Computación biológica
Septiembre de 2024Hablábamos en ocasiones anteriores de la posibilidad de una explosión de capacidad computacional y desarrollo científico si se combinan técnicas de inteligencia artificial con computación cuántica y generación de energía por fusión nuclear. Contar con tal potencia de cálculo catalizaría la velocidad de entrenamiento de modelos y, muy probablemente, acarrearía un enorme salto en el desarrollo de la inteligencia artificial tal cual la conocemos hoy.
Sin embargo, hay otro camino para el desarrollo de la inteligencia, mucho menos transitado por el ser humano, pero desarrollado por la naturaleza desde que existe la tierra: la computación biológica.
Si comparamos las capacidades del cerebro (pongamos por caso el humano), con las propias de la computación digital, encontramos muchas ventajas a favor de las de nuestro cerebro:
- Eficiencia energética. No existe tecnología de computación que se acerque al cerebro humano. A pesar de su capacidad de procesamiento, su consumo se estima en alrededor de 20 vatios de energía. Aunque no es sencillo hacer una comparativa con computación digital, un único procesador NVIDIA H100 consume 700 vatios y, obviamente, es claramente insuficiente para replicar inteligencia artificial general.
- Arquitectura de procesamiento paralelo . Aunque la arquitectura digital permite un cierto grado de procesamiento paralelo (núcleos de CPU o GPU), la arquitectura del cerebro es masivamente paralela. El cerebro está compuesto de unos 86 mil millones de neuronas que crean una red capaz de procesar múltiples flujos de información y computación simultáneos.
- Capacidad de aprendizaje y adaptación . Una de las características inherentes al cerebro humano es su plasticidad, es decir, su capacidad para reorganizarse y formar nuevas conexiones en respuesta a la experiencia y el aprendizaje. Esta habilidad es fundamental para la inteligencia humana.
Existen algunas características a favor de la computación digital, como es la velocidad a la hora de realizar cálculos deterministas (operaciones algebraicas, por ejemplo y, en general, cualquier conjunto de instrucciones individuales que se puedan ejecutar de forma secuencial), donde la ventaja es prácticamente infinita.
La promesa de combinar la plasticidad, capacidad de aprendizaje y bajo consumo energético de nuestras unidades biológicas de procesamiento con la enorme velocidad de cálculo y de ejecución de instrucciones es demasiado alentadora como para ignorarla. La investigación en el campo de la computación biológica se está bifurcando, a su vez, en distintas aproximaciones, como es la computación con ADN (tanto para almacenamiento como para generar circuitos lógicos); la computación neuromórfica (chips que traten de replicar la estructura de neuronas y sinapsis); biocomputadoras a base de células o redes de células bacterianas; u órganos en chips, por nombrar algunos ejemplos.
Cabe mencionar aquí la línea de trabajo basada en la creación de interfaces cerebro máquina, donde destaca Neuralink, otra de las empresas visionarias de Elon Musk, que nos trae la promesa de crear la capacidad de conectar el cerebro con sistemas externos, de forma bidireccional. Desde que disponemos de computadoras (y, más acusadamente, con la llegada de los smartphones), el ser humano cuenta con capacidades sobrehumanas (el acceso a motores de búsqueda, por nombrar una de ellas). El problema es que la interfaz de comunicación con las máquinas es aún muy pobre, porque nos basamos en nuestra vista y en el tacto para pulsar la pantalla de nuestro teléfono para hacerle saber qué necesitamos de él. En teoría, en el momento en que consiguiéramos conectar nuestro cerebro con las máquinas, podríamos romper una de nuestras principales barreras de comunicación: la necesidad de traducir nuestro pensamiento (muchas veces visual o emocional) a palabras. Pero ese no es el hito principal que acarrearían este tipo de conexiones. Existe otro mucho más fascinante y aterrador: la posibilidad teórica de emplear el cerebro humano como unidad de procesamiento, pudiendo crear clústeres de unidades biológicas de procesamiento al servicio de sistemas más amplios y distribuidos. 
Muchos pensarán que ojalá nunca llegue esta etapa del desarrollo científico. Algunos piensan que llegó hace miles de años, pero no nos hemos dado cuenta.
