5 Preguntas Para El Hombre Que Planea Construir Un Cerebro

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Un neurocientífico europeo espera construir un cerebro humano virtual. Le preguntamos cómo planea hacerlo y por qué.

Henry Markram planea construir un modelo virtual de un cerebro humano. Neurocientífico en el Instituto Federal de Tecnología de Suiza, cree que la única forma de entender realmente cómo funcionan nuestros cerebros, y por qué a menudo no lo hacen, es crear una réplica a partir de 1s y 0s, luego someterla a un aluvión de computadoras. -Simulados experimentos.

Markram ha establecido el Proyecto Cerebro Humano para hacer precisamente eso. El esfuerzo apunta a integrar todos los aspectos del cerebro humano que han sido descubiertos por los neurocientíficos en las últimas décadas, desde las estructuras de los canales iónicos hasta los mecanismos de toma de decisiones conscientes, en un solo modelo de supercomputador: un cerebro virtual. El proyecto, que es controvertido entre los neurocientíficos, ha sido seleccionado como finalista de las dos nuevas Iniciativas emblemáticas de la Unión Europea: subvenciones por valor de 1.000 millones de euros (1.300 millones de dólares) cada una.

Si Markram recibe los fondos, ¿qué hará exactamente y por qué? Nos pusimos al día con él para averiguarlo.

LLM: ¿Ya tienes una idea aproximada de cómo construir el cerebro y, de ser así, cuál es el plan básico?

HM: Por supuesto. Ya contamos con sistemas prototipo, listos para expandir, refinar y perfeccionar. Hay una serie de principios generales y estrategias que aplicamos. Comenzamos en los microcircuitos de las neuronas (unas decenas de miles de neuronas) con detalles morfológicos / geométricos y sobre esta base nos movemos en dos direcciones: nos dirigimos hacia todo el cerebro y aumentamos la resolución de las neuronas, las sinapsis y En el futuro se agregarán gliales (células no neuronales) y modelos de flujo sanguíneo.

Los modelos sirven para integrar datos biológicos de manera sistemática y, por lo tanto, solo pueden ser cada vez más precisos con el tiempo, ya que tienen en cuenta cada vez más datos biológicos, como una esponja. Es una vía unidireccional sistemática. Extraemos todos los datos existentes en la literatura y en las bases de datos... organizamos los resultados y los analizamos en busca de patrones y su valor para ayudar a especificar modelos con mayor precisión biológica.

Desarrollamos modelos [estadísticos] que pueden usarse para hacer predicciones a través de lagunas en nuestro conocimiento... y luego usamos las simulaciones para probar y mejorar estas predicciones. Esta estrategia significa que uno no tendrá que medir todo lo que hay en el cerebro para poder construir modelos precisos. Cuando identificamos las lagunas en el conocimiento que no se pueden llenar con predicción y que son cruciales para construir los modelos, o bien hacemos los experimentos nosotros mismos o colaboramos o animamos a alguien a hacer el experimento. A veces solo tenemos que esperar los datos, pero seguimos construyendo el software como si los datos estuvieran allí con los marcadores de posición para poder integrar los datos cuando se obtengan. [Más sobre cómo construir un cerebro]

LLM: Cuando el cerebro esté completo, ¿pensará y se comportará como un humano?

HM: Lo más probable es que no de la forma que imaginas... Cuando uno construye un modelo como este, todavía tiene que enseñarse a sentir, actuar y tomar decisiones. Es un proceso lento y necesitará supercomputadoras extremadamente poderosas. Lo haremos en un circuito cerrado con agentes virtuales que se comportan en mundos virtuales, pero aprenderán en cámara lenta, incluso en una supercomputadora de escala extraordinaria (miles de millones de cálculos por segundo)... Tampoco tendremos suficiente poder de supercomputación para simular el cerebro en nivel molecular en cada célula, pero nuestro objetivo es construir modelos de escala múltiple y hacer que las supercomputadoras sean capaces de simular dichos modelos de escala múltiple que permitirán que más neuronas activas funcionen a una resolución más alta. Una vez que tengamos esto en funcionamiento, se trata principalmente de supercomputadoras que se vuelven cada vez más poderosas y los modelos se ejecutarán automáticamente con cada vez más niveles de detalle. Nadie sabe qué nivel de detalle se necesita en los modelos cerebrales para apoyar las tareas cognitivas. Muchos esperan y creen que es suficiente que los modelos sean modelos simples... Tendremos que esperar y descubrirlo.

Por estas razones, los modelos de cerebro humano de las primeras versiones no serían tan inteligentes como los humanos. Para algunas tareas especiales, tal vez (como las computadoras de hoy que juegan al ajedrez y "Jeopardy!"); esto depende de si podemos resolver los principios de computación clave detrás de las tareas especializadas. Esto nos ayudará a desarrollar modelos teóricos que puedan realizar algunas tareas especializadas o enfocadas mucho mejor que los humanos. Por ejemplo, podrían tomar decisiones en cantidades muy grandes de flujos de entrada simultáneos, como ver muchas películas al mismo tiempo. Nos perderíamos y nos confundiríamos por completo, pero un modelo de cerebro de computadora podría ser entrenado para buscar relaciones especiales en todas las películas.

LLM: ¿Cómo se relacionará el cerebro de la computadora con el mundo exterior?

HM: Conectamos los modelos cerebrales con agentes virtuales que se comportan en mundos virtuales. Una vez que los modelos puedan simplificarse, podremos construirlos en chips de computadora. Estos chips podrán servir como un cerebro para robots físicos y todo tipo de dispositivos. Tendrán que aprender como el robot intenta hacer las cosas. Es probable que estos modelos de cerebro no sean tan poderosos como el cerebro humano, pero probablemente serán mucho más capaces que cualquier sistema de inteligencia artificial o robot que exista hoy en día. [¿Podría un 'Robocopalypse' eliminar a los humanos?]

LLM: ¿Cuál es el mayor desafío que enfrenta el Proyecto Cerebro Humano, además de obtener financiamiento?

HM: La velocidad que podemos recorrer a lo largo de nuestra hoja de ruta depende de la rapidez con la que podamos integrar los datos biológicos existentes, la cantidad de vacíos que podamos completar nuestro conocimiento utilizando predicciones [estadísticas], el tiempo que llevará obtener los datos. a partir de experimentos clave que no podemos superar (estadísticamente), la capacidad del software que construimos (tiene que ser capaz de capturar la biología con una precisión exquisita), la cantidad de potencia de cálculo que podemos permitirnos comprar y la cantidad de Poder informático que estará disponible en el futuro. Para la informática, el mayor desafío es hacer que las supercomputadoras sean interactivas como un instrumento científico en tiempo real.

LLM: ¿Para qué se usará el modelo del cerebro?

HM: Será como un nuevo instrumento que se puede usar para mirar profundamente en el cerebro y en todos los niveles de la biología (genes, moléculas, células, microcircuitos neuronales, regiones del cerebro, sistemas cerebrales en todo el cerebro, de arriba a abajo, De abajo a arriba) y vea cómo todos los componentes trabajan juntos para permitir que surjan nuestras capacidades notables. Es el telescopio Hubble para el cerebro. Permitirá que muchos científicos trabajen juntos en la construcción de modelos cerebrales, como hacen los físicos en el CERN.

Hoy no contamos con una vista de rayos X en múltiples niveles del cerebro y ninguna cantidad de experimentos nos brindará tal visión en un futuro cercano, por lo que tenemos que construir esta visión si queremos entender el cerebro. Usaremos esta vista multinivel junto con datos experimentales para comenzar a desentrañar los misterios del cerebro. Podremos proporcionar datos simulados que no se pueden obtener experimentalmente y los teóricos necesitarán desarrollar nuevas teorías sobre cómo funciona el cerebro.

Hay alrededor de 560 enfermedades cerebrales y tenemos muy pocas esperanzas de resolverlas solo con los métodos actuales. Con una vista de múltiples niveles del cerebro, podremos interrumpir el modelo cerebral en cualquier nivel (por ejemplo, regiones del cerebro, conexiones, vías biológicas, neuronas, sinapsis, moléculas y genes) y observar los efectos. También podremos aplicar ajustes rotos que se hayan desarrollado en experimentos y estudiar cómo funciona el cerebro de manera diferente para causar la enfermedad. De esta manera podremos buscar las vulnerabilidades del cerebro y hacer un mapa de sus puntos débiles, todos los lugares serios que podrían salir mal. Así que será un nuevo instrumento para ayudar a trazar y estudiar las enfermedades del cerebro. [Las condiciones médicas más extrañas]

La computación está golpeando una pared con el paradigma de la computación digital tradicional. Está golpeando paredes de energía y robustez. Las computadoras comienzan a cometer más y más errores a medida que se vuelven más rápidos y cuesta más y más energía repararlos. ¿Cuál será el nuevo paradigma informático? Quantum y otros tipos de paradigmas están probablemente a varias décadas de distancia. Lo que está aquí es lo que se llama computación neuromórfica. El cerebro utiliza solo alrededor de 20 vatios, mientras que las grandes computadoras del futuro necesitarán muchos megavatios. El cerebro también es extremadamente robusto a los errores y daños. Desde hace unos 20 años, EE. UU., Europa y China han estado desarrollando la tecnología para construir chips de computadora que pueden configurarse con la red de un cerebro o una parte de un cerebro. El problema es que nadie tiene las redes. Hoy solo hacemos una buena suposición sobre ellos, un trabajo difícil cuando se tardó miles de millones de años en desarrollar estas intrincadas redes. En el Proyecto Cerebro Humano, podremos "exportar a neuromorfos": exportar la red desde los modelos detallados y configurar estos chips. El resultado podría ser una generación completamente nueva de computadoras, dispositivos electrónicos y todo tipo de sistemas de información y comunicación altamente inteligentes: sistemas similares a los del cerebro. Este es un nuevo paradigma para la informática, para las tecnologías de la información y la comunicación.

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Suplemento De Vídeo: Preguntas para pensar | Melina Furman | TEDxRiodelaPlataED.




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