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Pensamientos y reflexiones sobre tecnología


El siguiente artículo está escrito por AOM, autor de sinapsis, un blog que seguro os parece tan interesante como a mí desde que lo descubrí hace poco:

La simulación del cerebro avanza de forma parcial. Hay múltiples aspectos que no se tiene en cuenta. Uno de ellos es el de una realidad virtual en la que enmarcar la simulación.
Existen dos modelos de simulación neuronal: las neuronas compartimentales y las neuronas Integrate & Fire. El primero usa neuronas con toda su complejidad espacial y todos los compartimentos dendríticos y axonales. Es muy exigente computacionalmente. Se usan en el proyecto Blue Brain. El segundo modelo sólo tiene en cuenta el peso de los inputs, los integra y se dispara o no. Es el modelo usado en la mayoría de las simulaciones como la realizada por IBM. En el proyecto Blue Brain se modelizan hasta 10.000 neuronas. En el de IBM hasta 100.000.000 neuronas, equivalentes al cerebro de un gato. El cerebro humano contiene 100.000.000.000 neuronas. Otros muchos proyectos de simulación están en marcha.
El objetivo de estudiar los sistemas nerviosos de los seres vivos es conocer su conducta. De poco nos sirve conocer la organización del sistema nervioso de un ratón o su bioquímica si eso no se traduce en comportamiento: sufre, corre mucho, está apático… Por ello, el objetivo de una simulación debe ser la simulación de la conducta.
Tomemos el «gato» de IBM. El superordenador usado es capaz de simular la enorme cantidad de neuronas equivalentes al cerebro de un gato. Pero NO SIMULA EL CEREBRO DE UN GATO. Está muy lejos de ello. Para hacerlo, necesitamos conocer cómo funciona su cerebro, algo para lo que quedan años o décadas. Necesitamos saber cómo están conectadas las neuronas. El proyecto conectoma nos ayudará a saberlo. Cualquier conocedor de electrónica básica sabe que el modo de conexión de los componentes es tan importante como los componentes en sí. Como dice el director del proyecto: » el gato no caza ratones». Entonces ¿qué estamos haciendo?
Un punto adicional de no poca importancia es el siguiente: supongamos que conocemos el cerebro de un gato lo suficiente para simularlo. ¿Dónde están los ratones? Es decir, necesitamos un entorno de realidad virtual en la que podamos probar las reacciones del gato. En esto también estamos en mantillas.
¿Sería posible simular el entorno completo de un animal?
El gusano C. elegans es un conocido animal de experimentación del que conocemos su genoma. También sus 302 neuronas. No sólo eso, conocemos todas las 6418 sinapsis que posee, es decir, el detalle exacto de su conectividad así como los músculos que inervan. ¿Por qué no intentarlo con él? Se ha intentado, pero los datos arrojados por los buscadores no suenan muy prometedores. Intentos antiguos y parciales (movimiento de la cabeza, reacción al calor) Para conseguir una correcta simulación sería necesario también simular su mundo. Crear un mundo de realidad virtual del gusano, meterlo en ese mundo y probar sus reacciones. ¿Escapa del calor o del ruido? ¿Se ve atraído por el olor a comida?
Me pregunto si con tanto mundo de realidad virtual creado y con tanto videojuego tendremos los conocimientos para crear un pequeño mundo a la medida de Caenorhabditis elegans.


7 respuestas a “simulación neuronal, realidad virtual y videojuegos”

  1. Recomiendo echarle un vistazo al paper de Nick Bostrom de 1997, donde se plantea la posibilidad de la simulación neuronal completa como límite superior para lograr una inteligencia superior a la humana, que denomina superinteligencia.

    Por otra parte, el mejor laboratorio de pruebas es la realidad así que ¿porqué no usar robots? Probablemente sea más económico utilizar una simulación virtual, pero dado que podemos estimar el ancho de banda de los sentidos bastaría con construir un robot conectado a un ordenador con una simulación neuronal con el ancho de banda y retardo de las comunicaciones apropiados. Sería el mejor banco de pruebas para una simulación neuronal.

  2. Muy interesantes los dos links.
    El primero se plantea en términos de capacidad. Esto siempre puede ser discutido, pero antes o después (¿antes de 2020?) habrá ordenadores capaces. De nuevo el problema es saber qué queremos simular. Los datos de neurociencia están lejos de darnos una idea precisa de cómo funciona el cerebro. Necesitamos conocer el detalle de las 10^14 sinapsis que poseemos y nuestra idea al respecto es muy vaga. Por ello la elección de un pequeño gusano de 6418 sinapsis.
    El segundo habla del ancho de banda de los sentidos. Creo que tu post resume bien el hecho de que la parte consciente no es posible evaluarla en la actualidad. Pero limitándonos a los sentidos, se puede trabajar en ello.
    Y lo mejor ¿un robot? No se me habría ocurrido. Creo que la parte computacional está al alcance incluso de ordenadores domésticos si usamos neuronas Integrate&Fire. Pero un C. elegans es microscópico. Supongo que habría que construir un robot a escala. Y recrear el entorno a escala. ¿Se podrían descartar partes del gusano como el sistema digestivo? La inervación de los músculos no puede obviarse. En fin, muy interesante idea.
    En relación un entorno virtual, creo que los videojuegos actuales son espléndidos y ese mismo trabajo (¿quién lo financia?) aplicado a un gusano es claramente posible. Aunque habría poco de vídeo y mucho de tacto.

  3. El artículo de Nick Bostrom plantea el problema del mundo virtual, aunque como todo él es bastante optimista.
    The latter prerequisite (providing a rich flux of sensory input)is easily provided even with present technology. Using video cameras, microphones and tactile sensors, it is possible to ensure a steady flow of real-world information to the artificial neural network. An interactive element could be arranged by connecting the system to robot limbs and a speaker.
    Lo dudo. Además falta otro aspecto que no se puede obviar: los animales modificamos el entorno con nuestros actos. El terreno donde se mueve el gusano es distinto antes y después de su movimiento.

  4. Con la simulación del robot pensaba más en el futuro (simular el cerebro de un animal pequeño como un uinsecto y luego simular algo más complejo cómo un ratón ó un gato). Construir un entorno a escala no creo que compense el esfuerzo (al final se trataría una simulación a escala).
    Nick Bostrom en general es optimista, pero el argumento es bueno, siempre que la ley de Moore se mantenga, lo cual no tengo tan claro.

  5. Cierto, creo que todavía no se podría hacer a escala real. De todas formas un microbot puede tener un tamaño bastante pequeño y se le podría dotar de un cerebro «equivalente» al de otro animal, no sería imprescindible que imitase un animal concreto.

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