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Ciencias Cognitivas: Seis condiciones para comprender el cerebro.

Publicado el 24 enero 2020 por Manuelgross

Seis condiciones para comprender el cerebro.
Por Santiago Sánchez-Migallón Jiménez.
La Máquina de Von Neumann.

Ciencias Cognitivas: Seis condiciones para comprender el cerebro. 


Para un trabajo que realicé para la asignatura Bases Neurológicas de la Cognición del Máster en Ciencias Cognitivas que imparte la Universidad de Málaga, tuve que enumerar una serie de características que yo considerada imprescindibles para crear una máquina que imitara el funcionamiento del cerebro humano.
Concedo que son principios muy generales, pero creo que no hay que perderlos de vista porque son, esencialmente, verdaderos, y uno se encuentra por ahí, más veces de lo que querría, con teorías de la mente que se alejan, muy mucho, de ellos.

1. El cerebro es un kludge fruto de la evolución biológica.


(klumsy: torpe, lame: poco convincente, ugly: feo, dumb: tonto, but good enough: pero bastante bueno) Tal como defiende el neurocientífico David Linden (Linden, 2006), si aplicamos los principios de funcionamiento de la selección natural, el diseño del cerebro dista mucho de ser una máquina perfecta fruto del trabajo racional de ingenieros, siendo más bien un cúmulo de chapuzas, de soluciones, muchas veces poco eficientes, que lo único que han pretendido es aumentar el fitness del organismo dado un ecosistema concreto.
Teniendo en cuenta que los ecosistemas cambian debido, por ejemplo, a cambios en las condiciones climáticas o por aumentos o disminuciones en las poblaciones de competidores, lo que hoy podría ser una excelente adaptación, mañana puede ser una carga inútil.
Es por eso que nuestro cerebro puede estar lleno de órganos rudimentarios (adaptaciones que perdieron su función pero que no fueron eliminados) y exaptaciones (antiguas adaptaciones que se están rediseñando en la actualidad para una nueva función), o de las famosas pechinas de Jay Gould y Richard Lewontin (elementos que solo obedecen a necesidades estructurales de auténticas adaptaciones).
También hay que tener en cuenta que el cerebro no es una máquina acabada, sino que, al seguir siendo afectado por la selección natural, sigue construyéndose, siempre siendo un estado intermedio. El cerebro, al contrario que cualquier máquina diseñada por el hombre, tiene una larga historia biológica, lo cual, dicho sea de paso, dificulta mucho la labor de ingeniería inversa necesaria para su estudio.

2. El cerebro como una máquina de movimiento.


La gran diferencia entre el reino animal y el vegetal fue, originariamente, la capacidad de movimiento. Se da el hecho de que las plantas no tienen sistema nervioso y esto se explica, precisamente, por su quietud: si apenas te mueves no necesitas un complejo sistema que ligue tu percepción al control del movimiento.
Por tanto, el sistema nervioso surge con la función biológica de coordinar la percepción con el sistema motor. Podemos entonces entender que muchas de las funciones cognitivas actuales son exaptaciones de funciones perceptivo-motoras.
O dicho de otro modo: nuestro cerebro se construyó a partir de otro que únicamente servía para percibir y moverse, por lo que parece esencial, comprender bien cómo eso puede afectar al diseño del cerebro. Pensemos como sería construir un ordenador personal a partir de las piezas de un automóvil.

3. El cerebro como máquina de visión.


El órgano de los sentidos que mejor servía para moverse eficazmente en el mundo animal, ha sido la visión (con honrosas excepciones como la ecolocalización de los murciélagos).

Imagen del artista Pablo Castaño. 


Y es por ello que los animales más evolucionados como los mamíferos superiores tienen los mejores sistemas visuales de toda la biosfera
¿Qué es lo que ve, lo que percibe nuestro cerebro? En este sentido es muy interesante la teoría de la interfaz (Hoffman, 1998 y 2015) del científico cognitivo Donald Hoffman
¿Percibimos la realidad tal cómo es? No.
En primer lugar hay que tener en cuenta que el cerebro no es una máquina con infinitos recursos sino que tiende a optimizarlos para competir en situaciones de escasez. Percibir toda la realidad sería un enorme derroche cuando solo tiene que percibir necesario para aumentar sus posibilidades de supervivencia y reproducción: alimento, presas/depredadores y parejas sexuales.
Todo lo demás, lo que es indiferente a los factores evolutivos no tiene por qué ser percibido. Y después, tampoco hace falta percibir lo que se percibe tal y como es, sino que nos bastaría con una etiqueta, con un símbolo que, sencillamente, identificara la función de lo percibido.
Es por eso que Hoffman nos habla de nuestra percepción como una interfaz, como el típico escritorio de Windows lleno de iconos. Pensemos que cada icono es un símbolo que representa una función (Abrir el programa determinado), pero ese símbolo no tiene nada que ver (no se parece en nada a su función), pero es muy práctico y eficiente: un pequeño dibujito vale como etiqueta para indicarme que debo hacer clic en ella para ejecutar un programa (el cual puede ser tremendamente complejo en sí mismo).
Por otro lado, el órgano de los sentidos que más información proporciona al ser humano, es con diferencia, la visión (el córtex visual ocupa casi un tercio del volumen del cerebro), por lo que a la hora de establecer cómo procesamos la información y cómo realizamos acciones cognitivas o conductuales, habría que tener muy en cuenta que, principalmente, trabajamos con información visual, por lo que habría que tener muy en cuenta sus propiedades y peculiaridades con respecto a otros tipos de información.

4. La división entre rutinas y subrutinas.


En su famosa obra The society of mind (1986), el informático Marvin Minsky nos describía el cerebro como un gran conjunto de pequeños módulos funcionales que realizan tareas relativamente sencillas pero que, trabajando coordinadamente, hacen emerger una conducta muy inteligente.
Esto nos da dos ideas: en primer lugar nos sirve para establecer la distinción entre procesos conscientes y subconscientes. La tarea de esos sencillos módulos funcionales (que quizá podrían identificarse con clusters de redes neuronales) ocurriría a nivel inconsciente, siendo únicamente el resultado, lo que aparece a nivel consciente (o, si no, solo el trabajo de ciertos tipos de módulos encargados, precisamente, de los procesos conscientes).
Y, en segundo lugar, da pie a todo el programa de investigación conexionista (en redes neuronales artificiales): buscar modelos matemáticos del funcionamiento del cerebro centrados en sus unidades básicas (la neurona) y en sus relaciones (las redes). Una neurona es una célula relativamente sencilla, pero millones de ellas funcionando en paralelo podrían dar lugar a comportamiento complejo.
Como Rodney Brooks (Brooks, 1991) demostró en sus investigaciones en robótica, es posible hacer emerger comportamiento inteligente mediante un conjunto de dispositivos sin que exista ningún módulo de control que dirija la acción. Serían dispositivos automáticos que actúan siguiendo el patrón percepción-acción sin apenas procesamiento de la información.
En este sentido la metáfora del funcionamiento de los programas informáticos actuales es perfecta: un programa llama constantemente a otros (llamados subrutinas) para que le den un valor, un resultado.
El programa principal no sabe qué hacen ni cómo funcionan cada uno de estos subprogramas, pero le son útiles porque le dan el resultado que necesita para acometer una determinada tarea. Incluso puede ser el caso de que funcionen sin ningún tipo de comunicación con ningún centro de mando, sencillamente realizando una tarea de forma completamente autónoma.

5. Conocer es actuar.


Ha sido un gran error histórico (quizá el mayor error de la historia de la filosofía) entender el conocimiento desde la gnoseología platónico-aristotélica, es decir, entender que conocer consiste en volver a presentar (re-presentar) el mundo exterior a nosotros, abstrayendo una especie de esencia incluida en el objeto conocido y “colocándola dentro” de nuestro entendimiento.
Esta concepción mixtifica, sobrenaturaliza la acción de conocer y, evidentemente, saca el estudio del conocimiento del ámbito científico. Conocer no es repetir el mundo exterior dentro de nuestro mundo interior, ya que eso nos llevaría a una cadena infinita de homúnculos.
Conocer es un acto biológico con finalidades evolutivas que no tiene nada que ver con representar el mundo. Sería absurdo que nuestra percepción fuera como una cámara de fotos que solo intenta hacer una réplica lo más fidedigna posible de lo fotografiado porque ¿qué hacer luego con la foto? ¿Para qué queremos, solamente, una foto realista?
La información obtenida mediante los sentidos es procesada, manipulada o transformada simbólicamente, para hacer cosas con ella, para intervenir en la realidad y no para describirla. Conocer es un proceso que tiene que entenderse exactamente igual que cualquier otro proceso biológico como la digestión o la acción del sistema inmunitario. Y, en un nivel inferior, el acto de conocimiento es una acción físico-química como cualquier otra.
Cuando percibimos mediante la vista, el primer paso se da cuando fotones golpean las capas de discos membranosos de los fotorreceptores de nuestra retina, generando una cascada de disparos neuronales que forman patrones que posteriormente serán procesados por redes neuronales. En toda esta compleja red de procesos no se atrapa ninguna esencia ni se repite ni siquiera una supuesta estructura de la realidad, sino que se elabora un mapa funcional, se elabora todo un sistema para tomar decisiones de modo eficiente.

6. Módulos cerebrales de reconocimiento de patrones


(Kurzweil, 2013) Parece que lo que mejor saber hacer las últimas herramientas de la IA conexionista, las redes neuronales convolucionales, es encontrar patrones en entornos poco (o nada) formalizados, es decir, muy difusos. Así están venciendo uno de los grandes obstáculos de la IA: la visión artificial.
Ya existen redes neuronales que distinguen rostros con suma fiabilidad, o que reconocen cualquier tipo de objeto que observan, estando ese objeto en diferentes posiciones, iluminado con diferentes intensidades de luz, incluso en movimiento. Esto sirve como fuerte indicio para apostar por una teoría computacional de la percepción y del conocimiento: si al utilizar redes neuronales artificiales conseguimos hacer máquinas que ven de una forma, aparentemente, muy similar a la nuestra, será porque nuestro cerebro también funciona así.
Además, una de las teorías de la percepción más influyentes del siglo XX, la famosa Gestalt, ya afirmaba que la percepción no consistía en la suma de todos los estímulos visuales (como sostenía la escuela elementarista), sino en dar sentido, en comprender una estructura profunda de la imagen vista (en, según sus propios términos, obtener una gestalten).
Ese sentido que otorga significado a lo observado bien puede entenderse como el reconocimiento de un patrón. Además, esta forma encaja perfectamente con la teoría de la interfaz de Hoffman: no percibimos todo ni lo real, sino una información (que será deseablemente la mínima) suficiente para responder adecuadamente.
Santiago Sánchez-Migallón Jiménez
Publicado: 20 enero 2020.
Licencia:
Creative Commons. Attribution-NonCommercial 3.0 Unported (CC BY-NC 3.0)
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Santiago Sánchez-Migallón Jiménez 

Profesor de Filosofía, blogger, ensayista, conferenciante.
Filosofía de la Mente y de la Inteligencia Artificial
Granada y alrededores, España
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https://twitter.com/VNMachine
  
Fuente: La Máquina de Von Neumann
Imagen: artificial-intelligence-brain.jpg
Del mismo autor: Santiago Sánchez-Migallón Jiménez
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