Durante décadas imaginamos máquinas capaces de imitar al cerebro humano. Ahora algunos científicos están ensayando el camino inverso: colocar neuronas humanas dentro de una computadora. Ya aprendieron a interactuar con videojuegos. Y detrás de esa curiosidad tecnológica aparece una pregunta mucho más difícil: ¿qué estamos creando?
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Hay una computadora que necesita que una parte de sí misma permanezca viva. No es una metáfora.
Dentro de ella hay neuronas cultivadas en laboratorio, alimentadas, mantenidas a temperatura controlada y conectadas mediante diminutos electrodos a un sistema electrónico. Las células reciben información en forma de impulsos eléctricos. Responden. Modifican su actividad. Y esa respuesta puede convertirse nuevamente en información digital.
Hace unos días llegué a un video titulado We’re Not Ready for Biocomputing —“No estamos preparados para la biocomputación”— y durante buena parte de sus minutos tuve la sensación de estar mirando algo que pertenecía a un futuro bastante más lejano.
El problema es que ya existe. Y cuanto más se entiende lo que están haciendo, más difícil resulta decidir qué es exactamente lo que uno está mirando. ¿Una computadora? ¿Un cultivo de células? ¿Un experimento neurológico? O quizá el principio, todavía rudimentario, de una categoría para la que aún no tenemos una palabra adecuada.
La empresa australiana Cortical Labs lleva años trabajando precisamente en esa frontera. Su objetivo es conectar redes de neuronas vivas con sistemas digitales para aprovechar una de las propiedades más extraordinarias de esas células: su capacidad para adaptarse.
La historia se volvió conocida en 2022, cuando investigadores vinculados a la compañía publicaron en la revista científica Neuron un experimento llamado DishBrain.
Cultivaron alrededor de 800.000 células neuronales humanas y de ratón sobre una matriz de microelectrodos. Luego conectaron esas células a una versión simplificada de Pong.
El viejo videojuego de una pelota y dos paletas. Sólo que esta vez no había nadie sosteniendo un joystick.
Las neuronas recibían señales eléctricas que representaban la posición de la pelota. La actividad producida por las propias células era, a su vez, interpretada por la computadora como movimientos dentro del juego.
Las células no veían, no sabían qué era Pong, no conocían las reglas. Ni siquiera, naturalmente, sabían que estaban participando de un experimento.
Pero recibían información sobre un entorno y respondían a ella.
Después ocurrió algo todavía más interesante:su comportamiento empezó a cambiar.
En determinadas condiciones de retroalimentación, las redes neuronales comenzaron a mejorar su desempeño. Los investigadores describieron esa modificación como evidencia de aprendizaje dentro de un entorno simulado.
No significa que hubiera una diminuta conciencia jugando al Pong dentro de una placa de laboratorio.
Afirmar algo semejante sería científicamente indefendible.
Significa algo más sencillo y, tal vez por eso, más extraordinario: neuronas separadas de un cerebro fueron capaces de recibir información procedente de una computadora y reorganizar su actividad en función de esa experiencia.
Aprendieron.
De una manera elemental, limitada y muy distinta a la nuestra.
Pero aprendieron.
Y ahí comienza realmente esta historia.
Porque llevamos décadas intentando conseguir que nuestras computadoras aprendan.
Construimos redes neuronales artificiales inspiradas, vagamente, en el funcionamiento del cerebro. Creamos algoritmos cada vez más complejos. Alimentamos gigantescos centros de datos con cantidades igualmente gigantescas de electricidad para producir máquinas capaces de reconocer una cara, escribir un texto o conducir un automóvil.
Cortical Labs parte de una idea radicalmente diferente.
Si las neuronas son extraordinariamente buenas aprendiendo, ¿por qué imitarlas?
¿Por qué no utilizarlas directamente?
La pregunta parece casi insolente.
Pero de ella nació una computadora.
Se llama CL1.
La compañía la presenta como la primera computadora biológica desplegable de este tipo: un sistema en el que las células neuronales crecen sobre un chip de silicio cubierto por electrodos capaces de comunicarse con ellas.
La electrónica envía señales.
Las neuronas responden.
La electrónica escucha esa respuesta.
Y vuelve a enviar información.
Una conversación entre dos formas completamente distintas de procesar el mundo.
En algunas demostraciones, esa conversación llegó hasta Doom.
El legendario videojuego de 1993, uno de los títulos más reconocibles de la historia de la informática, convertido ahora en escenario de algo que sus creadores difícilmente podrían haber imaginado: tejido neuronal humano conectado a un universo digital.
La demostración es imperfecta. Rudimentaria. Está infinitamente lejos de la destreza de un jugador humano.
Pero mirar el rendimiento del sistema no es comprender el experimento.
La parte interesante no es si juega bien.
La parte interesante es que juega.
O, más precisamente, que algo compuesto por células neuronales recibe información del juego, produce una respuesta y modifica su comportamiento a partir de lo que ocurre después.
Entonces aparece una pregunta que el video plantea casi inevitablemente:
¿quién está jugando?
La respuesta científica parece sencilla.
Nadie.
Un conjunto de células responde a estímulos dentro de un sistema experimental.
Y, sin embargo, cuanto más tiempo uno se queda pensando en esa respuesta, menos trivial parece.
Porque esas células están vivas.
Ese detalle cambia todo.
Una computadora convencional puede apagarse y permanecer meses dentro de una caja. Podemos cambiarle un componente, dejarla en un depósito y volver a encenderla.
Una computadora biológica no.
Las neuronas necesitan nutrientes. Necesitan una temperatura determinada. Necesitan un ambiente químico estable. Hay que retirar residuos metabólicos y conservar las condiciones necesarias para que continúen funcionando.
Cortical Labs diseñó para el CL1 un sistema de soporte vital capaz de mantener sus cultivos neuronales durante meses.
Es una computadora que, además de electricidad, necesita preservar la vida.
La frase parece sacada de una novela.
No lo está.
Y aquí la biocomputación empieza a provocar una sensación difícil de evitar: durante toda la historia de nuestra especie construimos herramientas utilizando materia inerte. Piedra primero. Después madera, metales, engranajes, electricidad, transistores y silicio.
Ahora comenzamos a construir máquinas utilizando células vivas.
No es solamente otro material.
Es un cambio de categoría.
Hay, además, una razón práctica detrás de todo esto.
El cerebro humano es obscenamente eficiente.
Contiene alrededor de 86.000 millones de neuronas y consume aproximadamente la energía de una pequeña lámpara. Con ese presupuesto energético diminuto reconoce rostros, interpreta lenguaje, calcula trayectorias, crea recuerdos, imagina futuros, toca un piano, conduce un automóvil y entiende —con mayor o menor fortuna— a otros seres humanos.
Los centros de datos donde entrenamos nuestros modelos de inteligencia artificial funcionan en otra escala energética.
Por eso la biocomputación resulta tan seductora.
La evolución tuvo miles de millones de años para diseñar células especializadas en aprender y adaptarse. Quizás haya algo profundamente absurdo en invertir una cantidad extraordinaria de recursos intentando copiar digitalmente aquello que la biología ya sabe hacer.
Pero la verdadera revolución de esta tecnología probablemente no empiece por reemplazar nuestras computadoras.
Puede empezar por otro lado.
La medicina.
Un cultivo de neuronas humanas conectado a un sistema capaz de estimularlas y registrar sus respuestas podría convertirse en una herramienta extraordinaria para estudiar el cerebro.
Podría permitir observar qué ocurre cuando las células son expuestas a un medicamento.
Cómo cambia su comportamiento.
Cómo responde una red neuronal enferma.
Por qué determinada sustancia funciona y otra no.
La promesa es enorme.
También podría reducir parte de la experimentación realizada actualmente con animales y permitir estudiar ciertas enfermedades directamente sobre células humanas.
Por eso sería muy fácil equivocarse si la reacción frente a esta tecnología fuera simplemente el miedo.
La biocomputación puede ayudarnos.
Probablemente lo haga.
Puede enseñarnos cosas sobre nuestro propio cerebro que hoy desconocemos y podría contribuir al tratamiento de enfermedades devastadoras.
La cuestión realmente difícil empieza precisamente cuando la tecnología funciona.
Porque si estas redes neuronales pueden aprender, la pregunta inevitable es qué ocurrirá cuando construyamos redes mayores.
No cientos de miles de neuronas.
Millones.
Cientos de millones.
Sistemas con estructuras más complejas.
Con memoria.
Con sensores.
Con información permanente sobre un entorno.
Con cámaras.
Con sonido.
Con alguna forma de representación estable del mundo que las rodea.
¿Qué estaríamos construyendo entonces?
Hoy podemos responder con bastante seguridad que los cultivos neuronales utilizados en estos experimentos no equivalen a un cerebro y que no existe evidencia de que posean conciencia, emociones o capacidad de experimentar sufrimiento.
Conviene repetirlo porque la tentación de exagerar una tecnología como ésta es enorme.
No sabemos de ninguna pequeña mente atrapada dentro del CL1.
No hay evidencia de algo semejante.
Pero que la respuesta actual sea tranquilizadora no elimina la pregunta futura.
La vuelve más importante.
Porque existe un problema incómodo: tampoco sabemos exactamente cómo aparece nuestra propia conciencia.
Podemos observar neuronas.
Podemos registrar impulsos eléctricos.
Podemos identificar regiones cerebrales involucradas en determinadas funciones.
Podemos anestesiar un cerebro y ver desaparecer la experiencia consciente para después observarla regresar.
Pero todavía no sabemos explicar completamente cómo un conjunto de células que intercambian señales termina produciendo el hecho más íntimo y extraordinario de nuestra existencia: que haya alguien ahí adentro. Que ve. Que recuerda. Que teme. Que espera. Que sabe que existe.
No sabemos exactamente cómo ocurre.
Y mientras intentamos resolver ese misterio, comenzamos a construir sistemas artificiales utilizando precisamente las células de las que ese misterio emerge.
Hay una ironía enorme en todo esto.
Durante décadas imaginamos el peligro de una computadora que un día despertaría.
De HAL 9000 a Terminator, de la ciencia ficción a los debates contemporáneos sobre inteligencia artificial, la pregunta fue casi siempre la misma: ¿qué pasará cuando una máquina se vuelva consciente?
Quizás dentro de cincuenta años el CL1 nos parezca un experimento rudimentario. O quizás descubramos que esta tecnología tenía límites mucho más estrechos de los que hoy imaginamos.
No lo sabemos.
Lo que sí sabemos es que ya ocurrió algo que hasta hace muy poco pertenecía a la ciencia ficción: neuronas humanas vivas fueron conectadas a una computadora, recibieron información de un entorno digital y modificaron su comportamiento a partir de esa experiencia.
Eso ya cambia la discusión.
Durante décadas intentamos construir máquinas capaces de imitar el funcionamiento del cerebro.
Ahora estamos empezando a hacer algo distinto: incorporar directamente células del cerebro a las máquinas.
Y por eso la pregunta ya no es solamente hasta dónde puede llegar una computadora.
La pregunta es ¿hasta dónde estamos dispuestos a llegar nosotros?
