Bucearemos en el concepto de Amplificación de Inteligencia a través de interfaces cerebro-máquina (ICM), del porqué es importante y las posibles brechas futuras que pueden surgir entre los seres humanos que opten por mantenerse sin potenciar sus capacidades y aquellos que decidan amplificar su inteligencia estableciendo una simbiosis sinérgica con la Inteligencia Artificial.
Los seres humanos que se conecten con ICMs disfrutarán de un mejor rendimiento cognitivo y una mayor productividad tanto en el entorno laboral como más allá.[automatic_youtube_gallery type="search" search="El Futuro de las Interfaces Máquina-Cerebro: Inteligencia Simbiótica vs Inteligencia Humana" cache="2419200" per_page="1" thumb_excerpt="0" player_description="0"]
¿Qué es la Amplificación de la Inteligencia?
El concepto de Amplificación de la Inteligencia fue introducido por primera vez por William Ross Ashby en su revolucionario libro titulado Introducción a la Cibernética. Más tarde, este término evolucionó hasta convertirse en lo que hoy conocemos como Inteligencia Aumentada, una subsección del aprendizaje automático que tiene como objetivo principal mejorar y potenciar la inteligencia humana con la ayuda de la IA. La idea es mejorar tanto la toma de decisiones humanas como el rápido acceso a la información para mejorar la calidad de dichas decisiones. Este es el objetivo de la Inteligencia Aumentada actual, es una IA que utiliza aprendizaje automático y aprendizaje profundo para asistir a los humanos proporcionándoles datos accionables, sin embargo, no existe una relación simbiótica en tiempo real.
Es aquí donde entran en juego las ICMs, permitirán mejorar la cognición humana mucho más allá de lo que la versión actual de Inteligencia Aumentada ofrece hoy día.
A diferencia de nuestro actual acceso a datos que se realiza con computadoras, teléfonos inteligentes u otros dispositivos, una ICM está intrínsecamente diseñada para que la internet, y la IA que permite el acceso a la internet, puedan ser accesibles sin necesidad de un dispositivo externo. La ICM será implantada en el cerebro humano y se convierte inherentemente en una extensión de la mente humana.
En otras palabras, en lugar de depender de la memoria, o tener que abrir un libro, o visitar un sitio web, un individuo potenciado podría tener acceso a toda la información que está almacenada en internet, y una IA avanzada podría alimentar al cerebro humano con los datos relevantes, permitiendo al humano tener un control total. Si alguna vez has tenido un momento en el que no puedes recordar una cierta memoria, o recuerdas una fecha específica, es una experiencia frustrante. Con la Inteligencia Aumentada podrías tener un recall perfecto gracias a que el sistema de IA se convierte en una extensión de tu banco de memoria biológico.
Este tipo de amplificación de la inteligencia fue explorado en profundidad en » Simbiosis hombre-computadora un documento especulativo publicado en 1960 por J.C.R. Licklider. Este interesante documento ofrece una descripción temprana de cómo los seres humanos deben aprender a controlar la IA formando una relación simbiótica con la IA. Tal como declaró J.C.R. Licklider, «Para permitir a los hombres y a las computadoras cooperar en la toma de decisiones y en el control de situaciones complejas sin una dependencia inflexible de los programas preestablecidos».
El aprendizaje automático es el ingrediente secreto que asegura que una computadora, por supuesto, no esté preestablecida, sin embargo aún no aborda el problema de cómo podemos acceder a esta simbiosis.
J.C.R. Licklider continuó con este comentario, «La esperanza es que, en no muchos años, los cerebros humanos y las máquinas de computación estarán muy estrechamente acoplados, y que la asociación resultante pensará como ningún cerebro humano lo ha hecho jamás y procesará datos de una manera que no se acerca a las máquinas de manejo de información que conocemos hoy.»
Un primer ejemplo de cómo esto se está implementando se puede ver en el mundo del ajedrez. Mientras que la mayoría de la gente está familiarizada con la derrota de Garry Kasparov en 1997, contra la computadora Deep Blue de IBM, existe un nuevo y más interesante desarrollo en la actualidad.
Mientras que llevamos décadas sabiendo que un sistema de IA avanzado puede derrotar fácilmente a cualquier jugador de ajedrez, lo que es más interesante son los recientes desarrollos en los que un equipo de un humano y una IA pueden derrotar a una IA. En este ambiente cooperativo, el equipo divide las tareas, la IA realiza el trabajo pesado de cálculos masivos, reconocimiento de patrones, y pensamiento prospectivo. El humano agrega valor al aprovechar su intuición humana y sus décadas de estudio del tablero.
Aunque actualmente el equipo de humano y IA puede derrotar a una IA, no se sabe si esta victoria se mantendrá constante en el futuro. No obstante, esto es un indicativo serio de que si los seres humanos logran comunicar, coordinar y controlar una IA que es básicamente una extensión de sus mentes, se podrían manejar grandes problemas que no pueden ser abordados por los humanos hoy día, o por programas de IA independientes, mediante una unión de ambos.
Uno de los últimos comentarios de J.C.R. Licklider resalta claramente la importancia de diseñar ICMs capaces de permitir la comunicación en tiempo real con la IA dentro del cerebro humano.
«El otro objetivo principal está estrechamente relacionado. Se trata de llevar las máquinas informáticas de manera efectiva a los procesos de pensamiento que deben transcurrir en «tiempo real», un tiempo que avanza demasiado rápido para permitir el uso de las computadoras de formas convencionales. Imagina, por ejemplo, tratar de dirigir una batalla con la ayuda de una computadora con un horario como este. Formulas tu problema hoy. Mañana pasas el día con un programador. La próxima semana la computadora dedica 5 minutos a ensamblar tu programa y 47 segundos a calcular la respuesta a tu problema. Recibes una hoja de papel de 20 pies de largo, llena de números que, en lugar de proporcionar una solución final, solo sugieren una táctica que debería ser explorada mediante simulación. Obviamente, la batalla habría terminado antes de que se iniciara el segundo paso en su planificación. Para pensar en interacción con una computadora de la misma manera que piensas con un colega cuya competencia complementa la tuya, requerirá mucho más acoplamiento entre el hombre y su máquina que lo que se sugiere en el ejemplo y que lo que es posible hoy».
¿Cómo funciona la Amplificación de la Inteligencia?
La amplificación de la inteligencia mediante ICMs aún está en sus primeras etapas y es un trabajo en progreso. Hay que entender que el cerebro humano se aprovecha del reconocimiento de patrones para entender el simbolismo y establecer conexiones entre datos. Por ejemplo, si ves líneas organizadas en una secuencia específica como la letra A, puedes entonces reconocer el símbolo A. A partir de ahí puedes reconocer la letra formando un patrón en tu cerebro cuando lees la palabra MANZANA. Luego puedes reconocer patrones adicionales cuando lees un MANZANA CAE DE UN ÁRBOL. El cerebro humano sigue estableciendo conexiones desde los caracteres, las palabras, las sentencias, los párrafos, los capítulos y luego los libros y más.
El problema es que el cerebro humano no tiene una retención perfecta, y este sistema imperfecto provoca el fracaso en los sistemas de reconocimiento de patrones. Imagínate qué sucedería si pudieras leer un libro entero y un sistema de IA fuera capaz de formar esos patrones de reconocimiento que se necesitan para proporcionar una retención instantánea y perfecta. Esto mejoraría la habilidad del humano para trabajar en un ensayo, crear productos o servicios que se basan en esa información, o simplemente tener una conversación inteligente sin presentar lapsos de memoria.
En otros casos, mientras te encuentras en medio de una conversación, el cerebro humano podría conectarse al instante con el internet para localizar información en tiempo real y distribuir o transmitir esa información. En lugar de tener que ver un video de YouTube varias veces para aprender algo, verlo una vez sería suficiente para recordarlo perfectamente. La ventaja añadida de los sistemas de reconocimiento de patrones adicionales es que el cerebro humano podría descodificar el video y el audio más rápidamente que en tiempo real. Esto significa que el humano podría absorber el contenido del video a velocidades de 2x, 3x, o más.
¿Dónde puedo encontrar Interfaces Cerebro Máquina?
Estamos todavía en los primeros días de este tipo de Amplificación de la Inteligencia. Hay múltiples esfuerzos en progreso para desarrollar varias ICMs que podría evolucionar eventualmente hacia este tipo de aplicación. La más notable es la empresa de Neuralink de Elon Musk que está en las primeras etapas de desarrollo de una ICM de ultra alto rendimiento para conectar a los humanos y las computadoras.
Neuralink trabaja para crear el primer implante neural que permitirá a los usuarios controlar un computador o dispositivo móvil a donde quiera que vayan. Para lograr esto, se insertan hilos a escala de micron en áreas del cerebro que controlan el movimiento. Cada hilo contiene muchos electrodos y los conecta a un implante que se llama el Link.
Incluso los desarrolladores de un sistema de ICM pueden no entender completamente cómo funciona en un nivel neuroquímico de micron. Debido a la plasticidad del cerebro humano (la habilidad de modificarse a sí mismo) es en realidad el cerebro humano el que recibe los aportes y luego aprende por sí mismo los aportes necesarios para que la ICM realice su magia.
La mayoría de las ICMs usan un decodificador para descifrar las ondas cerebrales y los patrones que el cerebro humano recibe. Este decodificador utiliza diferentes tipos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, para aprender a descodificar la información recibida con el fin de identificar las intenciones de movimiento y las acciones deseadas. Al decodificar estos patrones, puede entender mejor lo que el cerebro humano busca lograr.
Se trata de un sistema de ciclo cerrado donde el usuario genera una intención motora simplemente pensando y el decodificador de Neuralink descifra esa intención. Esto traduce el pensamiento en acción que luego se realiza en el mundo a través de un cursor o brazo robótico. El humano recibe confirmación visual de una acción exitosa y esa retroalimentación neuroquímica entrena al cerebro para controlar más fácilmente a Neuralink. El desafío para cualquier empresa de ICMs es construir un decodificador que no sea una carga de aprendizaje demasiado grande para el usuario final.
Algunos de los problemas con las ICMs actuales implican latencia, este es el tiempo de demora entre la entrada y la salida en ambos lados, el humano y el de la ICM. Actualmente, Neuralink está trabajando para resolver algunos de los problemas que están asociados con este tema, como lo declaró Joseph O’Doherty, un neuroingeniero de Neuralink y jefe de su equipo de señales cerebrales, en una entrevista.
«El primer paso es encontrar las fuentes de latencia y eliminar todas ellas. Queremos tener una latencia baja en todo el sistema. Eso incluye detectar oscilaciones; eso incluye procesarlas en el implante; eso incluye la radio que tiene que transmitirles—existen todo tipo de detalles de paquetización con Bluetooth que pueden añadir latencia. Y eso incluye el lado receptor, donde haces un poco de procesamiento en tu paso de inferencia del modelo, e incluso incluye dibujar píxeles en la pantalla para el cursor que estás controlando. Cualquier pequeña cantidad de lag que tengas ahí suma al retraso y eso afecta el control del ciclo cerrado».
Mientras que Neuralink es la ICM más popular, hay muchos otros grupos también trabajando en proyectos fascinantes. Por ejemplo, investigadores del Instituto Médico Howard Hughes han logrado activar una ICM para que escriba mentalmente por primera vez. El equipo descifró la actividad cerebral asociada con escribir letras a mano para lograr esto. En este caso, con práctica, el cerebro aprendió cómo pensar estratégicamente acerca de la escritura a mano en una secuencia que fue luego reconocida por la ICM. El participante paralizado pudo teclear 90 caracteres por minuto, que es más del doble de la cantidad prev