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Este hombre está creando un ordenador a partir de cerebros

Básicamente esperan poder crear chips con procesadores vivientes y capaces de aprender.
3.3.16

Agabi. Imagen cortesía de IndieBio SF

Este artículo se publicó originalmente en Motherboard, nuestra plataforma dedicada a la ciencia y a la tecnología.

El mes pasado, la división de IA de Google, DeepMind, anunció que su ordenador había conseguido ganar al campeón de Europa de Go cinco veces seguidas. El Go se juega en un tablero de 19x19 casillas y es mucho más difícil de dominar por un ordenador que el ajedrez —existen 20 movimientos posibles de apertura en ajedrez, mientras que en Go son 361—, por lo que la noticia supone un hito en la evolución de la inteligencia artificial.

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Google, Facebook e IBM se han lanzado a la carrera de la creación de ordenadores que emulen el funcionamiento del cerebro humano. La capacidad de aprender y reconocer patrones se considera el siguiente paso clave en la evolución de la IA. Sin embargo, Oshiorenoya Agabi cree que a los procesadores que emulan el cerebro humano les falta un componente esencial: cerebros humanos.

O al menos neuronas vivas. Su empresa incipiente, Koniku, que acaba de terminar un proyecto para el acelerador biotecnológico IndieBio, se jacta de ser "la primera y única empresa del planeta que fabrica chips con neuronas biológicas". En lugar de limitarse a imitar la función cerebral mediante chips, Agabi espera ir un paso más allá creando los chips con verdadero tejido cerebral. Su concepto es integrar neuronas creadas en laboratorio en chips con el fin de dotarlos de mucha más potencia de procesamiento que la de sus antepasados de silicio.

Koniku ha iniciado una campaña de mecenazgo con la que pretende obtener casi seis millones de euros. Ya han conseguido llamar la atención de clientes en las industrias farmacéutica y de la aviación, como la británica AstraZeneca o Boeing, que se ha comprometido a aplicar esta tecnología en la fabricación de drones detectores de sustancias químicas. Durante los próximos meses, Agabi espera poder disponer del primer lote de chips mejorados con neuronas. Asimismo, afirma que uno de sus clientes, una empresa fabricante de drones, espera que estos nuevos chips les permitan detectar fugas de metano en refinerías de forma más eficaz. Otro de sus clientes planea utilizar los procesadores para ilustrar los efectos que determinados fármacos pueden tener en el cerebro humano.

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Agabi está convencido de que el futuro se dirige hacia la creación de ordenadores mucho más vivos que ahora.

Un chip de Koniku. Imagen por Koniku

Parte del éxito recaudatorio de Koniku se debe, según parece, a la visión auténtica y algo romántica de Agabi de un futuro del procesamiento artificial en el que predominan los chips con neuronas. Durante una entrevista reciente con Agabi, su entusiasmo sobre el futuro de la neurotecnología era evidente.

Agabi, nacido en Nigeria, me explicó que su interés por el aprendizaje automático surgió cuando intentaba enseñar a un brazo robótico a clasificar objetos para la empresa suiza de robótica Neuronics. Después de ocho años, dejó la empresa para dedicarse de lleno a estudiar un máster en Física Teórica. Centró su tesis en el desafío que suponía conectar neuronas a un robot y pasó los siguientes cuatro años trabajando en un brazo robótico destinado a servir de prótesis. Finalmente abandonó ese proyecto y se mudó a Londres para centrarse en su doctorado en Bioingeniería.

Básicamente esperan poder crear chips con procesadores vivientes y capaces de aprender.

Consciente de lo imponente que resulta su currículum, el ingeniero se detuvo un momento para buscar las palabras con las que resumir su trayectoria: "Básicamente, durante los últimos quince años he trabajado en tratar de entender cómo se comunican las neuronas entre ellas", explicó. "He estudiado la forma de comunicarnos con neuronas de forma individual, de leer la información que contienen y de poder escribir información en ellas".

La capacidad de programar tareas específicas en las neuronas es el principal objetivo de Koniku. Agabi cree que, a base de años enseñando a las máquinas a aprender y estudiando las mecánicas del cerebro, él y su equipo serán capaces de organizar las neuronas en circuitos dedicados a tareas específicas. Básicamente esperan poder crear chips con procesadores vivientes y capaces de aprender.

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"Partimos del punto de vista radical de que es posible aplicar neuronas biológicas a la computación", explicó.

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Desde la creación del primer transistor de silicio en 1947, el número de transistores que se pueden añadir a un chip ha pasado de varios miles a más de dos mil millones. Hoy, los fabricantes de chips han conseguido reducir el tamaño de los transistores de silicio al equivalente de tres cadenas de ADN. Agabi me explicó que existe un límite a lo que se puede reducir un transistor de silicio (IBM anunció en julio la creación de un transistor de 7 nanómetros y un solo átomo de silicio mide 0,2 nm), lo que a su vez limita la potencia que se puede obtener con el procesamiento con sustrato de silicio.

"En el ciclo de la aceleración de la potencia computacional, hemos pasado de la pizarra al papel, del papel a los sistemas mecánicos, de los sistemas mecánicos al tubo de vacío y de los tubos de vacío al silicio", explicó. "Y ahora estamos dando el paso hacia las neuronas".

Para disponer de un marco de referencia, el Dr. Laeeq Evered, profesor de neuropsicología del Wright Institute, me explica que "un trozo de masa cerebral del tamaño de un grano de arena contiene aproximadamente 100.000 neuronas, dos millones de axones y mil millones de sinapsis".

La idea de crear un chip artificial tan pequeño y potente resulta algo quijotesca, pero Agabi cree ir por el buen camino. Pregunté al doctor Evered si veía imposible llegar a construir un chip tan potente como el propio cerebro humano.

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"Eso creo, aunque también es cierto que a todos nos ha sorprendido lo mucho que ha avanzado la tecnología", añade entre risas. "Así que ya se verá".

Agabi me aseguró que todas las dudas que pueda haber sobre los chips basados en neuronas se disiparán cuando Koniku muestre pública y satisfactoriamente las aplicaciones prácticas de estos dispositivos. "Nadie lo ha demostrado todavía", explica, "pero estoy seguro de que, dentro de dos años, cuando podamos hacerlo público, todo el mundo dirá: 'Ah, pero si era tan obvio…'".

Agabi. Imagen cortesía de IndieBio SF

Para tener una tercera opinión, acudí a Sherif Eid, el ingeniero de sistemas responsable del programa de aprendizaje profundo DRIVE PX, que algunos consideran que podría ser la clave para la creación del coche autónomo definitivo. Eid admitió que le intrigaba la idea de la fabricación de procesadores basados en neuronas, si bien señaló que era una tecnología basada en muchas incógnitas.

"El cerebro todavía guarda muchos secretos que no hemos sido capaces de desvelar", afirmó. "En el futuro, los chips con neuronas podrían arrojar algo de luz, pero mientras tanto hacen falta inversores con una gran dosis de fe o muchos recursos y dispuestos a poner dinero a fondo perdido para ver qué sale de todo esto".

Eid cree que todavía han de pasar varias décadas para que los chips basados en neuronas sean una realidad, si es que alguna vez llegan a serlo. Su opinión contrasta con la de Agabi, que no alberga dudas de que esta tecnología es inminente e inevitable. Según me explicó, en cinco años sus chips estarán contribuyendo a potenciar la robótica en todo el mundo. Y eso nos lleva a la pregunta: ¿qué pasaría si finalmente logra sacar al mercado su producto?

El carbono es un material como otro cualquiera. Por tanto, nosotros partimos de la premisa de que las neuronas son un material.

La primera vez que oí hablar de Koniku, me asusté un poco. He seguido bastante de cerca la carrera por crear verdadera inteligencia artificial, y reconozco que la llamada a la prudencia del filósofo Nick Bostrom me parecieron muy convincentes. En mi cabeza, me resultaba difícil no establecer una comparación entre Koniku y Skynet: a fin de cuentas, el objetivo de Agabi no es otro que el de dotar a las máquinas de cerebros humanos.

Obviamente, compartí mi reflexión sobre la infame IA con Agabi y le pregunté si consideraba que el efecto que las películas de Terminator tenía en el público había repercutido negativamente en su investigación. "Sí, sí, sí", dijo con una sonrisa abatida. A continuación me aclaró que la idea de integrar partes humanas en las máquinas no era más que otro ejemplo de antropomorfización. Las neuronas están presentes en el cerebro de muchos animales aparte de los humanos, y Agabi me recordó que las neuronas utilizadas en Koniku habían sido creadas en laboratorios. "El carbono es un material como otro cualquiera", adujo. "Por tanto, nosotros partimos de la premisa de que las neuronas son un material".

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Agabi considera que lo que el llama "el drama de la IA" resulta mucho menos interesante que el tema de la eficacia y señala que Tianhe-2, el ordenador más potente construido hasta la fecha, necesita 24 megavatios de potencia para funcionar, mientras que el cerebro humano lo hace con solo 10 vatios. En otras palabras, el ordenador más potente de la Tierra consume 2,4 millones de veces más energía que el cerebro humano. "No se trata de un lujo o de que lo hagamos porque podemos hacerlo. Es una cuestión de urgencia", añadió. "Debemos encontrar la forma de crear mucho más con menos si aspiramos a la supervivencia de nuestra especie".

El doctor Evered coincide en que gran parte de la tremenda eficiencia del cerebro radica en su capacidad de aprender a reconocer y a reforzar las conexiones óptimas entre neuronas. Nacemos con cien mil millones de neuronas, pero perdemos cien mil de ellas cada día, por lo que la potencia del cerebro se basa en la capacidad de las neuronas restantes de formar conexiones "rentables" con las demás.

"No es una cuestión de la naturaleza o de alimentación, sino de ambas cosas. Tenemos un determinado número de neuronas y conexiones neuronales determinadas genéticamente", explica el doctor Evered. "Sin embargo, la interacción con el entorno es igual de importante, si no más. Son esas conexiones, que suceden mediante el aprendizaje y el desarrollo, las que darán como resultado un cerebro potente".

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El mayor desafío, por tanto, en la creación de procesadores que emulen el cerebro, es la búsqueda de adaptabilidad en la programación de los ordenadores. Agabi asegura que, en un entorno controlado, Koniku ha demostrado que sus chips tienen capacidad de aprendizaje profundo —reconocimiento de patrones y retención de conocimiento— mediante un proceso denominado plasticidad dependiente del tiempo, es decir, la idea de que las neuronas construyen circuitos con otras neuronas beneficiosas.

Agabi cree que, al imitar de forma más fidedigna la actividad cerebral humana, sus chips neuronales tendrán mayor capacidad de aprendizaje que los procesadores de silicio tradicionales.

Hacia el final de nuestra conversación, le pregunté a Agabi si consideraba que sus procesadores neuronales podrían ser la clave para permitir a la humanidad superar la ley de Moore, que sostiene que la potencia de procesamiento de los ordenadores se duplica cada dos años. Algunos expertos del sector han mostrado preocupación por el aparente estancamiento de la ley de Moore y por el hecho de que el futuro de la IA depende de la capacidad de la comunidad de ingenieros de hallar procesos computacionales más rápidos y efectivos que los actuales. Agabi señala que la ley de Moore solo se aplica a los incrementos de potencia computacional obtenidos con la adición de procesadores de silicio y añade que quizá se deba considerar una nueva tendencia, una segunda ley que describa las mejoras de las herramientas de computación a lo largo de la historia de la humanidad.

Según él, Silicon Valley debe abandonar el silicio si quiere seguir innovando.

"La potencia computacional se ha mejorado constantemente: esa es una ley que ha sido válida durante los últimos 2.00 a 5.000 años. La ley de Moore es un pequeño parche, un mero fragmento de esa ley", añade. Una de las dos leyes va a tener que ceder, y sospecho que va a ser la de Moore. La ley que prevalecerá es la de la capacidad de calcular cada vez más rápido".

Traducción por Mario Abad.