Respuestas a los grandes interrogantes de la computación moderna

Desde los inicios de la computación moderna, los científicos se han preguntado si la inteligencia de las máquinas rivalizaría con la de los humanos, y en caso de ser así, cuándo y cómo tendría lugar.

En 1950, el matemático británico Alan Turing ya se hacía esta pregunta: «¿Pueden pensar las máquinas?». En su artículo sostenía que “si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente”.

Aunque el «juego de la imitación» de Turing -que más tarde se conocería como el Test de Turing– puede que ya no sea un método apropiado para evaluar la inteligencia artificial (IA) moderna, el principio en el que se basa sigue siendo muy relevante.

La cuestión con la que siguen lidiando los investigadores e ingenieros focalizados en IA es si los algoritmos serán capaces algún día de replicar la forma y el funcionamiento del cerebro humano. Aunque pocos dudan del poder y la importancia de la IA cuando se centra en conjuntos de datos a gran escala y sistemas basados en reglas, sigue siendo objeto de debate hasta qué punto puede llegar a ser avanzada o independiente la inteligencia que puedan alcanzar las máquinas.

La pregunta que se hacía Turing hace más de 70 años, si las máquinas serían capaces algún día de igualar la flexibilidad, intuición y dinamismo de los patrones de pensamiento humano, sigue inquietando a día de hoy a los profesionales de la IA. La computación neuromórfica, un avance con potencial para revolucionar el alcance y la utilidad de la IA en todos los aspectos de la vida, podría darnos por fin respuestas a este interrogante.

La computación neuromórfica trata de emular el cerebro, tomando prestados principios de la neurociencia para desarrollar una arquitectura informática radicalmente distinta. Los chips neuromórficos, que suponen un cambio con respecto a las CPU tradicionales y al hardware más reciente de IA y aprendizaje profundo, se basan en un diseño asíncrono: sus componentes actúan como parte de un sistema dinámico gobernado no por un reloj central programado con procesos establecidos, sino mediante la agregación de interacciones entre neuronas individuales y los mensajes que se envían entre sí cuando encuentran nuevos datos.

Esta filosofía de diseño se inspira en las estructuras reales del cerebro: las sinapsis y neuronas que sustentan la inteligencia, la intuición y la toma de decisiones humanas. De este modo, la computación neuromórfica espera alcanzar en última instancia algunas de las mismas capacidades, haciendo avanzar la IA más allá de la fase de algoritmos frágiles limitados a respuestas binarias o restringidos por la calidad de los datos disponibles.

El principio que subyace a la computación neuromórfica es que un mundo de confusión y datos desordenados exige una IA que pueda prosperar en medio de esta incertidumbre. Que esté construida para adaptarse a la información que encuentra, en lugar de tratar de encajar esos datos en una serie de procesos prediseñados.

La llegada del último chip de investigación neuromórfica de Intel, el Loihi 2, representa un paso más para liberar el potencial de esta nueva arquitectura. Esta segunda generación supone mejoras significativas en velocidad, programabilidad y capacidad, junto con un marco de software de código abierto -Lava- que ayudará a los ingenieros y desarrolladores del sector a colaborar de forma más eficiente convergiendo en un conjunto común de herramientas, métodos y bibliotecas.

Los casos de uso que admite la computación neuromórfica ya empiezan a demostrar las posibilidades de la potencia de las máquinas combinada con capacidades similares a las humanas. Investigadores de Singapur han trabajado para dotar a los robots de una piel artificial que les proporciona el sentido del tacto, capaz de detectar la forma, textura y dureza de un objeto 1.000 veces más rápido que un ser humano. En esta línea, Intel ha colaborado con científicos de la Universidad de Cornell para utilizar Loihi en sensores capaces de detectar olores indicativos de riesgos químicos.

La computación neuromórfica también ofrece grandes posibilidades en el campo de la tecnología asistencial, con el fin de reducir significativamente el coste y mejorar la funcionalidad de las ayudas robóticas que mejoran la calidad de vida de los usuarios de sillas de ruedas. El potencial de la computación neuromórfica, desde las fábricas hasta las residencias de ancianos, es enorme, pero sigue siendo una tecnología en fase de exploración. Aún queda mucho por hacer, tanto para desarrollar casos de uso comercial como para explorar la dimensión ética de unos robots que imitan cada vez más el comportamiento humano.

Loihi 2 es la declaración de intenciones de Intel sobre la importancia y oportunidad de la computación neuromórfica, mientras que el marco Lava es una apuesta por democratizar esta tecnología para que los desarrolladores puedan crear aplicaciones sin acceso a hardware especializado y beneficiarse del trabajo y los avances de los demás.

La computación neuromórfica es un área vital de investigación que exige este enfoque abierto, colaborativo y colectivo. Para hacer realidad su potencial será necesario que la industria, el mundo académico y la administración trabajen juntos. Las nuevas herramientas que Intel está introduciendo en el mercado se han diseñado para respaldar un esfuerzo colectivo que nos permitirá estar aún más de cerca de poder responder a la pregunta de cuándo y cómo las capacidades de las máquinas empezarán a converger con las de los seres humanos.

Firmado: Norberto Mateos, General Manager Intel España