Computaci贸n biol贸gica
Septiembre de 2024Habl谩bamos en ocasiones anteriores de la posibilidad de una explosi贸n de capacidad computacional y desarrollo cient铆fico si se combinan t茅cnicas de inteligencia artificial con computaci贸n cu谩ntica y generaci贸n de energ铆a por fusi贸n nuclear. Contar con tal potencia de c谩lculo catalizar铆a la velocidad de entrenamiento de modelos y, muy probablemente, acarrear铆a 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 computaci贸n biol贸gica.
Si comparamos las capacidades del cerebro (pongamos por caso el humano), con las propias de la computaci贸n digital, encontramos muchas ventajas a favor de las de nuestro cerebro:
- Eficiencia energ茅tica. No existe tecnolog铆a de computaci贸n que se acerque al cerebro humano. A pesar de su capacidad de procesamiento, su consumo se estima en alrededor de 20 vatios de energ铆a. Aunque no es sencillo hacer una comparativa con computaci贸n digital, un 煤nico 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 (n煤cleos de CPU o GPU), la arquitectura del cerebro es masivamente paralela. El cerebro est谩 compuesto de unos 86 mil millones de neuronas que crean una red capaz de procesar m煤ltiples flujos de informaci贸n y computaci贸n simult谩neos.
- Capacidad de aprendizaje y adaptaci贸n . Una de las caracter铆sticas 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 caracter铆sticas a favor de la computaci贸n digital, como es la velocidad a la hora de realizar c谩lculos deterministas (operaciones algebraicas, por ejemplo y, en general, cualquier conjunto de instrucciones individuales que se puedan ejecutar de forma secuencial), donde la ventaja es pr谩cticamente infinita.
La promesa de combinar la plasticidad, capacidad de aprendizaje y bajo consumo energ茅tico de nuestras unidades biol贸gicas de procesamiento con la enorme velocidad de c谩lculo y de ejecuci贸n de instrucciones es demasiado alentadora como para ignorarla. La investigaci贸n en el campo de la computaci贸n biol贸gica se est谩 bifurcando, a su vez, en distintas aproximaciones, como es la computaci贸n con ADN (tanto para almacenamiento como para generar circuitos l贸gicos); la computaci贸n neurom贸rfica (chips que traten de replicar la estructura de neuronas y sinapsis); biocomputadoras a base de c茅lulas o redes de c茅lulas bacterianas; u 贸rganos en chips, por nombrar algunos ejemplos.
Cabe mencionar aqu铆 la l铆nea de trabajo basada en la creaci贸n de interfaces cerebro m谩quina, 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, m谩s acusadamente, con la llegada de los smartphones), el ser humano cuenta con capacidades sobrehumanas (el acceso a motores de b煤squeda, por nombrar una de ellas). El problema es que la interfaz de comunicaci贸n con las m谩quinas es a煤n muy pobre, porque nos basamos en nuestra vista y en el tacto para pulsar la pantalla de nuestro tel茅fono para hacerle saber qu茅 necesitamos de 茅l. En teor铆a, en el momento en que consigui茅ramos conectar nuestro cerebro con las m谩quinas, podr铆amos romper una de nuestras principales barreras de comunicaci贸n: la necesidad de traducir nuestro pensamiento (muchas veces visual o emocional) a palabras. Pero ese no es el hito principal que acarrear铆an este tipo de conexiones. Existe otro mucho m谩s fascinante y aterrador: la posibilidad te贸rica de emplear el cerebro humano como unidad de procesamiento, pudiendo crear cl煤steres de unidades biol贸gicas de procesamiento al servicio de sistemas m谩s amplios y distribuidos. 
Muchos pensar谩n que ojal谩 nunca llegue esta etapa del desarrollo cient铆fico. Algunos piensan que lleg贸 hace miles de a帽os, pero no nos hemos dado cuenta.
