Cuando los físicos desentrañan el funcionamiento de algo nuevo de la naturaleza, ese conocimiento puede ser usado para construir dispositivos que hacen cosas increíbles, aparatos que vuelan, radios que llegan a millones de oyentes ... 
Cuando lleguemos a entender cómo funciona el cerebro, seremos capaces de construir dispositivos increíbles con capacidades cognitivas, como automóviles cognitivos que conducen mejor que nosotros porque se comunican con otros coches y comparten conocimientos sobre las condiciones de la ruta. En 2008, la Academia Nacional de Ingeniería eligió como uno de sus grandes desafíos la
ingeniería inversa del cerebro humano. ¿Cuándo sucederá esto? Algunos predicen que la primera oleada de resultados llegará dentro de una década, impulsada por los rápidos avances tanto en la neurociencia como la informática. Esto suena increíble, pero es cada vez más plausible. Y tan plausible que, de hecho, la gran carrera de la ingeniería inversa del cerebro ya está provocando una controversia histórica sobre quiénes son los "primeros".
El telón de fondo para este debate es producto de un progreso dramático. Los neurocientíficos están desmontando cerebros en sus partes componentes, hasta la última molécula, y tratando de entender cómo funciona al detalle. Los investigadores se apresuran a elaborar los diagramas del cableado de grandes cerebros, partiendo de ratones, gatos y, finalmente, seres humanos, en un nuevo campo llamado
conectómica. Estas nuevas técnicas están permitiendo grabar muchas neuronas simultáneamente, y estimular o silenciar selectivamente neuronas específicas. Hay una emoción en el aire, y la sensación de que estamos empezando a entender cómo funciona el cerebro a nivel de circuitos. Los modeladores del cerebro han estado hasta ahora limitados a una modelización de pequeñas redes, con sólo unos pocos miles de neuronas, pero esto está cambiando a pasos agigantados.
En el ínterin, los ordenadores están aumentando de manera exponencial su potencia de procesamiento, la memoria de almacenamiento y el ancho de banda de las comunicaciones. Hasta hace poco, esto se lograba mediante la aceleración de la velocidad de reloj, saltando desde kilohercios hasta gigahercios en mi época. Pero los relojes de los ordenadores se han estancado y ahora, los avances en potencia de cálculo viene al aumentar el número de procesadores y las capacidades mejoradas para distribuir un problema a través de ellos.
Los superordenadores más rápidos tienen cientos de miles de procesadores, y las unidades de procesamiento gráfico (GPU), ofrecen a los ordenadores personales la misma velocidad que tenían los superordenadores hace diez años. Si la Ley de Moore sobre el crecimiento exponencial de la potencia de cálculo no los desintegra primero, en algún punto los ordenadores serán suficientemente poderosos, y nuestro conocimiento del cerebro lo suficientemente completo, como para construir dispositivos basados en los principios de computación neural. Igual que los cerebros, estos dispositivos se basarán más en la lógica probabilística que en la determinista y más en la razón inductiva que en la deductiva.
Ahora, la controversia, ampliamente conocida como 'pelea de gatos'. En noviembre pasado, el investigador de IBM,
Dharmendra Modha, anunció en una conferencia sobre supercomputación que su equipo había escrito un programa que simula el cerebro de un gato. Esta noticia pilló a muchos por sorpresa, ya que había pasado por encima del cerebro del ratón y de esta forma, golpeado a otros grupos con este hito. Por
este trabajo (pdf), Modha ganó el prestigioso premio Gordon Bell de ACM, que se otorga para reconocer logros sobresalientes en aplicaciones informáticas de alto rendimiento.
Sin embargo, su afirmación tan audaz fue desafiada por
Henry Markram, neurólogo de la
École Polytechnique Fédérale de Lausanne, y el líder del proyecto
Blue Brain, que anunció en 2009 que: "Es posible construir un cerebro humano y podremos hacerlo en un plazo de 10 años". En una
carta abierta, dirigida al Director técnico de IBM, Bernard Meyerson, Markram acusó a Modha de "fiasco masivo" y calificó su documento de "patraña" y "estafa". Esto se hizo célebre en la
blogosfera y sigue siendo un tema candente entre los que habitan esta intersección entre el cerebro y la informática.
El quid de la controversia es: ¿Qué significa para modelar el cerebro de un gato? Ambos grupos están simulando una gran cantidad de modelos neuronales y de conexiones entre ellas. Ambos modelos funcionan muchísimo más lentos que en tiempo real. Las neuronas del modelo de Modha sólo tienen un soma, cuerpo que contiene el núcleo celular, simplificado. En contraste, el modelo de Markram tiene reconstrucciones detalladas de las neuronas, con complejos sistemas de conexiones ramificadas llamadas dendritas, y hasta una gama completa de sincronización, además de mecanismos de comunicación como los canales iónicos. La sinapsis y las conexiones entre las neuronas del modelo de Modha son simples en comparación con las sinapsis detallada del modelo biofísico de Markram. Estos dos modelos se sitúan en los extremos de la simplicidad y del realismo complejo.
Esta controversia pone en perspectiva la tensión entre el deseo de utilizar modelos simplificados de neuronas, con el fin de realizar simulaciones más rápidas, frente a los detalles biológicos de las neuronas con el fin de entenderlo. Observando la misma neurona, físicos e ingenieros tienden a ver la sencillez, mientras que los biólogos tienden a ver la complejidad. El problema con los modelos simplificados es que 'tiran al bebé junto con el agua del baño'. El problema con los modelos biofísicos es que el número de detalles es casi infinito y en gran parte desconocido. ¿Cuántas funciones cerebrales se pierden usando las neuronas y los circuitos simplificados? Esta es una de las cuestiones que deberíamos ser capaces de responder si pudiéramos conseguir Modha y Markram compararan directamente sus modelos.
Por desgracia, las simulaciones a gran escala de ambos grupos en la actualidad, se asemejan a los ritmos del sueño o de la epilepsia mucho más que a la conducta de un gato, ya que no tiene entradas sensoriales o salidas motoras. También son esenciales las estructuras subcorticales que faltan, como el cerebelo, que organiza los movimientos, la amígdala, que crea los estados emocionales y la médula espinal que hace funcionar la musculatura. Sin embargo, desde el modelo de Modha estamos aprendiendo a programar arquitecturas en paralelo a gran escala para realizar simulaciones que incrementen la cantidad de neuronas y de sinapsis de cerebros reales. Desde los modelos de Markram, estamos aprendiendo a integrar muchos niveles de detalle en estos modelos. En su documento, Modha predice que un gran superordenador será capaz de simular los elementos básicos del cerebro humano, en tiempo real, para el año 2019, por lo que al parecer, él y Markram están de acuerdo en la fecha; no obstante, la mejor de estas simulaciones se asemejará al cerebro de un bebé, o quizás al de un psicótico. Hay mucho más en un cerebro humano que la suma de sus partes.
Por supuesto, puede que no sea necesario o conveniente construir un gato o un cerebro humano, puesto que ya tenemos gatos y los seres humanos a pleno rendimiento. Esta tecnología podría, sin embargo, disponer de otras aplicaciones. En 2005, Simon Haykin, director del Laboratorio de Sistemas Cognitivos de la Universidad McMaster, escribió un artículo titulado "La radio cognitiva: las comunicaciones inalámbricas de un cerebro capcitado"
[Cognitive radio: Brain-empowered wireless communications], que sentó las bases para una nueva generación de redes inalámbricas que utilizan los principios de cálculo de los cerebros para modelos predictivos que usan el espectro electromagnético, y resulta que son más eficientes en el uso del ancho de banda que los estándares actuales. Pero esto no es fácil. Los planes para desplegar las primeras versiones de estos sistemas de comunicación inteligente, en la próxima subasta federal del espectro electromagnético, se discutieron en una reciente reunión del Consejo de Asesores de Ciencia y Tecnología con el presidente Obama.
No tardarán en llegar otras formas similares de fomentar otros servicios públicos, tales como una "red eléctrica cognitiva", y otros dispositivos, como el coche cognitivo. El centro sensor y motor de estos sistemas cognitivos será la infraestructura del mundo. Los sensores de flujo de información, sobre el uso de la electricidad, el estado de las carreteras, los patrones climáticos, la propagación de enfermedades, y el uso de esta información para optimizar los objetivos, como reducir el consumo de energía y los tiempos de viaje, mediante la regulación del flujo de recursos. Partes de este sistema ya están en marcha, pero no existe todavía ningún sistema nervioso central que integre este torrente de información y tome las medidas adecuadas. Algún día, tal vez pronto, parece que lo habrá. Y poco a poco, remedando cada vez más el funcionamiento de nuestro cerebro, el mundo que nos rodea será más inteligente y eficiente. Si esta infraestructura cognitiva evoluciona, algún día incluso podría llegar a un punto en el que rivalizará con nuestros cerebros en poder y sofisticación. La inteligencia heredará la Tierra.
.27/04/2010.
El autor: Terry Sejnowski es profesor en el Instituto Salk para Estudios Biológicos, donde dirige el Laboratorio de Neurobiología Computacional.
"Lo primero que pienso, '¿A quién puedo esperar y dónde?' decía Grüter. Por ejemplo, si una persona está de pie en la oficina del Dr. Smith, es practicamente seguro que será el Dr. Smith. Grüter también se ha convertido en un experto en el reconocimiento de voces. 
