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Las 10 diferencias importantes entre
cerebros y computadoras 
"Una buena metáfora es algo a lo que incluso la
policía debería mantener vigilado." - G. C. Lichtenberg
Aunque la metáfora cerebro de computadora ha servido bien a la
psicología cognitiva, la investigación en neurociencias cognitivas
ha revelado muchas diferencias importantes entre los cerebros y las
computadoras. Apreciar estas diferencias podría ser crucial para
comprender los mecanismos de procesamiento neural de la información,
y en última instancia para la creación de una inteligencia
artificial. Abajo, examino las más importantes de estas diferencias
(y las consecuencias para la psicología cognitiva si deja de
reconocerlas).
Diferencia #1: Los cerebros son análogos; las computadoras son
digitales
Es fácil pensar que las neuronas son esencialmente binarias, ya que
disparan un potencial de acción si llegan a cierto umbral, que de
otra manera no disparan. Esta semejanza superficial al digital "1 y
0" oculta una amplia variedad de procesos continuos y no lineales
que influyen directamente en el procesamiento neuronal.
Por ejemplo, uno de los principales mecanismos de la transmisión de
la información parece ser el ritmo en que las neuronas transmiten el
impulso nervioso, una variable esencialmente continua. De manera
similar, las redes de neuronas pueden disparar en relativa sincronía
o en relativo desorden; esta coherencia afecta la potencia de las
señales recibidas por las neuronas corriente abajo. Al final, dentro
de todas y cada una de las neuronas hay un circuito integrador en
colador, compuesto por una variedad de canales iónicos y membranas
en continua fluctuación de potencial.
La imposibilidad de reconocer estas importantes sutilezas puede
haber contribuido al notorio error de caracterización de los
perceptrones de Minksy & Papert, una red nerviosa sin una capa
intermedia entre la recepción y la salida. En las redes lineales,
cualquier función computada por una red de tres capas también puede
ser computada por una red de dos capas adecuadamente ordenada. En
otras palabras, se pueden modelar con precisión combinaciones de
funciones lineales múltiples mediante una única función lineal.
Porque sus simples redes de dos capas no pudieron resolver muchos
problemas importantes, Minksy & Papert razonaron que esas redes más
grandes tampoco podrían. Por otra parte, los cálculos realizados por
redes más ajustadas a la realidad (por ejemplo, no lineales) son
altamente dependientes de la cantidad de capas, por lo tanto, los "perceptrones"
subestiman tremendamente la potencia computacional de las redes
nerviosas.
Diferencia #2: El cerebro usa una memoria de contenido
direccionable
En las computadoras, se accede a la información en la memoria
buscando su preciso lugar en la memoria. Esto es conocido como
memoria byte-direccionable. Por contraste, el cerebro usa una
memoria de contenido direccionable, de modo tal que la información
puede ser accedida en la memoria a través de una "activación difusa"
desde conceptos relacionados. Por ejemplo, pensar en la palabra
"zorro" puede activar automática y difusamente los recuerdos
relacionados con otros animales inteligentes, con jinetes a caballo
cazando zorros, o miembros atractivos del sexo opuesto.
El resultado final es que su cerebro tiene una especie de "Google
incorporado", donde apenas unas pistas (palabras clave) son
suficientes para provocar la recuperación de un recuerdo completo.
Por supuesto, se pueden hacer cosas similares en las computadoras,
principalmente con el desarrollo de enormes índices de los datos
almacenados, que luego también tienen que ser almacenados y buscados
para encontrar información relevante (a propósito, casi es lo que
Google hace, con algunos trucos).
Aunque ésta podría parecer una diferencia menor entre las
computadoras y los cerebros, tiene profundos efectos en el cálculo
neural. Por ejemplo, un prolongado debate en la psicología cognitiva
trataba sobre si se perdía la información de la memoria por simple
decadencia o por la interferencia de otra información. En
retrospectiva, este debate está parcialmente basado en la falsa
suposición de que estas dos posibilidades están separadas, como
puede ocurrir en las computadoras. Ahora muchos se dan cuenta de que
este debate representa una falsa dicotomía.
Diferencia #3: El cerebro es una enorme computadora paralela; las
computadoras son modulares y seriales
Un desafortunado legado de la metáfora cerebro-computadora es la
tendencia de los psicólogos cognitivos hacia buscar una
característica modular en el cerebro. Por ejemplo, la idea de que
las computadoras necesitan memoria ha conducido a algunos a buscar
el "área de la memoria", cuando de hecho estas diferencias son mucho
más confusas. Una consecuencia de esta simplificación excesiva es
que recién ahora estamos aprendiendo que las regiones de "memoria"
(como los hipocampos) son también importantes para la imaginación,
la representación de objetivos nuevos, la navegación espacial, y
otras y diversas funciones.
De manera similar, uno podría imaginar que hay un "módulo del
lenguaje" en el cerebro, como lo podría haber en las computadoras
con programas de procesamiento de lenguaje natural. Los psicólogos
cognitivos incluso afirmaron haber encontrado este módulo, sobre la
base de pacientes con daños en una región cerebral conocida como el
Área de Broca. Evidencias más recientes han mostrado que el lenguaje
también es computado por circuitos nerviosos ampliamente
distribuidos y de dominio general, y que el Área de Broca también
podría estar involucrada en otros cálculos.
Diferencia #4: La velocidad de procesamiento cerebral no es fija;
no hay ningún reloj de sistema
La velocidad de procesamiento de la información neural está sujeta a
una variedad de límites, incluyendo el tiempo que usa una señal
electro-química para cruzar axones y dendritas, la mielinación
axonal, el tiempo de difusión de los neurotransmisores a través de
la fisura sináptica, las diferencias en la eficiencia sináptica, la
coherencia del disparo nervioso, la actual disponibilidad de
neurotransmisores, y la historia previa de disparos nerviosos.
Aunque hay diferencias individuales en algo que los psicometristas
llaman "velocidad de procesamiento", no refleja un concepto
monolítico o unitario, e indudablemente nada tan concreto como la
velocidad de un microprocesador. En cambio, la "velocidad de
procesamiento" psicométrico probablemente ponga un índice a una
heterogénea combinación de todas las limitaciones de velocidad
mencionadas más arriba.
De forma similar, no parecer haber ningún reloj central en el
cerebro, y existe una discusión respecto a qué tan parecidos a un
reloj son en realidad los dispositivos que mantienen el tiempo en el
cerebro. Para usar sólo un ejemplo, a menudo se cree que el cerebelo
calcula la información involucrando un cronometraje preciso, como el
requerido para los delicados movimientos de un motor; sin embargo
las evidencias recientes sugieren que el tiempo en el cerebro tiene
más semejanza con las olas en una laguna que con un reloj digital
corriente.
Diferencia #5: La memoria a corto plazo no es como la RAM
Aunque la aparente semejanza entre la RAM y la memoria a corto
plazo o "de trabajo" envalentonaron a muchos de los primeros
psicólogos cognitivos, un examen más minucioso revela sorprendentes
e importantes diferencias. Aunque la RAM y la memoria a corto plazo
parecen necesitar energía (un disparo nervioso en el caso de la
memoria a corto plazo, y electricidad en el caso de la RAM), la
memoria a corto plazo parece contener sólo "apuntadores" a la
memoria a largo plazo, mientras que la RAM contiene datos que son
isomórficos a los que contiene el disco duro. (Vea aquí más sobre
"apuntadores de atención" en la memoria a corto plazo).
A diferencia de la RAM, la capacidad límite de la memoria a corto
plazo no es fija; la capacidad de la memoria a corto plazo también
parece fluctuar con las diferencias en la "velocidad de
procesamiento" (ver diferencia #4) así como con la experiencia y el
conocimiento.
Diferencia #6: No se puede hacer ninguna distinción entre equipo
y software con respecto al cerebro o la mente
Durante años, fue tentador imaginar que el cerebro era el equipo
donde un "programa mental" o "software mental" es ejecutado. Esto
dio origen a una variedad de modelos abstractos -parecidos a
programas- de la cognición, donde los detalles de cómo ejecutaba el
cerebro ejecutaba en realidad esos programas eran considerados
irrelevantes, de la misma manera que un programa Java puede lograr
la misma función que un programa C++.
Por desgracia, esta atractiva distinción entre equipo y software
oscurece un hecho importante: la mente emerge directamente del
cerebro, y los cambios de opinión son siempre acompañados por
cambios en el cerebro. Cualquier descripción abstracta del
procesamiento de la información siempre necesitará especificar cómo
la arquitectura nerviosa puede implementar esos procesos, de otro
modo los modelos cognitivos son excesivamente forzados. Algunos
culpan a este malentendido por el notorio fracaso la "IA simbólica".
Diferencia #7: Las sinapsis son mucho más complicadas que las
puertas lógicas eléctricas
Otra característica perjudicial de la metáfora cerebro-computadora
es que parece sugerir que los cerebros también pueden funcionar a
base de señales eléctricas (potenciales de acción) que viajan a lo
largo de puertas lógicas individuales. Por desgracia, esto es sólo
una media verdad. Las señales que son propagadas a lo largo de los
axones son en realidad de naturaleza electro-química, y significa
que viajan mucho más despacio que las señales eléctricas en una
computadora, y que pueden ser moduladas de innumerables maneras. Por
ejemplo, la transmisión de una señal no sólo depende de las llamadas
"puertas lógicas" de la arquitectura sináptica sino también de la
presencia de una variedad de químicos en la fisura sináptica, de la
relativa distancia entre sinapsis y dendritas, y muchos otros
factores. Esto se suma a la complejidad del procesamiento que tiene
lugar en cada sinapsis, y es por lo tanto profundamente equivocado
pensar que las neuronas funcionan simplemente como transistores.
Diferencia #8: A diferencia de las computadoras, el procesamiento
y la memoria son llevados a cabo por los mismos componentes en el
cerebro
Las computadoras procesan la información de la memoria usando una
CPU, y luego vuelven a escribir los resultados de ese procesamiento
en la memoria. No existe tal diferencia en el cerebro. Mientras las
neuronas procesan la información, también están modificando sus
sinapsis, que son en sí mismas el lugar de asiento de la memoria.
Por consiguiente, la recuperación de memoria siempre modifica
ligeramente esos recuerdos. (Por lo general los hacen más fuertes,
pero a veces menos exactos.)
Diferencia #9: El cerebro es un sistema auto-organizado
Este punto resulta naturalmente del punto previo; la experiencia da
forma profunda y directamente a la naturaleza del procesamiento de
la información neural de una manera que simplemente no ocurre en los
microprocesadores tradicionales. Por ejemplo, el cerebro es un
circuito de auto-reparación; algo conocido como "plasticidad
inducida por un trauma" se pone en funcionamiento después de una
lesión. Esto puede conducir a una variedad de cambios interesantes,
incluyendo algunos que parecen revelar un potencial sin uso en el
cerebro (conocido como savantismo adquirido), y otros que pueden
resultar en una profunda disfunción cognitiva (como es por desgracia
mucho más típico en las lesiones cerebrales traumáticas y en los
trastornos del desarrollo).
En el campo de la neuropsicología tenemos una consecuencia del error
al reconocer esta diferencia, donde se examina el desempeño
cognitivo de los pacientes con lesión cerebral para determinar la
función computacional de la región dañada. Por desgracia, y por una
pobre comprensión de la naturaleza de la plasticidad inducida por
trauma, la lógica no puede ser tan sencilla. Problemas similares
subyacen los trabajos sobre los trastornos del desarrollo y sobre el
nuevo campo de la "genética cognitiva", donde las consecuencias de
la auto-organización nerviosa son frecuentemente ignoradas.
Diferencia #10: Los cerebros tienen cuerpos
Esto no es tan trivial como podría parecer; resulta que el cerebro
toma sorprendentes ventajas del hecho de que tiene un cuerpo a su
disposición. Por ejemplo, a pesar de su sensación instintiva que
podría cerrar los ojos y saber la ubicación de los objetos a su
alrededor, una serie de experimentos en el campo de la ceguera ha
mostrado que nuestra memoria visual es en realidad muy escasa. En
este caso, el cerebro "descarga" sus necesidades de memoria al
ambiente en donde existe: ¿por qué molestarse en recordar la
ubicación de los objetos cuando un vistazo será suficiente? Un
sorprendente conjunto de experimentos realizados por Jeremy Wolfe ha
mostrado que incluso después de preguntar cientos de veces qué
formas geométricas simples se ven en una pantalla de computadora,
los sujetos continúan respondiendo a esas preguntas por la vista y
no de memoria. Una amplia variedad de evidencia de otros dominios
sugiere que apenas estamos empezando a comprender la importancia del
cuerpo en el procesamiento de la información.
Bono de diferencia: El cerebro es mucho, mucho más grande que
cualquier computadora actual
Los modelos biológicos precisos del cerebro tendrían que incluir
unos 225.000.000.000.000.000 (225 mil billones) de interacciones
entre tipos de células, neurotransmisores, neuromoduladores, ramas
axonales y espinas dendríticas, y eso no incluye la influencia de la
geometría dendrítica, ni las cerca de 1 billón de células gliales
que pueden o no ser importantes para el procesamiento de la
información neural. Porque el cerebro es no-lineal, y porque es
mucho más grande que todas computadoras actuales, parece probable
que funcione de un modo totalmente diferente. La metáfora
cerebro-computadora oscurece esta importante, aunque quizás obvia,
diferencia en potencia computacional.
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