo que concluye que la situación de las sinapsis en cerebros de la misma especie «tiene más similitudes que diferencias».

LA SINGULARIDAD NO ESTÁ CERCA. PAUL ALLEN (cofundador de MicroSoft)

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En un interesante artículo, Paull Allen, (cofundador de Microsoft y creador del Allen Institute for Brain Science entre cuyos proyectos está el Allen Brain Atlas) pone en duda las afirmaciones de Ray Kurzweil.

Kurzweil es el abanderado de la Singularidad. No es un visionario, sus predicciones se basan en datos estadísticos, es un reconocido científico, muchas de sus predicciones se han cumplido y hay que tener en cuenta lo que dice. Otra cosa es estar de acuerdo con él. Es autor de La Singularidad está cerca y la Ley de los rendimientos acelerados. En este ensayo postula lo siguiente:

Un análisis de la historia de la tecnología muestra que el cambio tecnológico es exponencial, al contrario de la visión 'lineal intuitiva' del sentido común. Así que no experimentaremos cien años de progreso en el siglo XXI, sino que serán más como 20.000 años de progreso (al ritmo de hoy). Los 'rendimientos', tales como la velocidad de los chips y la relación coste-efectividad, también se incrementarán exponencialmente. En el plazo de unas pocas décadas, la inteligencia de las máquinas sobrepasará la inteligencia humana, llevándonos a la singularidad (cambios tecnológicos tan rápidos y profundos que representen una ruptura en la estructura de la historia humana). Las consecuencias incluyen el surgimiento de inteligencia biológica y no biológica, software inmortal basado en humanos y niveles de inteligencia ultra-elevados que se expandirán hacia el universo a la velocidad de la luz.

Esta ley se basa en la ley de Moore que predice que en 18 meses se duplica el número de transistores en un espacio dado (un chip). Sin embargo, la ley de Moore y la de los rendimientos acelerados son leyes empíricas. O dicho de otra forma, no son leyes y solo predicen el pasado. Funcionan hasta que dejan de hacerlo.
Paul Allen, con el mismo derecho, postula otra ley: El freno de la complejidad. Según esta,

A medida que avanzamos más y más en nuestra comprensión de los sistemas naturales, por lo general encontramos querequieren conocimientos más especializados para entenderlos, y nos vemos obligados a ampliar continuamente nuestras teorías científicas de una manera cada vez más compleja.

Paul Allen se opone a que la singularidad vaya a llegar pronto.

Aunque suponemos que este tipo de singularidad algún día ocurrirá, no creemos que este cerca. De hecho, creemos que será en una fecha muy lejana.

Un cerebro adulto es una cosa finita, por lo que su funcionamiento básico en última instancia,puede ser desvelado a través del esfuerzo humano. Pero si la singularidad llega en 2045, será debido a avances impredecibles, y no porque sea el resultado inevitable de un progreso exponencial producido por la ley de rendimientos acelerados.

Para que la singularidad aparezca en 2045 no solo se necesita un hardware más potente en el que se ejecute el actual software más rápido. Es necesario crear un sw mucho más inteligente lo que requiere un conocimiento de los fundamentos de la cognición humana de cuya cuya complejidad solo ahora comenzamos a ser conscientes. Ni el desarrollo de sw ni el avance de la neurociencia se rigen por la ley de Moore.

Para que la singularidad ocurra en algún momento cerca de lo predicho por Kurzweil, seráabsolutamente necesario una aceleración masiva de nuestros avances científicos en la comprensión de todas las facetas del cerebro humano.

La complejidad del cerebro es simplemente impresionante. Cada estructura ha sido modelada con precisión durante millones de años de evolución para hacer algo en particular, sea lo que sea. No es como un ordenador, con miles de millones de transistores idénticos en las matricesde memoria regulares que son controlados por una CPU con unos pocos elementos diferentes.En el cerebro cada estructura individual y circuito neural ha sido refinado por separado por la evolución y el medio ambiente.

La investigación del cerebro obedece más bien a la ley del freno de la complejidad que a la ley de los rendimientos acelerados.

Allen Brain Atlas

Allen habla también de las promesas de la Inteligencia Artificial IA. Aunque algunos inventos son sorprendentes como Watson, en general el progreso no ha sido en absoluto exponencial.

Aunque hemos aprendido mucho acerca de cómo construirsistemas individuales de AI que hacen cosas aparentemente inteligentes, nuestros sistemas han sido siempre frágiles - los  límites de su rendimiento están rígidamente establecidos por sus supuestos internos y los algoritmos de la definición, no se pueden generalizar, y con frecuencia dan respuestasabsurdas fuera de sus áreas de interés específicas. Unexcelente programa de ordenador que juega al ajedrez , nopuede aprovechar su habilidad para jugar otros juegos. Los mejores programas de diagnóstico médico contienen conocimientos inmensamente detallados del cuerpo humano, pero no pueden deducir que un trapecista tenga un gran sentido del equilibrio.

 Al igual que en la neurociencia, el camino basado en la inteligencia artificial IA, para lograr la singularidad a nivel de la inteligencia computacional, parece requerir muchos más descubrimientos, algunas nuevas teorías con calidad de Premio Nobel y probablementenuevos enfoques de investigación que son inconmensurables con lo que pensamos ahora. Este tipo de avances científicos básicos no se produce en una curva de crecimiento exponencial fiable.

Y concluye Paul Allen:

Lograr una comprensión científica completa de la cognición humana es uno de los problemas más difíciles que hay. Seguimos haciendo progresos alentadores. Pero hacia el final del siglo,en nuestra opinión, todavía nos estaremos preguntando si la singularidad está cerca.

EL CEREBRO COHERENTE

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El cerebro es un órgano que pretende ser coherente, mantener una coherencia interna, producir una respuesta conductual coherente, ser coherente con la realidad exterior.

El cerebro está compuesto de múltiples unidades de proceso (véase las tareas del cerebro). La coordinación entre ellas es fundamental. El cerebro pretende dar una imagen única de lo que ocurre en su interior, luchar contra el caos de los procesos independientes y distribuídos.

Esto ocurre en muy distintos planos del funcionamiento del cerebro.

Podemos modificar la decisión que toma un sujeto aplicando campos magnéticos. Dado que el proceso es secuencial, primero se decide y después se es consciente de la decisión. Cuando, a continuación de alterar la decisión del sujeto, este toma conciencia de la decisión, mantendrá que es una decisión propia, no influida. El cerebro no está preparado para admitir que la decisión ha sido externa. Y mantendrá la coherencia.

Naturalmente, la toma de decisiones es una ventaja evolutiva. El cerebro admite la discrepancia entre los distintos argumentos. Tomar la mejor decisión ayuda a sobrevivir. Sin embargo, una vez tomada la decisión, el peso de los argumentos cambia. Los contrarios se debilitan y los que soportan la decisión se afirman. El cerebro trata de ser coherente. Y mantendrá que la decisión tomada es la correcta a menos que los argumentos en contra supongan un peligro que obligue a reconsiderar la decisión. Es la teoría de la disonancia cognitiva de León Festinger.

La memoria fabula, rellena los detalles de los recuerdos para que sean coherentes. Los hechos que recordamos pretenden ser únicos, completos, sin fisuras. Recordamos con nitidez un lugar, una casa de la infancia. Estamos completamente convencidos de nuestro recuerdo. sin embargo, cuando años después la vemos, apenas la reconocemos. Nuestro recuerdo es muy distinto de la realidad. Aún así era un recuerdo vívido que considerábamos fiel. Existen múltiple experiencias mediante las cuales cambiamos (por la palabra y la sugestión) los recuerdos de una persona. Cada uno de esos recuerdos se vive como cierto. Esto es de gran importancia en los tribunales donde el recuerdo de los testigos es de importancia capital a la vez que poco fiable.

El cerebro es coherente en su manifestación más esencial, el yo. La experiencia del yo como sujeto autónomo, distinto del mundo, es vital. Soy yo, siempre yo, el mismo de siempre, quizá con algún cambio circunstancial, pero definitivamente el mismo yo desde que tengo recuerdos, y a la vez soy único y unitario. No hay otro yo, no hay dos yo. El resquebrajamiento del yo es el último estado de la patología mental y produce terror. 

El cerebro es una red de unidades de proceso que generan una experiencia única, un yo único, unos recuerdos únicos. El cerebro es coherente.

LAS TAREAS DEL CEREBRO

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El cerebro está compuesto de múltiples unidades de proceso: cientos de miles de millones de neuronas, millones de columnas neocorticales y decenas de áreas cerebrales que actúan conjuntamente para realizar tareas. Cada tarea se puede descomponer en múltiples subtareas en un proceso sin fin. Las subtareas pueden además combinarse de nuevas formas para dar lugar a novedosos comportamientos que antes no existían.

La primera constatación de este hecho vino de mano de los test de inteligencia. Pronto Alfred Binet y sus colegas se dieron cuenta de que no existe una inteligencia. Así propusieron baterías de pruebas de inteligencia que medían razonamiento espacial, numérico, verbal...

El sentido común parece reforzar la tesis de las tareas del cerebro. Miles de componentes deben de realizar distintas tareas que combinadas den lugar a un comportamiento aparentemente uniforme. En su apoyo vienen los múltiples estudios de daños cerebrales. Daños en distintas áreas producen distintas alteraciones de comportamiento. Y así podemos seguir con la neuroimagen en la que distintas tareas activan distintas áreas cerebrales.

Lo anterior lleva plantearse el problema del lenguaje aplicado a los comportamientos. ¿Qué es ver, o pensar o sentir? Son unas tareas formadas por subtareas que a su vez se pueden dividir hasta atomizar por completo la conducta. Y aunque introduce una gran confusión no parece quedar más remedio que descomponer la conducta si queremos entenderla.

Un par de ejemplos ilustran la pertinencia del debate.

En "El juicio moral puede cambiar influido por imanes." se plantea que juzgamos moralmente a una persona en relación a sus intenciones. Si (mediante la TMS) inhibimos la parte del cerebro que evalúa las intenciones de esta persona, el juicio moral varía y sólo queda atender a las consecuencias del acto realizado.

En "La conciencia. Investigación experimental de Stanislas Dehaene" se pone en evidencia que un estímulo llega a la conciencia después de haber tenido un alto grado de procesamiento previo. Y aún los estudios de Benjamín Libet ponen de manifiesto que tomamos decisiones antes de que estas sean conscientes y que el experimentador puede conocer lo que ha elegido el sujeto antes que el sujeto mismo

EL CEREBRO, ELEGANTEMENTE SIMPLE

http://sociedad.elpais.com/sociedad/2012/04/10/actualidad/1334086304_663569.html

Una nueva tecnología permite trazar el mapa de las conexiones neuronales

Tanto se ha hablado de la enorme complejidad del cerebro, y resulta que, al menos en cuanto a la arquitectura de sus conexiones, es “elegantemente simple”, dicen unos científicos que han logrado hacer un mapa de altísima resolución del cableado neuronal. Y esa estructura no es una maraña de fibras, como muchos pensaban. “Hemos descubierto que el cerebro está hecho de fibras paralelas y perpendiculares que se cruzan entre sí de forma ordenada”, afirma Van J.Wedeen, del Hospital General de Massachusetts (EE UU). “El hecho de encontrar una organización simple en el lóbulo frontal de los animales superiores ha sido completamente inesperado, no creo que nadie sospechase que el cerebro tendría este tipo de patrón geométrico omnipresente”, añade. El avance, dicen los científicos, es importante para poder trazar el atlas de las conexiones cerebrales, para conocer su desarrollo y perfilar mejor las teorías sobre cómo funciona este órgano y cómo ha evolucionado.

 

El cerebro, explica la revista Science, donde Wedeen y sus colegas han dado a conocer su trabajo, está hecho de dos tipos de tejido: la materia gris de células nerviosas con funciones específicas, y la materia blanca hecha de largas fibras interconectadas o cables. Las trayectorias y las formas de estos cables, dónde y cómo se cruzan y conectan en sus recorridos se ha considerado siempre un asunto complejo y difícil de abordar. Pero estos investigadores muestran que el cableado cerebral está organizado geométricamente y es sorprendentemente simple.

Todas las fibras forman un único tejido o rejilla tridimensional, como una tela formada por múltiples hilos y doblada. Esta estructura, además, no es exclusiva del cerebro humano, ya que los investigadores han observado el mismo patrón en sus experimentos con cuatro especies diferentes de primates no humanos, además de personas voluntarias.

 

Los análisis revelan que todas las fibras entrecruzadas o adyacentes con unas vías neuronales dadas son perpendiculares o paralelas a dichas vías. Así se va formando esa estructura de tejido curvado tridimensional. Hasta ahora, destacan los científicos en su artículo en Science, “no estaban claros los principios organizativos de la conectividad cerebral”. Hay varias teorías que proponen una organización geométrica, reconocen, pero los estudios de alta resolución de la conectividad cerebral realizados con sustancias trazadoras habían proporcionado indicios limitados de esa organización geométrica.

El problema es que es difícil obtener imágenes detalladas de las conexiones neuronales en el cerebro humano, en parte, porque la corteza desarrolla muchos pliegues y recovecos que enmascaran la estructura de sus conexiones. Además, la utilización de esos trazadores en la investigación es una técnica invasiva que se ha aplicado en animales, pero que no puede utilizarse con personas.

El hallazgo de Wedeen y sus colegas resulta inseparable del avance tecnológico que les ha permitido alcanzar esa alta resolución en su mapa (aún parcial) de la red de fibras cerebrales. Ellos han utilizado un escáner de resonancia magnética, denominado de imagen por difusión espectral, que revela en el cerebro la orientación de todas las fibras que cruzan por un punto concreto en una vía neuronal. El escáner detecta el movimiento del agua dentro de las fibras para localizarlas y, como puede ver la orientación de múltiples fibras individuales que se entrecruzan en un punto, permite desvelar la estructura de tejido al aplicar a los datos su nuevo sistema de análisis.

“La obtención de un diagrama de alta resolución del cableado de nuestro cerebro es un hito en la neuroanatomía humana”, considera Thomas R. Insel, director del Instituto Nacional de Salud Mental (NIMH) estadounidense. La nueva tecnología “puede revelar diferencias individuales en las conexiones cerebrales que ayuden a diagnosticar y tratar enfermedades cerebrales”.

Conviene recordar que los neurocientíficos atacan la investigación del cerebro desde varios frentes: desde el enfoque estructural, como en este caso del mapa de las conexiones, hasta el funcional, el genético, el molecular, sin olvidar la perspectiva médica, la cognitiva, etcétera.

La resonancia magnética avanzada no solo permite visualizar la red de fibras entrecruzadas, es decir, cómo diferentes partes del cerebro se comunican entre sí, explican los investigadores en un comunicado del NIMH. “A medida que el cerebro se va cableando en la fase de desarrollo temprano, sus conexines forman vías neuronales horizontal, vertical y transversalmente”, continúan. “Esta estructura de tejido parece guiar la conectividad, limitando las opciones de crecimiento a las fibras nerviosas”. Es un desarrollo ordenado, lo que confiere eficacia en la formación de conexiones de las propias fibras. Además, sugieren los científicos, esto facilita la adaptación de la estructura a través de la evolución.

La antigua idea de una maraña de miles de interconexiones del cableado cerebral no tiene sentido desde el punto de vista de la evolución. ¿Cómo podría la selección natural guiar cada uno de esos cables hacía una configuración más eficiente, más ventajosa? “La misma simplicidad de esta estructura de tejido es la razón por la que puede acomodar los cambios al azar, graduales, de la evolución”, explica Wedeen. “Para una estructura simple es más fácil el cambio y la adaptación. Esto tiene sentido desde el punto de vista da evolución y del desarrollo”, concluye.

La nueva tecnología confiere a la investigación mucha más resolución que las técnicas de escáner previas, destacan los expertos. De momento, el mapa es parcial, aproximadamente un 25% de la estructura de la red, del tejido de fibras, del cerebro humano, pero los expertos están ya trabajando con el nuevo escáner para llegar al 75%.

EL CHIP QUE IMITA EL CEREBRO HUMANO

http://www.abc.es/20111118/ciencia/abci-chip-imita-cerebro-humano-201111181052.html#.Tseaheda_mQ.email

Los científicos siguen intentando reproducir el funcionamiento del cerebro humano mediante chips de silicio. Se trata de una tarea extremadamente compleja, ya que nuestro cerebro es el fruto de millones de años de evolución, un largo camino en el que se descartaron millones de diseños erróneos. Pero parece que están cerca de lograrlo, o al menos eso es lo que creen los especialistas del prestigioso Massachusetts Institute of Technology (MIT) que han creado un circuito integrado capaz de simular la forma en que neuronas vivas pueden adaptarse en respuesta a nueva información, una característica conocida como plasticidad.

 

Parece que “plasticidad” es el término adecuado para describir una característica esencial de nuestro cerebro, aquella que nos permite aprender, cambiar y adaptarnos a nuevas e inesperadas situaciones. Los científicos han buscado durante décadas la forma de conseguir imitar el comportamiento del cerebro humano -generalmente utilizando chips de silicio- aunque siempre se han encontrado con el escollo de que sus diseños son incapaces de emular correctamente tan complejo órgano. Pero según parece, un grupo de especialistas del MIT puede haber encontrado la solución al problema o, al menos, haber dado un paso muy importante en la dirección correcta.

La informática actual, que ha visto duplicar su poder cada 18 meses a lo largo de las últimas décadas, basa su funcionamiento en el proceso de datos digitales. En el interior de un chip de ordenador, todo lo que hay son representaciones de “ceros” y “unos”, algo que los investigadores del MIT consideran inadecuado para imitar el funcionamiento de un cerebro biológico. El cerebro no funciona mediante impulsos de “encendido” y “apagado”, sino que posee toda una gradación de intensidad en sus señales que proporcionan una enorme gama de estados intermedios. 

El resultado del trabajo de este equipo ha sido un chip analógico que, según puede leerse en el articulo que han publicado en la última edición de la Proceedings of the National Academy of Sciences, es capaz de emular completamente el comportamiento de una neurona mediante el control del flujo de electricidad que circula a través de los transistores, reproduciendo los canales iónicos existentes en las células cerebrales. Irónicamente, muchos de los ordenadores creados en los albores de la industria informática eran analógicos, es decir, más parecidos a un cerebro vivo que los actuales microprocesadores digitales.

Como lo haría una neurona

Para comprender los alcances del logro conseguido por el MIT es necesario entender los principios básicos del funcionamiento de una neurona. El equipo a cargo del investigador principal Chi-Sang Poon lo resume así:

«Hay aproximadamente 100 mil millones de neuronas en el cerebro, cada una de ellas compartiendo sinapsis con muchas otras. Una sinapsis es un espacio entre dos neuronas denominadas neurona presináptica y neurona postsináptica. La neurona presináptica libera neurotransmisores que alcanzan los receptores ubicados en la membrana de la neurona postsináptica, actividad que depende de los llamados canales iónicos. Estos canales controlan el flujo de átomos cargados, tales como sodio, potasio y calcio. Estos canales son clave para que tengan lugar dos procesos conocidos como potenciación a largo plazo (LTP, por long-term potentiation) y depresión a largo plazo (LTD, por long-term depression), que fortalecen y debilitan las sinapsis, respectivamente».

Con este avance los investigadores pueden imitar correctamente el comportamiento de una neurona, gracias al control del flujo de electricidad que circula a través de los transistores emulando los los canales iónicos de las células. Todos los chips anteriores, al ser digitales, eran incapaces de reproducir esta faceta de las conexiones entre neuronas. En el MIT creen que con unos 400 transistores se puede construir un chip capaz de reproducir fielmente la conexión de una sinapsis. Hacen falta millones de ellos para simular un cerebro, pero las técnicas de fabricación de circuitos integrados son capaces de producir chips con decenas de miles de millones de transistores, por lo que probablemente pronto veamos algún prototipo basado en esta tecnología.

LA MULTITAREA ESTÁ LIMITADA POR LOS CUELLOS DE BOTELLA DEL CEREBRO

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Un cuello de botella o embudo común parece subyacer a todas las funciones superiores del cerebro limitando así la posibilidad de multitarea.

Podemos realizar múltiples tareas a la vez. siempre que no requieran nuestra atención consciente. Son procesos que se ejecutan en paralelo. Millones de neuronas visuales procesan una imagen a un tiempo mientras que la información de nuestros músculos está actualizada online. Podemos hablar, caminar y observar el paisaje simultáneamente. Siempre que alguna de esas tareas no sea muy demandante. Si el camino está lleno de baches y piedras dejaremos de observar el paisaje y posiblemente ralentizaremos nuestro discurso. En las tareas cognitivas superiores solo podemos realizar una al tiempo. Cuando hay más, unos procesos interfieren en otros, se dilata el tiempo de respuesta y la ejecución de todas ellas empeora.

El presente estudio sugiere que hay un cuello de botella común que limita la ejecución de tareas simultánea incluso cuando estas son diferentes entre sí.

El estudio se realizó usando resonancia magnética fMRI. Se presentaron dos tipos de tareas. Una perceptual en la que los sujetos tenían que responder vocalmente a un tono, manualmente a una imagen o las dos a la vez. La respuesta empeoraba cuando tenían que realizar ambas al tiempo. El fMRI mostró que ciertas estructuras cerebrales estaban particularmente activas indicando un cuello de botella.

El segundo test, similar la primero era relativo a la selección de respuestas. Se les presentaba una o varias letras y los participantes tenían que recordarlas después de 14 segundos. Cuanto más letras peor rendimiento. Se midieron también las áreas que podían constituir un embudo.

En el tercer experimento se les pisió que realizaran tanto una tarea perceptiva como una tarea de selección de respuestas. El rendimiento fue también malo. Cuatro áreas del cerebro fueron identificadas: la ínsula bilateral, la unión interior frontal izquierda, el córtex frontal medial superior anterior y el surco intraparietal izquierdo. Este conjunto de áreas fue identificado como el embudo en el procesamiento simultáneo de dos tareas.

Así es que hacer dos cosas al tiempo disminuye el rendimiento, no solo cuando las tareas son similares, sino también cuando son distintas.

IBM CONSTRUIRÁ UN "CEREBRO HUMANO ARTIFICIAL" EN DIEZ AÑOS

http://www.abc.es/20111011/ciencia/abci-construira-cerebro-humano-artificial-201110111216.html#.TpgYHsCdJdg.email

No hace mucho IBM nos deslumbró con Watson, un superordenador que logró ganar el concurso televisivo Jeopardy! respondiendo preguntas de interés general mejor que los concursantes humanos. Pero la empresa planea construir -en colaboración con DARPA- un ordenador aún más potente, capaz de emular el funcionamiento de un cerebro humano. Se han asignado fondos por 100 millones de dólares y se estima que con un consumo de “sólo” 85kW podrá simular simultáneamente 100.000 millones de neuronas. Debería estar listo en 2022. Mientras tanto, esperan presentar en algún momento del año próximo a Sequoia, que será el superordenador más potente del mundo gracias a sus 20 petaflops de potencia.

Hace tiempo que IBM dedica enormes cantidades de dinero y recursos humanos para investigar lo que llaman “computación cognitiva”. En realidad, se trata de una idea que seguramente rondó la cabeza de cada investigador ligado a la informática desde la época de los ordenadores MARK: diseñar y construir un ordenador que sea capaz de aprender por las suyas, optimizando sus procesos a lo largo del tiempo. El último avance logrado por la empresa en este campo fue Watson, el superordenador que fue capaz de ganar el concurso televisivo Jeopardy! respondiendo correctamente a preguntas formuladas en lenguaje natural sin conocerlas previamente. En otras palabras, la máquina fue capaz de analizar cada pregunta y proporcionar una respuesta después de evaluar el contenido de su base de conocimiento.

Pero desde hace un par de meses, los ingenieros de IBM cuentan con un nuevo “chip cognitivo”, desarrollado junto a DARPA, que consta de 256 nodos neuronales. El chip, construido con tecnología de 45 nanómetros, es capaz de procesar información no estructurada y de reaccionar en función del contexto en el que se encuentra, más o menos lo mismo que hace el cerebro humano. Dharmendra Modha, investigador de IBM, explica que “estos chips poseen dos núcleos. El primero de ellos enlaza con 262.144 módulos de memoria, mientras que el segundo núcleo contiene 65.536 sinapsis dedicadas al aprendizaje”.

«Como una persona»

Con esta herramienta a mano, y con el flujo de dinero que garantiza DARPA más el disponible en las propias arcas de IBM, la empresa se ha fijado como objetivo construir un superordenador que sea capaz de “emular” el funcionamiento de un cerebro humano. Se trata de un proyecto mucho más ambicioso que Watson, y según ha trascendido sería capaz de simular 100.000 millones de neuronas. Idealmente debería tener un consumo energético no mayor al de Watson (que requiere de 85kW para funcionar) y si todo avanza según la hoja de ruta de la empresa debería estar listo en 2022.

Los expertos de IBM aseguran que un grupo tan grande de neuronas artificiales debería ser capaz de evaluar datos y actuar en base a ellos “de la misma manera que lo hace una persona”. Obviamente, este remedo electrónico de la mente humana no será tan eficiente como la vida en cuanto al consumo de energía: nuestro cerebro es capaz de hacer su magia con solo 20 vatios, mientras que los ingenieros de la Big Blue declaran sentirse felices si logran hacer algo que consuma “solamente” 4.200 veces más. Pero aún así, de conseguirlo sería un logro impresionante.

Mientras que diseñan este ordenador la empresa prepara Sequoia, que será el superordenador más potente del mundo gracias a sus 20 petaflops de potencia. Ha trascendido que estará listo en algún momento del año próximo y -según John Kelly, el vicepresidente de IBM- será al menos dos veces más potente que el K supercomputer japones. Será instalado en el Lawrence Livermore National Laboratory y utilizado para realizar simulaciones relacionadas con el clima.