Inteligencia Artificial y Neurología. (IV parte)

Resumen

Mayo de 1987

Por ahora esta parte es la última sobre IA y N. Está dirigida a informar sobre el tema del funcionamiento del cerebro en lo aplicable a su posible simulación y utilización para dispositivos de lA en un afortunado encuentro de la ciencia y la tecnología como prospección actualmente aceptable para la mayoría de los investígadores en Neurofisiología, Neurobiología y Bioingeniería.

MEDICINA es una publicación periódica de información y comunicación para el médico colombiano esencialmente, nutrida por aportes al conocimiento y estudio de los más diversos problemas médicos a nivel individual o institucional, local o general como los atinentes a

salubridad; que quiere propiciar y estimular la investigación a nuestro nivel en su sección científica, sin que también lo quiera realizar en cuanto se refiera a la integración de un sano criterio en la formación de profesionales ética y culturalmente maduros como ha sido lo tradicional en este país y se alienta y dignifica en la sección letras.

La finalidad o propósito de este trabajo conjunto que me he impuesto ha sido esencialmente de información y creación de inquietud sobre un tema poco trajinado entre nosotros. El sendero que yo me había trazado y que me he esforzado por desarrollar útilmente correspondía al enfoque clásico de intento de simular electrónicamente los mecanismos del cerebro. Pero muy recientemente han aparecido cambios radicales que debo seguir y tratar aquí para conservar actualidad. Por otra parte siguiendo a Kent cuando llegué a la consideración del complejo problema de la extrapolación en el más alto nivel de las funciones superiores -agudizado por la especialización hemisférica del cerebro- empecé a vislumbrar con su enfoque menos optimistamente el panorama y a ver más claramente la limitación que establece el distanciamiento entre el cerebro y la máquina para un comportamiento racional de ésta integrado por criterios de juicio en solución de problemas, elección de la mejor posibilidad, prospección creativa, etc. etc., para lo cual no existen algoritmos capaces y la solución heurística es cabalística, imprecisa y caótica en este aspecto. Si el análisis es insuficiente, la síntesis será inadecuada y la conclusión un error. Por esto encuentro tan acertado el giro norteamericano de la LA. hacia el computador neural de progresiva utilización de mecanismos imitados del funcionamiento del cerebro humano usándolos a medida que se vayan conociendo lo suficiente para adaptarlos a una extrapolación funcional. De manera que al llegar al punto crítico Kentiano desviaré por la nueva ruta, (transitoriamente) entre tanto la intensiva investigación ortodoxa mundial proseguirá sin desmayo en multitud de centros super especializados en inteligencia artificial.

En tales condiciones el contenido de esta IV parte queda modificado así:

1. Kent hasta el punto crítico según mi concepto.
2. Implementación de sistemas neurales artificiales que comprende:
a) Captación neural (catching in neural).
b) Conexionismo (al cual he aludido en 1. II y lII).
c) Computación neural.
d) Simulación de aprendizaje en el computador neural.
e) Modelos de computación en circuitos neurales. (Ver III).
f) Redes ópticas y neurales (primicia), computador híbrido.
3. Consideraciones finales.

Kent hablando de sistemas artificiales (3) dice que es sorprendente la similitud en varios procesos de funcionamiento de memorias del cerebro y las varias y bien conocidas formas de almacenamiento en los computadores actuales. Hace énfasis en la similitud de la memoria sensorial con un “cerrojo” de input y entre el almacenamiento verbal a corto plazo y una registradora. La memoria a largo plazo con su naturaleza permanente, tiempo más largo de atención, organización categorial y necesidad de retorno vía memoria de corto plazo es muy parecida a un diseño de archivo de almacenamiento tal como un disco. Obviamente algunas de las propiedades de las memorias del cerebro no son análogas a las contrapartes comunes del mundo del computador; algunas de ellas merecen ser examinadas como procesos potencialmente interesantes para simulación electrónica. La primera de éstas la constituye el proceso de atención destinado a seleccionar qué información de la memoria sensorial será transformada a la modalidad de almacenamiento a corto plazo. Esta función en un programa tradicional de computador tendría que construirse dentro de la máquina, programarse; tendría que saber qué se está buscando, cuándo y qué hay para examinar. Se ha señalado la similitud entre el sistema del cerebro para buscar su objetivo y el propósito de un programa tradicional. También se anota la próxima relación entre la función de atención y el sistema que dirige la meta hacia el objetivo en cuanto se refiere a la dirección de los altos procesos y las operancias de los sistemas perceptuales. La atención aseguraría que el material relevante sea retenido. Parece que en ésta instancia también la función de atención actúa como un mediador entre los sistemas que especifican metas generales para el organismo y los sistemas que ejecutan funciones en la consecución de esas metas.

En las máquinas diseñadas para el futuro necesitaremos la capacidad para especificar metas generales aptas para decidir por sí mismas qué vale la pena procesar más y más, que den habilidad sensorial para recibir grandes cantidades de datos ambientales rápidamente, que afrontarán los mismos problemas que el cerebro en el escoger qué almacenar y qué operar y qué dejar pasar inadvertidamente, y como esto no se podrá determinar de antemano, se tendrá que acudir al proceso de atención ya mencionado. Es de anotar el proceso de asociación para recordar por semejanzas lo que no sería muy difícil de simular en un sistema artificial.

Otra potencial e interesante consideración es la aplicación de la arquitectura paralela a la búsqueda de memorias, aunque los mecanismos de almacenamiento a largo plazo ya actúen como organizados en una red semántica de arquitectura también paralela que los habilita para trabajar en esta forma -moviéndose simultáneamente a través de gran número de ramas de un árbol o red.

Simplemente cambiando las reglas para codificar, labor no tan fácil cuando el material sea abstracto. En ésta mira el proceso de búsqueda sería análogo al de extracción de rasgos en el cual un gran trabajo decodificado es manifestado en pocos pasos. La diferencia estaría en que el asunto no residiría en un sólo nudo sino en un código distribuido en muchos nudos...