La inteligencia artificial (IA) ha ganado popularidad en los últimos tiempos, especialmente en su forma de aplicaciones para usuarios domésticos sin necesidad de formación previa. Sin embargo, detrás de esta tecnología existen inquietudes relacionadas con los derechos de autor de las fuentes que alimentan a estos sistemas, la validez de los resultados y el riesgo de sesgos. Además, se ha cuestionado su impacto ambiental.
Es importante destacar que la IA, aunque tiene un gran potencial, no es la única forma de computerización. Desde los primeros intentos de imitar el comportamiento humano en sistemas informáticos, se han desarrollado diversas aproximaciones cada vez más complejas. Aunque la capacidad de procesamiento ha aumentado, estas “inteligencias artificiales” están lejos de ser como las inteligencias reales.
Las aplicaciones de IA como ChatGPT o MidJourney siguen algoritmos que generan respuestas a partir de datos de entrada y patrones reconocidos, pero no comprenden el significado de las preguntas ni de las respuestas que generan. Aunque algunas IAs pueden tomar decisiones de manera eficiente, carecen de creatividad y solo son capaces de copiar respuestas preexistentes.
Los investigadores del Laboratorio Cortical de la Universidad de Melbourne han desarrollado un proyecto llamado DishBrain, que busca establecer redes neuronales in vitro utilizando células madre embrionarias y células totipotentes humanas y de ratón. Este sistema utiliza una matriz de electrodos para simular un entorno en el que las células cerebrales se comportan de manera inteligente y coordinada. Los resultados de este experimento muestran que las neuronas del DishBrain pueden adaptarse a estímulos externos, lo que es crucial para el aprendizaje.
El sistema DishBrain representa un avance en la creación de entornos cerrados para redes neuronales biológicas sintéticas y abre nuevas posibilidades de investigación en el campo de la computación neuronal. Si bien se reconoce que se requiere más trabajo, este sistema tiene el potencial de desarrollar una inteligencia biológica sintética más allá de la inteligencia artificial convencional.
Referencias:
– Dobrev, D. 2012. A Definition of Artificial Intelligence.
– Kagan, B. J. et al. 2022. In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world. Neuron, 110(23), 3952-3969.
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Sources:
– Dobrev, D. 2012. A Definition of Artificial Intelligence.
– Kagan, B. J. et al. 2022. In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world. Neuron, 110(23), 3952-3969. DOI: 10.1016/j.neuron.2022.09.001
