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Un concepto radical podría hacer revisar las teorías sobre el comportamiento cognitivo.

 

De acuerdo con una nueva investigación, una simple ecuación fundamentada en principios físicos básicos podría describir la inteligencia y estimular nuevos conocimientos en campos tan diversos como las finanzas o la robótica.

 

Alexander Wissner-Gross, un físico de la Universidad de Harvard y el Instituto Tecnológico de Massachusetts, y Cameron Freer, un matemático de la Universidad de Hawái en Manoa, han desarrollado una ecuación que afirman que describe muchos comportamientos cognitivos o inteligentes, como la bipedestación o el uso de herramientas.

 

Los investigadores sugieren que el comportamiento inteligente nace del impulso de querer controlar los acontecimientos futuros en el ambiente, cosa que sería el extremo opuesto del clásico escenario de la ciencia-ficción, en el que los ordenadores o robots se hacen inteligentes y después ponen sus miras en la toma del control del mundo.

 

Los descubrimientos de Wissner-Gross y Freer, publicados en un artículo del 19 de abril de 2013 en la revista Physical Review Letters, describen una relación matemática que, según ellos: “puede inducir espontáneamente comportamientos notablemente sofisticados asociados con el ‘nicho cognitivo’ humano, incluyendo el uso de herramientas y la cooperación social, en sistemas físicos simples”.

 

“Es un artículo provocador”, comenta Simon DeDeo, un colega investigador del Instituto de Santa Fe que estudia los sistemas biológicos y sociales; “No es ciencia habitual”.

 

Wissner-Gross, afirmó que la investigación ha sido efectivamente “muy ambiciosa”, y citó desarrollos en múltiples campos como sus mayores fuentes de inspiración.

 

Las matemáticas detrás de la investigación se basan en la teoría de la termodinámica, cuyas leyes rigen cómo la energía térmica trabaja y se dispersa con el tiempo. Uno de los conceptos básicos en física se llama entropía y se refiere a la tendencia de los sistemas a evolucionar hacia estados de desorden mayores. La segunda ley de la termodinámica explica cómo en un sistema aislado, la cantidad de entropía tiende a incrementar; un espejo se puede romper en muchos pedazos, pero una colección de pedazos rotos no se parecerá a un espejo. Esta nueva investigación propone que la entropía está directamente conectada con el comportamiento inteligente.

 

“[El artículo] es básicamente un intento de describir la inteligencia cómo un proceso fundamentalmente termodinámico”, comentó Wissner-Gross.

 

Los investigadores han desarrollado un software, llamado Entropica, al cual han introducido modelos o ejercicios (básicamente, patrones creados a partir de test de inteligencia animal clásicas) de unas cuantas situaciones en qué el programa  podría demostrar comportamientos que en gran medida se asemejaran a inteligencia.

 

En uno de los ejercicios, los investigadores presentaron a Entropica una situación en qué podía usar un elemento como una herramienta para quitar otro elemento de un contenedor, o en otro, en qué podía mover un carrito para equilibrar una barra y que esta se mantuviera recta en el aire. Gobernado por principios básicos de la termodinámica, el software respondió mostrando comportamientos similares a los que personas o animales podrían presentar, todo sin proveer ningún objetivo específico para ninguno de los escenarios.
 
“De hecho, el [software] autodetermina cuál es su objetivo”, explicó Wissner-Gross. “Esta [inteligencia artificial] no requiere la especificación explícita de un objetivo, como esencialmente requieren las otras [inteligencias artificiales]”, añadió el físico.

 

Así, el comportamiento inteligente de Entropica surge del “proceso físico de intentar capturar cuántas más historias futuras posibles mejor”, comentó Wissner-Gross. Las historias futuras representan el juego completo de resultados futuros posibles disponibles para un sistema en un momento dado.

 

Por eso, Wissner-Gross llama al concepto central de la investigación: “fuerzas entrópicas causales”. Estas fuerzas son la motivación del comportamiento inteligente. Animan a un sistema a preservar todas las historias futuras posibles. Por ejemplo, en el ejercicio del carrito y la barra, Entropica controla el carrito para mantener la barra recta. Dejar caer la barra reduciría drásticamente el número de historias futuras posibles, o, en otras palabras, disminuiría la entropía del sistema carrito-y-barra. Mantener la barra recta maximiza la entropía. Mantiene todas las historias futuras que pueden empezar desde este estado, incluyendo las que requieren que el carrito deje caer la barra.

 

“El universo existe en el estado presente que tiene ahora. Puede derivar en muchas direcciones. Mi propuesta es que la inteligencia es un proceso que intenta capturar las historias futuras”, afirmó Wissner-Gross.

 

La investigación puede tener aplicaciones más allá de lo que típicamente se considera inteligencia artificial, incluyendo la estructura lingüística o la cooperación social.
 
DeDeo comentó que sería interesante usar este nuevo marco para examinar la Wikipedia e investigar si, como sistema, exhibe los mismos comportamientos que se describen en el artículo.
 
“Para mi [la investigación] parece un intento realmente auténtico y honesto para hacer frente a las grandes cuestiones”, explicó de DeDeo.

Otra  aplicación en potencia de la investigación es el desarrollo de robots autónomos que puedan reaccionar a ambientes cambiantes y escoger sus propios objetivos.
 
“Estaría muy interesado en aprender más y entender mejor el mecanismo por el cual están consiguiendo estos asombrosos resultados, porqué potencialmente podría ayudar en nuestra investigación para la inteligencia artificial”, dijo Jeff Clune, un informático de la Universidad de Wyoming.
 
Clune, que crea simulaciones de la evolución y usa la selección natural para desarrollar inteligencia artificial y robots, expresó algunas reservas sobre esta nueva investigación, sugiriendo, no obstante, que podría tratarse de una diferencia de argots entre los diferentes campos.

 

Wissner-Gross señaló, de hecho, que en el futuro espera poder trabajar de cerca con gente de muchos campos con tal de ayudarlos a entender cómo sus materias instruyeron su investigación, y, asimismo, enseñarles cómo sus conocimientos pueden ser útiles en estas materias.
 
Y es que la investigación estuvo inspirada por desarrollos innovadores en muchas otras disciplinas. Por ejemplo, algunos cosmólogos han propuesto que ciertas constantes fundamentales de la natura tienen el valor que tienen porqué sino los humanos no podrían ser capaces de observar el universo. También, hoy en día, softwares avanzados pueden competir con los mejores jugadores de ajedrez humanos y del juego de estrategia llamado Go. Wissner-Gross y Freer hasta partieron de lo que es conocido como la teoría del ‘nicho cognitivo’, que explica como la inteligencia puede convertirse en un nicho ecológico y así influir en la selección natural.
 
Su propuesta requiere que un sistema sea capaz de procesar información y predecir historias futuras muy rápido con tal de que muestre comportamiento inteligente. Wissner-Gross sugirió que estos nuevos hallazgos encajan bien en un argumento que vincule el origen de la inteligencia con la selección natural y la evolución darwiniana –que nada a parte de las leyes de la naturaleza es necesario para explicar la inteligencia.

 

Aunque Wissner-Gross afirmó que confía en sus resultados, admitió que hay espacio a la mejora, como la incorporación de los principios de física cuántica en el marco teórico. Adicionalmente, además, una compañía que el científico fundó está explorando las aplicaciones comerciales de la investigación en áreas tales como la robótica, la economía o la defensa.
 
“Básicamente vemos esto como una gran teoría unificada de la inteligencia”, explicó Wissner-Gross. “Y sé que suena tal vez ambiciosamente imposible, pero realmente unifica muchos hilos de muchos campos, desde la cosmología a la ciencia de computadores o al comportamiento animal, y las une entre ellas en una bonita imagen termodinámica”, concluyó el científico.

 
Artículo original publicado por Chris Gorski en Inside Science

Más información: Physical Review Letters

Traductor

Estudiante de psicología de último curso, especialmente interesada en la investigación en neurociencia cognitiva. Periodista de profesión con vocación por la divulgación científica.