Era un científico, era británico y se dedicaba a las matemáticas. ¿De quién se trata?
Ocho horas más tarde, aparece la respuesta: "Alan Turing".Quien contesta no es un lentísimo estudiante de historia de la ciencia, sino una red neuronal hecha con ADN, elaborada por científicos del Instituto Tecnológico de California (clic Caltech).
El sistema que crearon es capaz de inferir una respuesta en base a información fragmentada, y fue entrenado para "jugar" a leer la mente.
Cuatro científicos famosos
En los experimentos que llevaron a cabo, uno de los investigadores "pensaba" en uno de cuatro científicos famosos (Rosalind Franklin, Claude Shannon, Santiago Ramón y Cajal y, claro, Alan Turing).Luego le daba a la red neuronal algunas respuestas a cuatro preguntas de sí o no ("¿estudiaba el científico redes neuronales?", "¿era el científico británico?", "¿nació en el siglo XX?", "¿era un matemático?"), y en base a ellas el sistema, que había sido entrenado para "conocer" de antemano a los científicos, infería la respuesta correcta.
El sistema acertó en todas las ocasiones en que fue probado.
La red que elaboraron los investigadores de Caltech está basada en un modelo que simplifica el funcionamiento de una neurona real.
El trabajo se basa en algoritmos que han sido elaborados hace muchos años, le explicó a BBC Mundo Thomas Wennekers, científico que se dedica a la investigación en neurociencia computacional en la clic Universidad de Plymouth, en el Reino Unido.
"De todos modos, utilizar computación basada en ADN para resolver problemas lógicos o de computación ofrece impresionantes posibilidades", aclaró.
Lulu Qian, principal autora del trabajo, dijo que querían ver si "en vez de tener una red de células neuronales conectadas en forma física, podíamos hacer que una sopa de moléculas en interacción tuvieran un comportamiento parecido al del cerebro".
¿Pensante o no pensante?
La "máquina" que crearon los investigadores tiene cuatro neuronas artificiales, hechas de 112 cadenas de ADN y comunica sus respuestas a través de señales fluorescentes.Además de ser muy lento, por cómo ha sido diseñado el sistema, las moléculas que utiliza se gastan cada vez que completan su tarea, así que debe reconstruirse cada vez que se quiere volver a jugar.
Erik Winfree, coautor del trabajo, explicó que a pesar de su simplicidad "este ha sido un modelo extremadamente productivo para explorar cómo el comportamiento colectivo de varios elementos computacionales puede conducir a comportamientos similares a los del cerebro, como la memoria asociativa y el poder completar patrones incompletos".
Sin embargo, Steve Furber (quien lleva su propia línea de investigación en inteligencia artificial), profesor de ingeniería computacional en la clic Universidad de Manchester, en el Reino Unido, cree que hay que ser cauteloso con equipararlo con el tipo de actividad que ejecuta el cerebro.
"Tal y como fue desarrollado, la función que ejecuta es muy simple, algo que es básico en ingeniería electrónica; así que sería una hipérbole describirlo como 'pensante', porque sería lo mismo que describir un circuito lógico simple como 'pensante'", le dijo a BBC Mundo.
Furber sí reconoció que "esto parece ser un logro formidable en ingeniería biológica, y podría abrir excitantes posibilidades en el futuro".
Wennekers piensa de forma parecida. Cree que el sistema podría contribuir a elaborar "una sorprendente nueva forma de construir futuras computadoras inspiradas en la biología".
De todos modos, esta no es la única línea de investigación en redes neuronales.
Diversos campos exploran hoy implementaciones basadas en diferentes tecnologías.
En caso Wennekers, por ejemplo, las redes que ha desarrollado están construidas totalmente con microprocesadores tradicionales, no con material biológico.
"Todavía queda por ver cuál será la tecnología que termine volviéndose dominante", dijo.
BBC Mundo
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