Diario de Navarra

Las cámaras, las más comunes de ellas al menos, no ven cómo lo hacemos los humanos, aunque a veces nos lo parezca. Las cámaras con las que tomamos nuestros vídeos, las que vigilan las calles, o las que llenan nuestros telediarios son muy distintas a las retinas. Esas cámaras toman fotogramas, es decir, recogen imágenes enteras, escenas al completo. Nuestros ojos no hacen eso. Los conos y los bastones de las retinas responden a pequeños cambios en la luz. Es después el cerebro el que traduce esos miles de estímulos y genera la imagen que forma nuestra visión. Ahora las cámaras, y la inteligencia artificial en general, está tratando de imitar el modo en el que funcionan nuestros ojos, o mejor, nuestro cerebro. Siguen la escuela de la llamada computación neuromórfica, una rama de la inteligencia artificial que trata de que las máquinas funcionen en cierto modo como lo hacen las neuronas. En el caso de la visión, utilizan sensores que no trabajan con fotogramas, sino con sensores que toman minúsculos cambios de luz, al estilo de las retinas físicas. “Cada retina artificial tiene una matriz de píxeles, que son sensibles a la luz. Cada vez que uno de esos píxeles detecta un cambio en la luz, manda su coordenada a un procesador que viene a funcionar como la corteza cerebral. Ese procesador recibe un flujo de coordenadas en las que va encontrado correlaciones, segmentos orientados.... Puede hacer reconocimientos de formas de un modo casi instantáneo”. Lo dice uno de los expertos españoles en este campo, el sevillano Bernabé Linares Barranco, director del Instituto de Microelectrónica (IMSE-cnm) que tiene la Universidad de Sevilla con el CSIC en la capital andaluza, y creador de dos empresas que se dedican, con distintos enfoques, a aplicar este ámbito de la inteligencia artificial. Ver con el mismo método que lo hacen nuestros ojos, procesar las imágenes como lo hacen nuestro cerebro, tiene dos ventajas: lo hacen más rápido y no necesita tanta energía. “Esos sistemas no necesitan procesar todos los fotogramas, uno tras otro”. Los impulsos originados por la luz pueden bastar para que la computadora detecte una forma sencilla, el borde de una mano por ejemplo, y deduzca que allí hay una mano. “No necesitan esperar a que llegue toda la información”, aclara el ingeniero sevillano, que recientemente viajó a Pamplona para hablar de estos conceptos en un seminario organizado por el Grupo Ciencia, Razón y Fe de la Universidad de Navarra. IMITAR LAS NEURONAS Eso de la computación neuromórfica, la que está detrás de las retinas artificiales que desarrollan las empresas de Linares Barranco, no es precisamente algo nuevo. Lo acuñó un prominente profesor de California, Carver Mead, hace cerca de cuatro décadas. “A finales de los años 80 se interesó por los sistemas biológicos, más que de procesamiento, los de sensado. Hizo una retina y una cóclea (una parte del oído interna) artificiales”. Fue el pionero de una escuela que trata de trasladar las formas de las neuronas y de sus conexiones a los circuitos integrados. Sus miembros hablan, casi como si fueran neurólogos, de axones, de sinapsis, de arquitectura cerebral, pero que se hace con microchips artificiales. “La ingeniería neuromórfica trata de copiar de manera simplificada la funcionalidad de lo que hacen las neuronas. Trata de imitar incluso la manera de mandar y procesar impulsos nerviosos. Claro, que lo hacen con tecnología digital: hay una palabra digital que representa una determinada neurona y que es la que dispara ese impulso”, explica Bernabé Linares. Con ese tipo de tecnología ya se han hecho cosas a lo grande. En el marco del Human Brain Project, el proyecto financiado por la Unión Europea que tiene como fin reproducir tecnológicamente las características del cerebro humano, investigadores de la Universidad de Manchester con los que Linares ha colaborado, han logrado crear un ordenador inspirado en el modo de funcionar de las neuronas, que tiene un “millón de CPU tipo ARM”, es decir los procesadores que se usan en dispositivos móviles y portátiles. “Cada uno de estos procesadores pretende emular como media unas mil neuronas, para que funcionen en tiempo real como si fuera un cerebro.” Es decir, que ese aparato funciona como mil millones de neuronas que se comunican a la misma velocidad que lo hacen estas células en el cerebro. “Hemos llegado más o menos al 1% de todas las neuronas que hay en el cerebro, que tiene en torno a 86.000 millones”. Ese cerebro artificial en pequeño tiene algunas ventajas sobre el nuestro. “El cerebro es muy lento comparado con los microchips. Es además una tecnología muy mala al menos para aquello a lo que estamos acostumbrados los ingenieros. Va cambiando con el tiempo, tiene ruido, se estropea, se muere… Y es lenta, porque una neurona tarda varios milisegundos en colectar toda la información y generar su impulso de salida, cuando los microchips pueden hacerlo un millón de veces más rápido”. El problema que tiene la tecnología artificial es que no es fácil emular la enorme cantidad de conexiones que hay en nuestros cerebros. “No puedes tirar cables a diestro y siniestro, claro. Lo que sí puedes hacer es aprovechar esa mayor velocidad para mandar por el mismo canal muchos impulsos. Así el problema de emular al cerebro se vuelve realizable”. De todos modos, todavía no se sabe muy bien qué se puede hacer con cerebros artificiales como el que han construido en Manchester. Pueden ser útiles por ejemplo para los científicos que estudian el cerebro y que podrían hacer con estos ordenadores simulaciones de cómo funciona el cerebro e intentar experimentar como si tuvieran tejido cerebral de verdad. “Lo que les cuesta meses en el laboratorio podría simularse en minutos”. Claro que también eso genera reticencias. Algunos neurocientíficos por ejemplo lamentan que esos modelos no son siempre completos. Y ocurre sobre todo que imitar un cerebro y recrear sus piezas, por muy al detalle que se haga, no significa saber cómo funciona. “Hay muchos niveles de conocimiento que no tenemos. Es como si llevaras un ordenador portátil a científicos de hace 100 años. Podrían averiguar su estructura, ver que lleva transistores, averiguar cómo son las conexiones... y podrían incluso imitar la estructura física del computador. Pero les faltarían conocimientos, sobre el código máquina o el software por ejemplo... que no podrían copiar, porque están fuera del aparato. Lo mismo pasa con el cerebro”. ¿Cómo conocen los ordenadores el lenguaje de ceros y unos? El lenguaje binario permite que los ordenadores hagan sus operaciones ala velocidad que lo hacen gracias a que traducen todo a sucesiones dos cifras, el 1 y el 0. Por ejemplo, el 9 se expresa como 1001 y el 10, como 1010. Eso permite a las máquina trabajar con solo dos dígitos, que “se pueden traducir al mundo físico con facilidad”, tal y como explica David Calle en su libro ¿Cuánto pesan las nubes? “Si no llega corriente eléctrica a un circuito el procesador interpeta un cero. Si llega corriente, interpreta un uno”. Eso, realizado a toda velocidad, es lo que permite los cálculos que están detrás de todo lo que hacen los computadores. En los primeros tiempos, esos 1 y 0 se obtenían con válvulas de vacío, que se encendían o apagaban. Después llegó la revolución d elos transistores, fabricados con silicio al que se le aplican impurezas para que dejar pasar o no la corriente según quermos. “Algunso elementos se comportan como conductores (1) o aislantes (0) dependiendo de factores como el cmapo eléctrico o magnético, la presión, la radiación que incide en ellos o la temperatura ambiente”. El silicio es el semiconductor más utilizado, en buena parte por su abundancia: el 75% de la corteza terrestre está hecha de este material.

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Las máquinas que imitan al humano

Una de las ramas de la inteligencia artificial se hace llamar neuromórfica, porque tratan de emular al ser humano. Procesan información como si fueran neuronas o captan visiones como si fueran nuestras retinas

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