La perfecta combinación entre máquinas y entidades biológicas
La fiebre de las Inteligencias Artificiales sigue siendo aprovechada por millones de Internautas para empujar los límites de estos bots generadores de contenido, los cuales son capaces de crear ensayos académicos de nivel universitario, pasar exámenes profesionales de derecho e incluso crear programas de televisión por completo.
Sin embargo, esto es sólo el comienzo, prueba de ello son los intereses de un grupo de científicos internacional que planteó en un artículo académico de la revista Frontiers cómo empujar la biocomputación, mezclando el cerebro humano con máquinas para crear un híbrido sin igual, según se muestra en “Inteligencia Organoide (OI): La nueva frontera en biocomputacion e Inteligencia-sobre-un-plato”.
Como se especifica en el artículo, la Inteligencia Organoide (Organoid Intelligence, , por sus siglas en inglés) es un campo emergente en donde investigadores están desarrollando computadoras biológicas usando la cultura almacenada en células de cerebros humanos reales junto con interfaces de tecnologías máquina-cerebro.
Estos "organoides" comparten ciertos aspectos de la estructura cerebral y su función, lo cual es esencial en actos cognitivos, como el aprendizaje y la memoria. En términos simples, son como computadoras biológicas y segun las proyecciones, tienen la posibilidad de llegar a ser más eficientes en el uso de Inteligencias Artificiales que las computadoras modernas.
"La visión de OI es usar el poder del sistema biológico para avanzar en el campo de las ciencias vivas, bioingeniería y ciencias computacionales", expresó Lena Smirnova, una de las académicas de la Universidad John Hopkins de Estados Unidos que lideró el artículo, para Vice, "Si vemos qué tan bien opera el cerebro humano en procesar información, aprendiendo, étc, es tentador usarlo para traducir y modelar eso para obtener un sistema que podría funcionar mucho más rápido y de manera más eficiente que las computadoras actuales".
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El cerebro humano
Nuestro órgano encargado de comandar el resto de las funciones básicas para sobrevivir de nuestro cuerpo tienen una capacidad para albergar hasta 2500 terabytes de información, según el documento. Por ello, los investigadores proponen estructuras de células 3D complejas para conectarlas a sistemas de aprendizaje de Inteligencia Artificial.
Según Thomas Hartung, otro investigador de la UJH, el cerebro humano tiene conexiones completamente distinas a las limitantes de las computadoras físicas, con 100 billones de neuronas conectadas en más de 1015 puntos, una diferencia de poder abrumadora a comparación de la tecnología contemporánea.
Experimentos previos
En el pasado se han realizado experimentos en este campo, como combinar lo biológico y lo sintético para entrenar a las células del cerebro cómo jugar Pong, caso que fue conducido por algunos de los científicos del reciente artículo de Frontiers.
En el ejercicio de Pong, los involucrados crearon un sistema llamado DishBrain, el cual servía como una interfaz computacional para el cerebro, proveyendo de neurnoas con un sensor eléctrico simple donde se colocaban los comandos, y en donde se obtenía retroalimenación que permitía a las células "aprender" el juego.
Usos más avanzados
Los científicos propusieron llevar aún más allá de los videojuegos las capacidades de los organoides, ya que pueden tener aplicaciones en la medicina, sobre todo, para beneficio del neurodesarrollo de los individuos y para atender desórdenes neurodivergentes, así como revolucionar el campo de las drogas experimentales.
Sin embargo, el debate ético sobre el uso de las Inteligencias Artificiales también fue abordado por los científicos del artículo, por lo que sugirieron un enfoque combinado con esta rama filosófica para que investigadores, científicos y miembros del público discutan, analicen e identifiquen los problemas éticos al respecto para así reforzar investigaciones y trabajos a futuro.
Finalmente, aunque esta tecnología no llegará en los próximos años, los investigadores propusieron su artículo como un punto de partida que potencialice el interés en este aspecto, sobre todo, cuando demuestren que aspectos clave del aprenizaje a nivel molecular y celular puede contribuir a crear un modelo computacional de aprendizaje avanzado más adelante.
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