Solo una fracción pequeña de la selección evolutiva que ha tenido lugar sobre la Tierra ha ido destinada a potenciar la inteligencia, creando sistemas nerviosos más o menos complejos. En ese sentido, el sistema nervioso humano parece el más sofisticados de todos los que habitan el planeta.
Esto podría cambiar si algún día diseñamos una Inteligencia Artificial más potente en todos los aspectos que ese constructo nacido tras mil millones de años de prueba y error.
Para diseñar dicha IA podríamos analizar el funcionamiento de dichos sistemas nerviosos biológicos de todo tipo, tal y como lo explica Nick Bostrom en su libro Superinteligencia:
Los algoritmos evolutivos, no obstante, necesitan no sólo variaciones de entre las que seleccionar, sino una función de aptitud para evaluar las variantes, y esto suele ser el componente computacional más complicado. Una función de aptitud para la evaluación de la inteligencia artificial posiblemente necesitaría la simulación del desarollo neural, del aprendizaje y de la cognición para evaluar la aptitud. Por eso haríamos bien en no fijarnos en el mero número de organismos con sistemas nerviosos complejos, sino, en su lugar, atender al número de neuronas en organismos biológicos que podríamos necesitar simular para imitar la función de aptitud de la evolución.
Por ejemplo, entre el 15 y el 20% de la biomasa del planeta la componen las hormigas, sin contar el resto de insectos, cuyo tamaño cerebral varía sustancialmente. El cerebro de la abeja tiene menos de 10.000.000 neuronas. El cerebro de la mosca de la fruta, menos. El de las hormigas apenas 250.000 neuronas.
Un cálculo aproximado nos daría 10 elevado a 24 neuronas de insecto. Pra los copépodos acuáticos, pájaros, reptiles, mamíferos, etc. habría que subir un orden de magnitud: 10 elevado a 25 neuronas. En la época pre-agraria había menos de 10 elevado a 7 humanos, con menos de 10 elevado a 11 neuronas cada uno. Es decir, habría menos de 10 elevado a 18 neuronas humanas en total (aunque con un mayor número de sinapsis).
El coste computacional de simular una neurona depende del nivel de dealle que tiene la simulación. Modelos extremadamente simples de neuronas requieren en torno a 1.000 operaciones de coma flotante (FLOPS) por segundo para simular una neurona (en tiempo real).
La supercomputadora Tianhe-2, por ejemplo, en septiembre de 2013 proporcionaba 3,39 x 10 elevado a 16 FLOPS. Parece una cifra muy alta, pero se queda tremendamente corta si tenemos en cuenta la cantidad de neuronas a simular:
Si quisiéramos simular 10 elevado a 25 neuronas a lo largo de más de mil millones de años de evolución (más tiempo del que llevan existiendo los sistemas nerviosos tal y como los conocemos) y dejáramos funcionar a nuestros ordenadores durante un año, tendríamos como resultado un requerimiento de entre 10 elevado a 31 y 10 elevado a 44 FLOPS.
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La noticia ¿Cuántas neuronas hay en el mundo? fue publicada originalmente en Xataka Ciencia por Sergio Parra .
Vía Xataka Ciencia
