Cómo la neurología cambiará la tecnología de la información.

Soy un científico particular. Hago dos cosas: proyecto informático y estudio del cerebro.

Alguien puede tener la impresión de que sabemos mucho sobre los cerebros. Bueno, sabes una cosa, no sabemos nada sobre el cerebro y nadie tiene la menor idea de cómo funciona realmente.

Tenemos muchos datos, sabemos cómo funcionan ciertas partes del cerebro, pero cómo está funcionando el sistema, bueno, es algo que desconocemos.

Entonces, ¿por qué es tan importante desarrollar una buena teoría sobre el cerebro?

Bueno, hay muchas razones. Comprenderlo nos dirá quiénes somos. Después de todo somos nuestros cerebros. Y si queremos entender quiénes somos y cómo nos sentimos y percibimos, entonces tenemos que entender qué son los cerebros. También estoy convencido de que traerá importantes beneficios sociales y magníficas tecnologías.

Cuando realmente nos demos cuenta de cómo funciona el cerebro, podremos construir máquinas inteligentes y creo que esto dará enormes beneficios a la sociedad.

Entonces, ¿por qué no tenemos una buena teoría del cerebro después de 100 años de estudios?

Tenemos esta montaña de datos, anatomía, fisiología y comportamiento. No puedes imaginar cuántos detalles sabemos sobre los cerebros. Hubo 28,000 personas en la conferencia de neurociencia de este año, y cada una de ellas está haciendo una investigación cerebral. Muchos datos. Pero no hay teoría.

Hay varias razones por las que no tenemos una buena teoría del cerebro. Algunos dicen que aún no tenemos datos suficientes, necesitamos más información. Creo que, en cambio, tenemos tantos datos saliendo de nuestros oídos, pero no sabemos cómo organizarlos. ¿De qué sirve hacer más? Estamos esperando descubrir algo mágico, pero para mí esto es, de hecho, un síntoma del hecho de que no tenemos una teoría.

Hay otra razón por la que no tenemos una buena teoría del cerebro y es porque tenemos una creencia que nos ha impedido ver la respuesta. Hay algo que creemos que es bastante obvio, pero está mal.

Para darles un ejemplo, antes de la teoría de la evolución o la tectónica de placas, teníamos muchos datos, pero no sabíamos cómo reunirlos, incluso los leíamos de forma incorrecta. ¿Por qué? Porque faltaba una teoría. Ahora es lo mismo para el cerebro.

Lo obvio e intuitivo es que, de alguna manera, la inteligencia se define por el comportamiento, es decir, pensamos que somos inteligentes debido a la forma en que hacemos las cosas y creo que esto está mal.

Creo que la inteligencia se define por la predicción.

En realidad lo llamo inteligencia real. La inteligencia real se basa en otra cosa. Experimentamos el mundo a través de una secuencia de modelos, los almacenamos y los recordamos. Y cuando los recordamos, los comparamos con la realidad y hacemos predicciones todo el tiempo. Es una métrica eterna. Y que de alguna manera la predicción conduce a un comportamiento inteligente.

Ahora, su cerebro está haciendo predicciones todo el tiempo sobre lo que sucederá en su entorno. Cuando pongo mi mano sobre una mesa, espero sentir que se detiene. Cuando camino, a cada paso, entiendo cómo se hace el terreno y espero algo de cierto tipo de terreno y algo más de otro tipo de terreno. Siempre hacemos predicciones sobre nuestro entorno.

Bueno, probamos la inteligencia de la previsión. Entonces, ¿cuál es la receta para la teoría del cerebro? En primer lugar, debemos tener la estructura correcta. Y la estructura correcta es una estructura de memoria.

Así, la teoría del cerebro, en primer lugar, será una teoría sobre la memoria. No como la memoria de la computadora. Es muy, muy diferente. Y es un recuerdo de esos modelos, de esas secuencias que aprendemos. No se puede aprender o recordar nada fuera de una secuencia. Una canción debe escucharse en una secuencia a lo largo del tiempo y debe reproducirse en una secuencia a lo largo del tiempo. Y estas secuencias se recuerdan de manera autoasociativa, por lo que si veo algo, siento algo, lo recuerdo y se reproduce automáticamente. Es una reproducción automática.

¿Pero esto realmente conducirá a máquinas inteligentes? Absolutamente sí.

Y será diferente de lo que piense la gente. En primer lugar, construiremos materiales con memoria. Pero serán muy diferentes tipos de recuerdos. Iremos y fijaremos estos recuerdos en los sensores, y los sensores experimentarán la vida real, los datos del mundo real, y estas cosas aprenderán de su entorno.

Ahora es muy poco probable que lo primero que veas sea similar a los robots. No es que los robots no sean útiles y las personas no puedan construir robots. Pero la parte robótica es la parte más difícil. En cambio, veremos cosas como los vehículos inteligentes que realmente entienden qué es el tráfico y qué es conducir y adaptarse a él.

Estas son las cosas que pasarán antes. Pero en esencia, no hay límites para las posibilidades y estas posibilidades traerán cambios increíbles en los próximos 100 años. Y estoy aún más emocionado acerca de cómo los usaremos en la ciencia. Quién sabe qué podemos descubrir, qué podemos resolver. Será fantástico.