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Reportaje:

Así funciona la mente

El ingeniero informático de Silicon Valley Jeff Hawkins propone una teoría revolucionaria capaz de explicar el milagro de la inteligencia humana

Los estudiosos del cerebro suelen ser gente pesimista. Han reunido toneladas de datos durante un siglo, pero están seguros de que necesitan otro siglo más para empezar a entenderlos. El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas, y cada una puede formar hasta 10.000 conexiones (sinapsis) con las demás. El resultado es un monstruoso circuito con cientos de billones de nexos. ¿Quién puede abrirse paso en esa jungla de dimensiones galácticas?

Jeff Hawkins puede. Su osadía se debe en parte a que no tiene el título de neurocientífico. Es un arquitecto de la computación muy conocido en Silicon Valley, la capital mundial de la innovación informática, y el creador del Palm Pilot, ese ordenador de mano sobre cuya pantalla se puede escribir con un lápiz, y ha fundado Palm Computing y Handspring, dos empresas informáticas de enorme éxito. Pero su gran pasión ha sido siempre entender cómo funciona el cerebro humano. Y hay científicos -entre ellos los premios Nobel Eric Kandel y James Watson- que piensan que ya lo ha conseguido.

El córtex sólo sabe hacer una operación, pero tan poderosa que explica toda la mente

La zona del córtex que procesa la información visual está en la parte de atrás de la cabeza

Si el cerebro funciona cree Hawkins, las máquinas también lo harán pronto

"Mi gran momento ¡ajá! fue en 1986, cuando me di cuenta de que la principal función del córtex no era generar comportamientos, sino hacer predicciones", explica Hawkins en una entrevista por correo electrónico. "Desde ahí, todo fue como una seda".

Hawkins acaba de publicar sus ideas en el libro On intelligence (editorial Henry Holt), escrito junto a la periodista Sandra Blakeslee, de The New York Times. Es una forma rara de dar a conocer una teoría científica. Pero más raro aún es que la teoría se entienda, sobre todo si se tiene en cuenta que pretende explicar el objeto más complejo del que tenemos noticia en el universo.

El cuadro del córtex cerebral que pinta la neurobiología actual es el de un mosaico de módulos especializados -unos procesan la información visual, otros la auditiva, otros interpretan el lenguaje, otros detectan las disonancias en una melodía-, y el primer gran salto conceptual de Hawkins ha sido ignorar esas diferencias de función y fiarse más de lo que dice la simple anatomía: que todo el córtex es igual.

"Esa idea fue publicada en 1978 por el neurocientífico Vernon Mountcastle, de la Universidad Johns Hopkins, pero nadie hizo mucho caso", explica Hawkins. "Mountcastle percibió que todas las regiones del córtex tienen las mismas seis capas, los mismos tipos de células y las mismas conexiones, y propuso que todas ellas realizan la misma función, un mismo algoritmo poderoso".

La zona del córtex que procesa la información visual está en la parte de atrás de la cabeza. La información de los ojos llega a la zona más cercana a la nuca. Allí, cada neurona responde a un rasgo muy concreto del mundo, como el grado de luz. Pero la información se va haciendo más abstracta a medida que sube hacia la coronilla. Un poco más arriba, cada neurona responde a un tipo de frontera entre la luz y la sombra (una neurona se dispara si la frontera es horizontal, otra, si tiene una ligera pendiente, etcétera). Más arriba aún, una neurona reconoce un círculo y otra un triángulo. Más arriba, una neurona puede reconocer la cara de Bill Clinton, y sin que importe si está de frente o de perfil.

Según Hawkins, cada paso desde la información cruda hasta la idea abstracta se basa en el mismo algoritmo. Es la única computación que sabe hacer el córtex, pero es tan versátil que puede explicar todas las increíbles propiedades de la mente.

¿Cuál es ese algoritmo prodigioso? "El papel de cualquier región del córtex", explica Hawkins, "es averiguar qué relación hay entre sus inputs, memorizarla y usar esa memoria para predecir cómo se comportarán los inputs en el futuro".

Ése es el algoritmo mágico. En la nuca, los inputs son puntos de luz y sombra en el campo visual. Como tienden a formar fronteras, esa región de córtex memoriza las fronteras más comunes y transmite hacia arriba esa memoria. La siguiente región de córtex ya no recibe información cruda sobre la luz: sus inputs son las fronteras. Si una frontera horizontal tiende a aparecer junto a otra vertical, el córtex memoriza un ángulo recto y transmite esa memoria hacia arriba. La siguiente región del córtex recibe ángulos y transmite objetos geométricos.

Supongamos que el objeto es un edificio. A medida que le rodeamos, sus ángulos cambian continuamente debido a la perspectiva. Pero, como toda esa secuencia de ángulos tiende a ocurrir en la experiencia cada vez que rodeamos un edificio, una región de córtex memorizará la secuencia y transmitirá hacia arriba un concepto de edificio que ya no depende de su orientación.

Todo el córtex funciona detectando correlaciones entre sus inputs, pero esos inputs son rasgos del mundo progresivamente más abstractos.

Pero este flujo hacia arriba es sólo la mitad de la historia. El córtex está continuamente mandando información hacia abajo: de las zonas más abstractas a las más concretas. Es lo que Hawkins llama "predicciones". En cuanto la región que memoriza edificios (en cualquier orientación) recibe de abajo un par de ángulos que podrían ser un edificio, devuelve hacia abajo su interpretación. Si la información que sigue llegando desde abajo es consistente con un edificio, la interpretación se consolida.

Todas las regiones del córtex, sea cual sea su rango en la jerarquía de la abstracción, están continuamente proponiendo hipótesis sobre el mundo y rellenando con predicciones los datos que faltan: fonemas no pronunciados, sílabas inaudibles, palabras sepultadas por el ruido de un autobús o ideas que el orador no ha llegado siquiera a tener. Las predicciones de más alto nivel, que ocurren en la mitad delantera del córtex -la zona del cerebro que creció de forma más espectacular durante la evolución de los homínidos-, son el fundamento de la inteligencia y la creatividad. Entender algo es ser capaz de predecir su comportamiento.

La estructura jerárquica del córtex permite aprovechar el poder de la combinatoria. El ejemplo mejor estudiado es el lenguaje -una veintena de fonemas, combinados paso a paso en sílabas, raíces, palabras y frases, bastan para codificar todas las ideas posibles-, pero todo el córtex funciona igual que el lenguaje. Basta cambiar fonemas y sílabas por notas y frases musicales, o por ángulos y formas geométricas, o por las operaciones básicas del razonamiento lógico.

Pero una rata y un mono tienen córtex. ¿Por qué no hablan? "La evolución del lenguaje no requirió la invención de un nuevo mecanismo cerebral", responde Hawkins. "Pero hay una cosa que nos distingue de otros animales, y es que nuestro córtex tiene muchas más conexiones con los músculos. Sólo nosotros podemos generar las largas y complejas pautas motoras necesarias para hablar".

¿Cómo encaja la teoría con la visión modular del córtex? "La estructura cerebral a gran escala está determinada por los genes, y hay variabilidad entre personas. Por ejemplo, el área visual primaria (V1) mide en unas personas el triple que en otras, y les confiere una gran agudeza visual. Lo mismo pasará en el resto del córtex, y por eso hay gente con un talento innato para la música, las matemáticas o las relaciones sociales. Pero, si el individuo no se expone a esas pautas en sus primeros años de vida, no desarrollará esos potenciales innatos".

¿Podemos aprender todo? "No creo que todos los humanos podamos aprenderlo todo. Cada día percibimos nuestros límites".

La venganza de las máquinas

El interés de Jeff Hawkins por el cerebro tiene una íntima relación con su modo de ganarse la vida: diseñar programas de ordenador. Hawkins no tiene un alto concepto de los logros de la inteligencia artificial. Tampoco cree que los ordenadores puedan hacerse inteligentes por el mero aumento de su capacidad de cálculo. Está convencido de que los ordenadores sólo serán inteligentes cuando imiten la operación básica del córtex cerebral.

"Estoy seguro de que podemos construir máquinas inteligentes que nos superen en dominios concretos del conocimiento", dice a EL PAÍS. "Lo que no sé es dónde está el límite de esta tecnología".

Como es lógico, Hawkins está ya intentando construir esas máquinas. "Dileep George, un estudiante de doctorado en el Redwood Neuroscience Institute [un instituto científico fundado por el propio Hawkins], está aplicando mi teoría a la resolución computacional de algunos problemas de la visión. Hay resultados muy prometedores y esperamos conseguir una demostración convincente el año que viene".

Hawkins lleva un par de meses presentando su teoría por las universidades estadounidenses. "He notado", dice, "que los ingenieros y los científicos de la computación son los que mejor la entienden. Ahora tengo mucha gente excitada por estas ideas, y que quieren trabajar sobre ellas. Los resultados tardarán un año o dos, pero espero que podamos progresar deprisa".

Si el cerebro funciona como cree Hawkins, las máquinas también lo harán pronto.

* Este artículo apareció en la edición impresa del Domingo, 5 de diciembre de 2004

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