El cerebro humano es un gran misterio.
A pesar de los avances de la neurología y la neurociencia, a pesar de que ya somos capaces, gracias a la resonancia magnética funcional (FMRI) de dibujar una suerte de mapa del cerebro, no acabamos de entender del todo cómo funciona.
Y como no somos capaces de entenderlo, buscamos metáforas que nos permitan una cierta explicación.
A partir del desarrollo de los computadores digitales, se ha usado en ocasiones la metáfora del cerebro, precisamente, como una especie de ordenador central.
Sin embargo, a medida que avanza nuestro conocimiento, esta metáfora va pareciendo cada vez más inexacta, más alejada del comportamiento real.
El cerebro, nos parece ahora, funciona realmente como una red compleja, muy compleja, con partes de esa red especializadas en diferentes funciones: vista, lenguaje, etc
Así nos lo hace notar Thomas D. Parsons cuando en su libro ‘Cyberpsychology and the brain‘ nos dice:
the brain is not a general-purpose computer with a unified central processor. Instead, brain functional activity is better conceptualized in terms of large-scale neural networks that represent distinctive subsystems and relationships among them: language, face-and-object recognition, spatial attention, memory-emotion, and executove function-comportment.
Es decir, el cerebro es en realidad una red, una red neuronal… y llega el momento de aplicar la metáfora en sentido inverso.
Ahora que entendemos el cerebro como una red neuronal, aplicamos ese modelo a soluciones computacionales llamados redes neuronales artificiales. Y hablamos de metáfora porque aunque las redes neuronales artificiales se inspiran en la estructura neuronal del cerebro, difícilmente podemos afirmar que emulan realmente su funcionamiento.
Pero es en en el campo de las redes neuronales artificiales, especialmente en las arquitecturas que se emplean en deep learning, donde la inteligencia artificial está obteniendo algunos de los mayores avances.
Parece que, a veces, a pesar de su inexactitud, las metáforas funcionan… o al menos nos ayudan a explicar y a avanzar…
