El Futuro de las Interfaces de Máquina Cerebro: Inteligencia Simbiótica contra Inteligencia Humana

Exploraremos qué es la Amplificación de la Inteligencia a través de interfaces de máquina cerebro (BMI), por qué es importante y por qué puede haber un futuro dividido entre humanos que permanecen sin mejorar y humanos que eligen amplificar su inteligencia creando una simbiosis sinérgica con la Inteligencia Artificial (IA).

Los humanos que se conectan con las BMIs serán dotados de un rendimiento cognitivo mejorado y una mayor productividad en el lugar de trabajo y más allá.

¿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 libro innovador titulado Introducción a la Cibernética. El término luego evolucionó para convertirse en lo que ahora reconocemos como Inteligencia Aumentada, una subsección del aprendizaje automático que está diseñada principalmente para mejorar y mejorar la inteligencia humana con la asistencia de la IA. El concepto es mejorar tanto la toma de decisiones humana como el acceso rápido a la información que los humanos tienen para mejorar la calidad de esas decisiones. Esto es donde termina el significado actual de la Inteligencia Aumentada, es una IA que utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para asistir a los humanos con datos accionables, pero no hay una relación simbiótica en tiempo real.

Es aquí donde entran en juego las BMIs, que permitirán la mejora de la cognición humana mucho más allá de la versión actual de la Inteligencia Aumentada.

A diferencia de nuestro acceso actual a los datos que tiene lugar con computadoras, teléfonos inteligentes u otros dispositivos, una BMI está diseñada inherentemente para que Internet y la IA que permite el acceso a Internet puedan ser accesados sin un dispositivo externo. La BMI se implantará dentro del cerebro humano y se convertirá 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 humano mejorado podría tener acceso a toda la información almacenada en Internet, y una IA avanzada podría proporcionar los puntos de datos relevantes al cerebro humano, permitiendo que el humano esté completamente en control. Si alguna vez ha tenido un momento en el que no puede recordar un recuerdo determinado o recordar una fecha específica, es una experiencia frustrante. Con la Inteligencia Aumentada, podría tener un recuerdo perfecto debido a que el sistema de IA se convierte en una extensión de su banco de memoria biológica.

Este tipo de amplificación de la inteligencia se exploró más a fondo en “Simbiosis Hombre-Computadora“, un artículo especulativo publicado en 1960 por J.C.R. Licklider. Este artículo iluminador ofrece una descripción temprana de cómo los humanos deben aprender a controlar la IA formando una relación simbiótica con la IA. Como afirmó J.C.R. Licklider, “Para permitir que los humanos y las computadoras cooperen en la toma de decisiones y el control de situaciones complejas sin una dependencia inflexible de programas preestablecidos”.

El aprendizaje automático es el ingrediente secreto que garantiza que una computadora no esté predeterminada, sin embargo, no aborda aún la cuestión 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 acoplados muy estrechamente, y que la asociación resultante pensará como ningún cerebro humano ha pensado nunca y procesará datos de una manera que no se acerca a las máquinas de manejo de información que conocemos hoy en día”.

Un ejemplo temprano de cómo se está implementando esto se puede ver en el mundo del ajedrez. Mientras que la mayoría de las personas están familiarizadas con la derrota de Garry Kasparov en 1997, ante la computadora Deep Blue de IBM, hay un desarrollo más nuevo y interesante.

Mientras que hemos sabido durante décadas que un sistema de IA avanzado puede derrotar fácilmente a cualquier jugador de ajedrez, lo que es más interesante son los desarrollos recientes en los que un equipo humano y de IA puede derrotar a un sistema de IA. En este entorno de cooperación, el equipo divide las tareas, la IA hace el trabajo pesado de cálculos masivos, reconocimiento de patrones y pensamiento hacia adelante. El humano agrega valor aprovechando la intuición humana y décadas de estudio del tablero.

Mientras que actualmente el equipo humano y de IA puede derrotar a un sistema de IA, sigue siendo desconocido si esta victoria permanecerá constante en el futuro. Sin embargo, esto es un indicador serio de que, si los humanos pueden comunicarse, coordinar y controlar adecuadamente una IA que es esencialmente una extensión de sus mentes, los problemas importantes que no pueden ser abordados por los humanos hoy en día, o por programas de IA independientes, podrían ser manejados por una unión de ambos.

Uno de los últimos comentarios de J.C.R. Licklider describe claramente la importancia de diseñar BMIs capaces de permitir la comunicación de IA en tiempo real dentro del cerebro humano.

“El otro objetivo principal está estrechamente relacionado. Es traer las máquinas de computación efectivamente a los procesos de pensamiento que deben realizarse en “tiempo real”, tiempo que se mueve demasiado rápido para permitir el uso de computadoras de manera convencional. Imagina tratar de, por ejemplo, dirigir una batalla con la ayuda de una computadora en un cronograma como este. Formulas tu problema hoy. Mañana pasas con un programador. La semana siguiente, la computadora dedica 5 minutos a ensamblar tu programa y 47 segundos a calcular la respuesta a tu problema. Obtienes 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 debe ser explorada por simulación. Obviamente, la batalla habría terminado antes de que se iniciara el segundo paso de su planificación. Para pensar en interacción con una computadora de la misma manera que piensas con un colega cuya competencia complementa la tuya requerirá un acoplamiento mucho más estrecho entre el hombre y la máquina que el sugerido por el ejemplo y que es posible hoy en día”.

¿Cómo funciona la Amplificación de la Inteligencia?

La amplificación de la inteligencia a través de las BMIs aún está en sus primeros días y es un trabajo en progreso. Debe entenderse que el cerebro humano se beneficia del reconocimiento de patrones para comprender el simbolismo y crear conexiones entre los datos. Por ejemplo, si ves líneas estructuradas en una secuencia específica como la letra A, puedes reconocer el símbolo A. A partir de ahí, puedes tener la forma de la letra en tu cerebro cuando lees la palabra MANZANA. Puedes reconocer patrones adicionales cuando lees que UNA MANZANA CAYÓ DE UN ÁRBOL. El cerebro humano continúa haciendo conexiones a partir de caracteres, a palabras, a oraciones, a párrafos, a capítulos y luego a libros y más allá.

El problema es que el cerebro humano no tiene un recuerdo perfecto, y este sistema imperfecto hace que los sistemas de reconocimiento de patrones fallen. Imagina qué sucedería si pudieras leer un libro entero y un sistema de IA pudiera formar esas reconocimientos de patrones necesarios para proporcionar un recuerdo perfecto de inmediato. Esto mejoraría la capacidad del humano para trabajar en un ensayo, para crear productos o servicios que dependan de esa información, o simplemente para tener una conversación inteligente sin lapsos de memoria.

En otros casos, mientras estás en medio de una conversación, el cerebro humano podría conectarse instantáneamente a Internet para ubicar información en tiempo real y distribuirla o transmitirla. En lugar de tener que ver un video de YouTube varias veces para aprender algo, verlo una vez sería suficiente para un recuerdo perfecto. La ventaja adicional de los sistemas de reconocimiento de patrones es que el cerebro humano podría decodificar el video y el audio más rápido 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 de Máquina Cerebro?

Aún es muy temprano para este tipo de Amplificación de la Inteligencia. Hay múltiples esfuerzos en marcha para desarrollar varios BMIs que eventualmente podrían evolucionar hacia este tipo de aplicación. Lo más notable es la empresa de Elon Musk, Neuralink, que se encuentra en las primeras etapas de desarrollo de una BMI de alta banda ancha para conectar humanos y computadoras.

Neuralink está trabajando para crear el primer implante neural que permita a los usuarios controlar una computadora o dispositivo móvil en cualquier lugar. Para lograr esto, se insertan hilos a escala de micrómetros en áreas del cerebro que controlan el movimiento. Cada hilo contiene muchos electrodos y se conecta a un implante llamado Enlace.

Incluso los desarrolladores de un sistema de BMI pueden no entender completamente cómo funciona a nivel neuroquímico de micrómetros. Debido a la plasticidad del cerebro humano (capacidad de modificarse), en realidad es el cerebro humano el que recibe las entradas y luego aprende por sí mismo las salidas necesarias para que la BMI funcione su magia.

La mayoría de las BMIs utilizan un decodificador para descifrar las ondas cerebrales y patrones que recibe el cerebro humano. Este decodificador utiliza varios tipos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje profundo, para aprender a descifrar la información recibida y tratar de identificar las intenciones de movimiento y las acciones deseadas. Al descifrar estos patrones, puede entender mejor lo que el cerebro humano está tratando de lograr.

Es un sistema de bucle cerrado donde el usuario hace una intención motora simplemente pensando, y el decodificador de Neuralink descifra la intención. Esto traduce el pensamiento en acción, que luego se ejecuta en el mundo mediante un cursor o un brazo robótico. El humano recibe una confirmación visual de una acción exitosa y que la retroalimentación neuroquímica entrena al cerebro para controlar más fácilmente la Neuralink. El desafío para cualquier empresa de BMI es construir un decodificador que no sea una carga de aprendizaje demasiado grande para el usuario final.

Algunos de los problemas con las BMIs actuales involucran la latencia, que es el retardo entre la entrada y la salida en ambos lados, humano y BMI. Actualmente, Neuralink está trabajando para solucionar algunos de los problemas relacionados con este tema, como lo declaró Joseph O’Doherty, un neuroingeniero en Neuralink y jefe del equipo de señales de cerebro, en una entrevista.

“El paso uno es encontrar las fuentes de latencia y eliminarlas todas. Queremos tener una latencia baja en todo el sistema. Eso incluye detectar picos; eso incluye procesarlos en el implante; eso incluye la radio que debe transmitirlos—hay todos los detalles de paquetización con Bluetooth que pueden agregar latencia. Y eso incluye el lado receptor, donde se realiza algún procesamiento en el paso de inferencia del modelo, y eso incluso incluye dibujar píxeles en la pantalla para el cursor que se está controlando. Cualquier pequeña cantidad de retraso que tengas allí agrega demora y eso afecta el control de bucle cerrado”.

Mientras que Neuralink es el ejemplo más popular de una BMI, hay muchos otros equipos trabajando en proyectos fascinantes. Por ejemplo, investigadores del Instituto Médico Howard Hughes (HHH ) han logrado habilitar una BMI para escribir a máquina la escritura mental de los usuarios por primera vez. El equipo descifró la actividad cerebral asociada con la escritura a mano para lograr el resultado. En este caso, con la práctica, el cerebro aprendió a pensar estratégicamente sobre la escritura en una secuencia que luego fue reconocida por la BMI. El participante paralizado pudo escribir 90 caracteres por minuto, lo que es más del doble de la cantidad registrada anteriormente con un tipo diferente de BMI.

Otro ejemplo incluye un estudio con dos participantes en ensayos clínicos que tienen parálisis, y que usaron el sistema BrainGate con un transmisor inalámbrico. A través del transmisor inalámbrico, pudieron señalar, hacer clic y escribir en una tableta estándar.

Inteligencia Simbiótica Amplificada vs Inteligencia Humana

Podemos imaginar un mundo donde algunos humanos están mejorados mientras que otros humanos eligen ser naturales y no mejorarse. El peligro detrás de esto es que amplificará la brecha entre humanos ricos con los medios financieros para mejorarse y otros humanos que eligen no mejorarse o no pueden hacerlo.

Un empleado que está mejorado podrá lograr ahorros de tiempo significativos al no tener que dudar de sí mismo, con una fácil capacidad para recordar información instantáneamente o recuperar datos desconocidos de Internet. Una IA podría alertar rápidamente al humano (o filtrar) información que es irrelevante, falsa o de baja calidad. El humano mejorado con un recuerdo perfecto puede cambiar la forma en que realiza tareas y podría aumentar exponencialmente la eficiencia y la productividad.

En lugar de escribir texto o hablar en voz alta, el humano mejorado podría simplemente pensar y el texto aparecería mágicamente en la pantalla. Los ahorros de tiempo de esta versión más simple de una BMI serían significativos. La BMI con el sistema de IA puede ser simplemente implantada en el cerebro humano y cargada inalámbricamente desde fuentes de energía externas, o ser capaz de generar energía desde los mismos tipos de calorías y recursos que se encuentran en el cuerpo y el cerebro humano. Si bien es muy especulativo, puede haber nanobots que puedan cruzar la barrera hematoencefálica para generar una BMI.

Un humano mejorado puede encontrar que la conversación con un humano no mejorado es redundante y aburrida. Pueden elegir asociarse con otros humanos mejorados que deseen colaborar para lanzar empresas, escribir artículos importantes o ser productivos de otras maneras. Un empleador puede elegir ignorar los antecedentes educativos o la experiencia para centrarse en contratar solo personal que haya sido mejorado.

La sociedad podría tomar diferentes caminos, cada uno llevando a diferentes resultados. En un camino, podría haber dos tipos de humanos que simplemente aprenden a coexistir.

Antes de que las BMIs alcancen este estado, los primeros desarrollos se centran en problemas neurológicos que incluyen lo siguiente:

• Pérdida de memoria
• Pérdida de audición
• Ceguera
• Parálisis
• Depresión
• Insomnio
• Dolor extremo
• Convulsiones
• Ansiedad
• Adicción
• Accidentes cerebrovasculares
• Daño cerebral

No debe olvidarse que el objetivo a largo plazo de Neurallink, como lo declaró Elon Musk, es “Crear una interfaz de alta banda ancha que permita a los humanos ir con el viaje”. Las implicaciones son que, si desarrollamos con éxito la Inteligencia Artificial General, este desarrollo inevitablemente nos lleva a la Superinteligencia. Una BMI será la solución final de la humanidad para vivir en un mundo que presenta una Superinteligencia mucho más avanzada que nuestros cerebros humanos biológicos actuales. Queda por ver cuántos humanos eligen mejorarse, mientras tanto, las BMIs siguen siendo uno de los desarrollos más importantes que presentan sistemas de aprendizaje de refuerzo profundo.