Las 10 diferencias entre cerebros y computadoras

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  • Publicado : 28 de agosto de 2010
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Las 10 diferencias entre cerebros y computadoras

Aunque la metáfora cerebro de computadora ha servido bien a la psicología cognitiva, la investigación en neuro-ciencias cognitivas ha revelado muchas diferencias importantes entre los cerebros y las computadoras. Apreciar estas diferencias podría ser crucial para comprender los mecanismos de procesamiento neural de la información, y en últimainstancia para la creación de una inteligencia artificial. Abajo, examino las más importantes de estas diferencias (y las consecuencias para la psicología cognitiva si deja de reconocerlas).

Diferencia #1: Los cerebros son análogos; las computadoras son digitales

Es fácil pensar que las neuronas son esencialmente binarias, ya que disparan un potencial de acción si llegan a cierto umbral, quede otra manera no disparan. Esta semejanza superficial al digital "1 y 0" oculta una amplia variedad de procesos continuos y no lineales que influyen directamente en el procesamiento neuronal.

Por ejemplo, uno de los principales mecanismos de la transmisión de la información parece ser el ritmo en que las neuronas transmiten el impulso nervioso, una variable esencialmente continua. De manerasimilar, las redes de neuronas pueden disparar en relativa sincronía o en relativo desorden; esta coherencia afecta la potencia de las señales recibidas por las neuronas corriente abajo. Al final, dentro de todas y cada una de las neuronas hay un circuito integrador en colador, compuesto por una variedad de canales iónicos y membranas en continua fluctuación de potencial.

La imposibilidad dereconocer estas importantes sutilezas puede haber contribuido al notorio error de caracterización de los perceptrones de Minksy & Papert, una red nerviosa sin una capa intermedia entre la recepción y la salida. En las redes lineales, cualquier función computada por una red de tres capas también puede ser computada por una red de dos capas adecuadamente ordenada. En otras palabras, se pueden modelar conprecisión combinaciones de funciones lineales múltiples mediante una única función lineal. Porque sus simples redes de dos capas no pudieron resolver muchos problemas importantes, Minksy & Papert razonaron que esas redes más grandes tampoco podrían. Por otra parte, los cálculos realizados por redes más ajustadas a la realidad (por ejemplo, no lineales) son altamente dependientes de la cantidad decapas, por lo tanto, los "perceptrones" subestiman tremendamente la potencia computacional de las redes nerviosas.

Diferencia #2: El cerebro usa una memoria de contenido direccionable

En las computadoras, se accede a la información en la memoria buscando su preciso lugar en la memoria. Esto es conocido como memoria byte-direccionable. Por contraste, el cerebro usa una memoria de contenidodireccionable, de modo tal que la información puede ser accedida en la memoria a través de una "activación difusa" desde conceptos relacionados. Por ejemplo, pensar en la palabra "zorro" puede activar automática y difusamente los recuerdos relacionados con otros animales inteligentes, con jinetes a caballo cazando zorros, o miembros atractivos del sexo opuesto.

El resultado final es que sucerebro tiene una especie de "Google incorporado", donde apenas unas pistas (palabras clave) son suficientes para provocar la recuperación de un recuerdo completo. Por supuesto, se pueden hacer cosas similares en las computadoras, principalmente con el desarrollo de enormes índices de los datos almacenados, que luego también tienen que ser almacenados y buscados para encontrar información relevante (apropósito, casi es lo que Google hace, con algunos trucos).

Aunque ésta podría parecer una diferencia menor entre las computadoras y los cerebros, tiene profundos efectos en el cálculo neural. Por ejemplo, un prolongado debate en la psicología cognitiva trataba sobre si se perdía la información de la memoria por simple decadencia o por la interferencia de otra información. En retrospectiva,...
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