Neuroarte

Creación de Charlotte Rae

Nos advierten los «filósofos humanistas», y en general todos aquellos aquejados de neurofobia, que las explicaciones reduccionistas que ofrecen las neurociencias, no digamos ya del intento de comprender la mente humana mediante el estudio de máquinas y programas inteligentes, presentan una imagen del ser humano “deshumanizada”. Dos recientes propuestas que tratan de vincular las neurociencias y la inteligencia artificial con el arte pueden ayudar a calmar los temores sobre la “deshumanización de las ciencias del hombre”, y a tender puentes entre filósofos y neurofilósofos. Aunque no sé si merecerá la pena cruzarlos.

La primera de las propuestas artísticas se ha desarrollado en el Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences. Daniel Margulies ha convocado un concurso en el que los/as investigadores/as puedan expresar las posibilidades estéticas que ofrecen las investigaciones en el campo de las neurociencias. El objetivo último de esta curiosa convocatoria, que según Margulies surgió en la barra de un bar-para que luego digan-, no se centra solamente en ofrecer un lugar en el que los/as neurocientíficos/as puedan volcar sus expectativas o frustraciones estéticas, sino en buscar nuevas formas de presentar la complejidad de los procesos cerebrales que se van descubriendo con ayuda de las técnicas de neuroimagen.

Creación de Simon Drouin a partir de una imagen obtenida mediante una resonancia magnética tatuada en rostro

La competición se ha dividido en cuatro categorías: Representación en 3D; Conexiones cerebrales, obras abstractas y humor. Las obras que se han presentado pueden verse en el blog Neuro Bureau. Los/as ganadores/as y finalistas, así como una colección de obras seleccionadas por el jurado, serán expuestas en the National Art Museum of Québec con ocasión del Human Brain Mappingconference que se celebrará en  Québec  del 26 al 30 de junio.

La obra de R. Matthew Hutchison representa la transferencia de energía entre las redes neuronales que conforman la organización funcional del cerebro.

La segunda propuesta, en este caso musical, se produce dentro del conjunto de actividades que se desarrollan en la inauguración del Congreso Internacional sobre Inteligencia Artificial que se celebra en Barcelona en el mes de julio. En el Palau de la Música se va a representar Casparo, fragmentos de una ópera, una ópera con un trasfondo tragicómico en la que se reflexiona sobre los sistemas de aprendizaje para robots basados en la interacción con seres humanos.

Con música compuesta por el investigador Luc Steels y un libreto escrito por el neurocientífico Óscar Vilarroya, Casparo nos cuenta la historia del pobre Graciano, quien compra un robot para que le sirva de pinche de cocina y le ayude a ganar premios y dinero. Casparo, el robot, necesita interactuar con humanos para aprender, y es aquí donde interviene Rosalinda, la esposa de Graciano, que le enseña al robot habilidades que van más allá de las culinarias. No penséis mal, tan sólo le enseña a cantar, pero la interacción entre Rosalinda y Casparo se va haciendo cada vez más intensa, evidentemente contra el criterio de Graciano. Cuando Graciano piensa que« hasta aquí hemos llegado», el drama se desata y su intento de reducir a Casparo a un montón de chatarra se ve frustrado por la intervención salvadora de Rosalinda. Rosalinda y Casparo inician una feliz vida juntos, explotando las habilidades cantoras del robot.

Independientemente de que cueste trabajo imaginar a un robot cantando “La bien pagá” o “la falsa moneda”, lo que nos plantea la obra musical son dos cuestiones fundamentales en Inteligencia Artificial. La primera cuestión tiene que ver con algunos de los sistemas de aprendizaje que se usan en el diseño y programación de sistemas artificiales inteligentes. La idea es bastante simple, se trata de colocar al agente artificial en un contexto de inmersión con agentes naturales, de la misma manera que para aprender un idioma, la mejor forma de hacerlo es mediante la inmersión lingüística -Esto explica la pasta que nos gastamos para que nuestros hijos/as aprendan idiomas en el extranjero-. La segunda cuestión que se aborda, no es menos inquietante. La interacción entre humanos y robots en contextos cotidianos, y no sólo en condiciones de laboratorio, está cada vez más cerca. Esta situación lleva a los investigadores/as en IA a cuestionarse cómo reaccionarán los humanos ante la presencia de robots inteligentes, pero también a preguntarse por la reacción y la capacidad de aprendizaje que puedan tener los robots al entrar en contacto con humanos.

Un problema fundamental para los modelos de aprendizaje basados en la interacción con humanos, es la comprensión del lenguaje natural. Al congreso de Barcelona asiste Chris Welty, un especialista en lenguaje natural y uno de los ingenieros que diseñaron Watson, el sistema informático de IBM que ganó el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!. Lo que hace realmente interesante a este sistema, no es tanto su capacidad para ofrecer una respuesta en un tiempo extraordinariamente rápido, sino su capacidad para comprender el significado de una pregunta expresada en el lenguaje natural que usamos los humanos. Básicamente Watson es un sistema experto capaz de realizar búsquedas y comparar información en una enorme cantidad de bases de datos. En tanto que sistema experto, puede ser adaptado a múltiples contextos en los que se requiera ofrecer una información que implique cotejar una cantidad enorme de datos y realizar cálculos complejos, y todo ello en tiempo real. En la entrevista publicada por El País el 24 de julio, C. Welty anuncia que están adaptando a Watson para trabajar en un entorno de diagnóstico médico y que podría estar listo para 2012.

La facilidad de Watson para trabajar en entornos con humanos, proviene de su capacidad para comprender el lenguaje natural. La comprensión del lenguaje se realiza mediante la aplicación de algoritmos que le permiten relacionar la cuestión que se plantea con los contenidos de las base de datos a las que tiene acceso, de manera que puede dirigir la búsqueda hacia aquellas bases de datos en las que hay información pertinente obviado la búsqueda en las otras. Mediante esta estrategia las posibilidades de encontrar una respuesta adecuada y trasmitirla en tiempo real aumentan exponencialmente con respecto a las posibilidades limitadas que tenemos los humanos. En este sentido, no se puede afirmar que Watson sea un sistema de Inteligencia Artificial ya que, para su correcto funcionamiento, depende de los algoritmos que le introducen sus programadores, así como de la información contenida en las bases de datos a las que tiene acceso. No es en modo alguno un sistema con una arquitectura que le permita aprender del entorno, al parecer sigue siendo heredero de los modelos de computación simbólicos más tradicionales. Sin embargo, si será un sistema que ayude a mejorar la interacción entre humanos y máquinas.

 

Acerca de José Luis Fernández Moreno

Profesor de Filosofía (Secundaria). Intereses: Neurofilosofía Ver todas las entradas de José Luis Fernández Moreno

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