Crean robots que se “alimentan” de neuronas vivas para pensar como humanos

A estas alturas es imposible pensar que la superinteligencia artificial, como sucesora del boom de internet, no será el paradigma dominante de este siglo. Un nuevo estudio publicado en la revista Applied Physics Letters así lo demuestra. Tres investigadores de la Escuela de Graduados en Ciencia y Tecnología de la Información en la Universidad de Tokio consiguieron “alimentar” a un robot con un cultivo de neuronas producido a partir de células humanas vivas, las cuales enviaban esquemas de pensamiento complejo a través de estímulos eléctricos.

El concepto se basa en la llamada computación neuromórfica. Su génesis radica en enseñarle a las máquinas con inteligencia artificial a adoptar la lógica humana para resolver toda clase de problemas. En este caso, se observó si un robot podía escapar de un laberinto memorizando las rutas y reconociendo los entornos.

Aquella computación neuromórfica empezó a ver sus primeras luces con las ideas de Carver Mead, un ingeniero eléctrico estadounidense del Instituto de Tecnología de California (Caltech). Él diseñó algoritmos y circuitos capaces de imitar el comportamiento del sistema nervioso animal en los años 60. Pero no fue hasta los años 80 cuando la comunidad científica vio este proyecto con ojos menos escépticos.

Pese a estos avances, alcanzar la complejidad de la sinapsis como tal tardará más tiempo. De acuerdo a la neuropediatra María José Mas, quien trabaja en Fontanet medicina y fisioterapia de Tarragona (España), y el Centro Médico Rambla Nova, la sinapsis es la unión entre una neurona y otra célula.

Existen de dos tipos: las eléctricas, que propagan señales entre neuronas mediante moléculas cargadas; y las químicas, en las que las células humanas no establecen contacto directo, pues los procesos ocurren por un mediador denominado neurotransmisor.

El Instituto Estadounidense de Física (AIP) lanzó una nota de prensa en donde expresaba que si el robot se desviaba en la dirección incorrecta hacia el final del laberinto, las neuronas se perturbaban por fluidos eléctricos. Estas interrupciones no cesaban hasta que la máquina tuviera éxito.

“Yo mismo me inspiré en nuestros experimentos para plantear la hipótesis de que la inteligencia en un sistema vivo surge de un mecanismo que extrae una salida coherente de un estado desorganizado o caótico”, declaró el coautor Hirokazu Takahashi.

Takahashi, además, comparó el aprendizaje de los robots con el de un niño de primaria que no puede resolver todavía problemas matemáticos formulados a un universitario, porque falta “una riqueza del repertorio de patrones”. Entonces, ayudar a las máquinas a subir al siguiente escalón evolutivo se relaciona a brindarle tareas conforme pasen distintas pruebas.

“El equipo cree que el uso de la computación de depósito físico en este contexto contribuirá a una mejor comprensión de los mecanismos del cerebro y puede conducir al desarrollo novedoso de una computadora neuromórfica”, escribieron los investigadores en el comunicado de AIP. La nueva era de la robótica y su inteligencia artificial se acerca a pasos agigantados.