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Las grandes tecnológicas recurren a la experimentación animal para estudiar la relación entre inteligencia biológica y artificial

Las grandes tecnológicas recurren a la experimentación animal para estudiar la relación entre inteligencia biológica y artificial
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A día de hoy, la experimentación con animales sigue siendo un elemento clave del avance científico. Las dudas éticas que suscita a una parte de la población ha hecho que se restrinja o prohíba recurrir al mismo en varios campos (como su uso en la fabricación de cosméticos, ya prohibido en Europa). Pero siguen siendo necesarios para investigar en medicina o, cada vez más frecuentemente, en neurociencias.

Pero cada vez es más frecuente que los especialistas en neurociencias que trabajan con animales en investigación universitaria reciban ofertas de los grandes de Silicon Valley (Facebook, Google, Twitter...) para pasarse a la investigación de la inteligencia artificial. Pero, eso sí, manteniendo los estudios con animales.

En un reportaje de Bloomberg, Mackenzie Mathis, neuróloga de la Univ. de Harvard a cargo de experimentos con ratones, explica que dichas compañías contrataron a todos los doctorandos de uno de los programas de becas que ella gestionaba: "Tenían empleo antes de que les llegara el título".

De los ratones a la IA fuerte

Los ratones de Mathis han sido manipulados genéticamente, y sus cráneos han sido operados: lo primero con el objetivo de que sus neuronas emitan luz fluorescente cuando funcionan, y lo segundo para sustituir parte del hueso del cráneo por vidrio y poder ver así la luminiscencia.

"Podemos cubrir la mayoría de sus sentidos, la corteza motora y las áreas de toma de decisiones, al mismo tiempo".

Los ratones juegan a sencillos 'videojuegos' que manejan con una palanca y en los que el premio es agua con azúcar. Una de las cosas que permite este experimento es ver cómo cambia el brillo de sus cerebros cuando se les enseñan nuevas reglas en el juego.

Hace unos años, algo así hubiera servido únicamente para avanzar en nuestro conocimiento del cerebro de los roedores. Sin embargo, ahora los descubrimientos de Mathis permiten desarrollar software de inteligencia artificial e interfaces cerebro-ordenador. Saber cómo aprenden otros cerebros biológicos podría ayudarnos a enseñar cosas más complejas a los cerebros electrónicos.

La inspiración en los cerebros biológicos para hacer avanzar la IA no es ninguna novedad: ya en 1958 el neurobiólogo Frank Rosenblatt trató de replicar artificialmente la estructura cerebral y dio a conocer el concepto de perceptrón, el modelo matemático de una neurona que actúa como "unidad básica de inferencia".

Ese camino desembocó en el desarrollo de las primeras redes neuronales. Y ahora hay quien piensa que los cerebros de los animales de laboratorio son también el primer paso que nos conducirá al desarrollo de la IA fuerte.

También podrían ser la clave para superar la 'paradoja de Moravec' y dotar a los robots -dotados, por ejemplo, con los patrones neuronales de aprendizaje de un roedor- de las complejas capacidades automotrices de un ser biológico, refinadas por millones de años de evolución.

Las interfaces cerebro-ordenador son otro de los temas candentes: Neuralink (una de las compañías fundadas por Elon Musk) o Kernel son empresas que están experimentando en este campo, y necesitan neurocientíficos con experiencia en tareas como la colocación segura de electrodos en sujetos de prueba.

Pese a todo esto, es probable que la IA represente, en conjunto, una ventaja para los animales usados habitualmente en experimentación científica, pues la IA ya permite en muchos casos predecir los resultados de la misma sin llegar a realizarla: recurriendo al machine learning, es posible aprender de los miles de experimentos ya realizados para crear una simulación del efecto de los componentes.

Vía | Bloomberg

Imagen | Pixabay

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