Rodrigo Quian Quiroga es un neurocientífico argentino, director del Centro de Neurociencia de Sistemas y jefe de bioingeniería en la Universidad de Leicester, estudió física en la Universidad de Buenos Aires y obtuvo un doctorado en Matemática Aplicada en la Universidad de Lübeck.

Quiroga hizo un hallazgo que no solo sacudiría el mundo de la neurociencia, sino también el de la Inteligencia artificial, e incluso nos acerca a la tan ansiada respuesta fundamental en tantos aspectos de la ciencia: ¿Qué nos hace humanos? Pero antes de empezar, cabe aclarar que el propósito de este artículo no es el de enaltecer conclusiones o ideas al respecto, sino sembrar una duda razonable en quien lo lea. De lo contario, estos párrafos no habrán servido de nada.

En un experimento realizado a un paciente con epilepsia, el científico realiza una serie de pruebas sencillas, una de las cuales consistía en mostrarle fotos de distintos actores famosos al paciente y registrar los impulsos emitidos por un grupo selecto de neuronas en el hipotálamo.

Lo realmente curioso e inesperado ocurre cuando se muestra una foto de la actriz Jennifer Aniston, ya que una neurona se disparaba específicamente al verla a ella, incluso al hacerle leer el nombre de la actriz al paciente, esta neurona se disparaba. Sucedía lo mismo al “decir” su nombre, dejando perplejos a todos los allí presentes, ya que las rutas cerebrales de la visión (Al ver la foto) y los auditivos (Oírle decir el nombre de la actriz) son completamente distintos y lejanos en el cerebro. Obviamente, el experimento se repitió en otros pacientes, los cuales también tenían estas neuronas específicas, pero que se disparaban con algún otro actor o figura famosa que se le mostrase.

Estas neuronas no existen en ninguna otra especie animal, pero, ¿Por qué es tan importante? Lo realmente valioso del descubrimiento no yace en “una neurona que responda a algo”, ya que eso es sabido desde hace mucho, sino de otra cosa mucho más profunda; la “Metacognición”. Es decir, cuando al paciente “X” se le mostraba la foto de Aniston, o cuando se le decía su nombre, o cuando lo leía en una pantalla, era la misma neurona la que se activaba, denotando que la función de dicha neurona era activarse ante la “idea abstraída” de esa persona. Esto supone una capacidad de aprendizaje extremadamente superior a la de cualquier especie, ya que denota que nuestra inteligencia no anida en el tamaño del cerebro, o bien la cantidad de neuronas destinadas al almacenamiento de datos. Respecto a “Aniston”, por ejemplo, su corte de cabello o el color de su traje. Sino en la capacidad de usar nuestras neuronas para interpretar “conclusiones” o bien ideas “abstraídas” de una persona, objeto, situación, problema, libro, etc.

Esto implica que nuestra fantástica capacidad de “saber cosas” va más allá de acumular un numero elevado de datos respecto a ello, sino exactamente lo opuesto, se trata de “olvidar” la mayor cantidad posible de los mismos. Aunque suene contradictorio, es el fundamento de la inteligencia humana misma, ya que la eficientización del aprendizaje que esto implica es descomunal, porque el nivel cognitivo que nuestro cerebro sea capaz de alcanzar, es sostenido por la constante suma de conclusiones más y más avanzadas o abstraídas acerca de aquello que consideramos como esencial. Además, Quiroga nos deja el maravilloso concepto de; “Lo que nos hace inteligentes no es almacenar conocimiento, sino olvidarlo en su mayor medida”.

Dicho concepto implica, o puede implicar, un gran avance hacia la creación de una Inteligencia Artificial General (AGI). Ya que la lógica de funcionamiento de la I.A. se sustenta sobre la acumulación hiper masiva de datos, para entrenar a las neuronas y volverlas “buenas en lo que hacen”, esto eleva los requerimientos de procesamiento y la encasilla en una única función a cumplir; Jugar ajedrez, crear imágenes, reconocer rostros o generar texto. Esta “técnica del olvido”, podría implementarse en las redes neuronales, permitiendo un desmesurado avance en la reducción del procesamiento requerido y posiblemente acercando su razonamiento al humano. Las I.As actuales son extremadamente buenas en demostrarnos su capacidad para resolver problemas, pero siempre hay limitaciones, ya que no usan el mismo método de aprendizaje que nosotros. Esto hace que, por mas grande y costosa que sea la I.A que construyamos, funciona igual que el cerebro animal promedio, tal y como si construyésemos enormes cerebros de paloma o de pez.

También nos sirve, a los humanos, como un aporte al sistema educativo y su manera de impartir el conocimiento, el cual peca hoy de basarse exclusivamente en memorizar y repetir. Además, anula por completo la inconducente discusión en torno a “que significa ser inteligente”, descartando la idea de la mera acumulación de conocimiento y abriendo las posibilidades a las mentes de pensamiento audaz y creativo. En esto Quiroga hace referencia al cuento de Jorge Luis Borges “Funes el memorioso”: Leo Funes era un hombre que padecía una singular afección, por la que no podia olvidar absolutamente nada. Según Borges, esta era una pesadilla inimaginable, ya que, para recordar lo que hizo ayer, Funes debía de repasar “detalle a detalle” todo lo sucedido en ese día, significando una auténtica pesadilla.

A menudo quisiéramos poder recordar mas cosas, pero este descubrimiento podría hacernos dudar de sus implicancias, aun así, todo esto nos acerca más a entender que es esto que denominamos “aprender” y por que el ser humano tiene una capacidad cognitiva enormemente superior a otras especies. Un claro ejemplo es el cerebro de un elefante, cuyo tamaño y cantidad de neuronas supera bastamente al humano, pero… no son mas inteligentes que nosotros ¿No? Ellos tienen la capacidad de recordar detalles como el lugar de cada árbol en cientos de kilómetros recorridos, pero su raciocinio se limita a la mera acumulación de recuerdos facticos.

Sin lugar a dudas, este descubrimiento implica más preguntas que respuestas, buscando cumplir con el objetivo inicial de mi propuesta.

About The Author

Camilo Furlan

See author's posts