Cerebro artificial

Cerebro artificial (o mente artificial) es un término usado comúnmente en los medios de comunicación^[1] para describir la investigación que tiene como objetivo desarrollar software y hardware con habilidades cognitivas similares a las del animal o cerebro humano. Investigaciones sobre "inteligencia artificial" juegan tres papeles importantes en la ciencia:

Un intento continuo de neurocientíficos para entender cómo funciona el cerebro humano, conocido como Neurociencia cognitiva.
Un experimento del pensamiento en el filosofía de la inteligencia artificial, demostrando que es posible, al menos en teoría, para crear una máquina que tiene todas las capacidades del ser humano.
Un proyecto serio a largo plazo para crear máquinas exhibir comportamiento comparable a las de los animales con complejo sistema nervioso central tales como mamíferos y más particularmente seres humanos. El objetivo final de crear una máquina exhibir comportamiento humano o inteligencia es a veces llamado AI fuerte.

Un ejemplo del primer objetivo es el proyecto divulgado por la Universidad de Aston en Birmingham, Inglaterra^[2] donde los investigadores están usando células biológicas para crear "neuroesferas" (pequeños grupos de neuronas) con el fin de desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades como el Alzheimer, neurona motora y la enfermedad de Parkinson.

El segundo objetivo es una respuesta a argumentos tales como John Searlees Habitación China argumento, Hubert Dreyfus' crítica de AI o Roger Penrosede argumento en Nueva mente del emperador. Estos críticos argumentaron que existen aspectos de la conciencia humana o experiencia que no puede ser simulado por las máquinas. Una respuesta a sus argumentos es que los procesos biológicos en el cerebro pueden ser simulados a cualquier grado de exactitud. Esta respuesta fue hecha en el año 1950, por Alan Turing en su libro clásico"Maquinaria de computación e inteligencia".^[3]

El tercer objetivo es generalmente llamado inteligencia artificial general por los investigadores.^[4] Sin embargo, Kurzweil prefiere que las más memorables del término AI fuerte. En su libro La singularidad está cerca se centra en emulación de todo el cerebro usando computación convencionales máquinas como un acercamiento a la aplicación de inteligencia artificial y dice (por motivos de potencia de los ordenadores continuando con una tendencia de crecimiento exponencial) que esto podría hacerse para el año 2025. Henry Markram, director de la Blue Brain proyecto (que trata de emulación de cerebro), hizo un reclamo similar (2020) de la Oxford Conferencia TED en el 2009.^[1]

Contenido

1 Enfoques para la simulación del cerebro
2 Cerebro artificial experimento del pensamiento
3 Véase también
4 Notas y referencias
5 Enlaces externos

Enfoques para la simulación del cerebro

Estimaciones de cuánto poder de procesamiento es necesario para emular un cerebro humano en varios niveles (a partir de Ray Kurzweil, y Anders Sandberg y Nick Bostrom), junto con el superordenador más rápido del TOP500 traz por año.

Aunque cerebro directa usando emulación redes neuronales artificiales en un Computación de alto rendimiento motor es un enfoque común,^[5] Hay otros enfoques. Una implementación alternativa cerebro artificial podría estar basada en Tecnología holográfica Neural (HNeT) principios de coherencia/decoherencia fase no lineal. La analogía se ha hecho a los procesos cuánticos mediante el algoritmo sináptica de núcleo que tiene fuertes similitudes con la ecuación de onda QM.

EvBrain^[6] es una forma de software evolutivo que puede evolucionar las redes neuronales "brainlike", como la red inmediatamente detrás de la retina.

En noviembre de 2008, IBM recibió una donación de US$ 4,9 millones de la Pentágono para la investigación en la creación de computadoras inteligentes. El Proyecto cerebro azul se lleva a cabo con la asistencia de IBM en Lausanne.^[7] El proyecto se basa en la premisa de que es posible relacionar artificialmente la neuronas "en la computadora" colocando las sinapsis 30 millones en su correcta posición tridimensional.

Algunos defensores de la Ia fuerte especulan que ordenadores con respecto a Blue Brain y alma Catcher pueden exceder la capacidad intelectual humana alrededor de 2015, y que es probable que seremos capaces de descargar la cerebro humano en algún momento alrededor de 2050.^[8]

Tiempo Blue Brain es capaz de representar las conexiones neuronales complejas a gran escala, el proyecto no alcanza el vínculo entre la actividad cerebral y comportamientos ejecutados por el cerebro. En 2012, proyecto"Spaun” (Puntero semántica arquitectura red unificada) intentó el cerebro humano a través de representaciones a gran escala de las conexiones neuronales que generan comportamientos complejos además de mapeo del modelo.^[9]

Diseño de Spaun recrea los elementos de la anatomía del cerebro humano. El modelo, que consta de aproximadamente 2,5 millones de neuronas, incluye funciones de visual y motor cortezas, GABAérgicas y dopaminérgicas, el área tagmental ventral (VTA), el nigra del substantia y otros. El diseño permite varias funciones en respuesta a las ocho tareas, usando inputs visuales de caracteres manuscritos o mecanografiados y salidas llevadas a cabo por un brazo mecánico. Funciones de Spaun incluyen copiar un dibujo, reconocimiento de imágenes y contando.^[9]

Hay buenas razones para creer que, independientemente de la estrategia de implementación, las predicciones de cerebros artificiales realizando en el futuro cercano son optimistas. En particular el cerebro (incluyendo el cerebro humano) y cognición No están actualmente bien entendido, y se desconoce la magnitud de cómputo requerido. Otro junto a la limitación del plazo es que todos los enfoques actuales para la simulación del cerebro requieren órdenes de magnitud mayor consumo de energía en comparación con un cerebro humano. El cerebro humano consume unos 20W de la energía mientras que los superordenadores actuales pueden usar tanto como 1 MW o un pedido de más de 100.000.