La inteligencia artificial está avanzando a pasos agigantados por las nuevas tecnologías que surgen día con día y que son  impulsadas por mentes ambiciosas como la son la de Elon Musk, con su empresa NeuraLink con la cual pretende  conectar nuestros cerebros a computadoras para potenciar nuestras capacidades cognitivas con la ayuda de la tecnología; y la mente de Bryan Johnson, quien fundó Kernel en 2016, empresa enfocada a la neurotecnología para la investigación de enfermedades neurológicas.

Actualmente ambos proyectos son del ámbito privado y no se ha dado a conocer los mecanismos por los que se desea llegar a sus objetivos, pero en lo que concierne a las neurociencias aún queda un largo camino por la investigación biomédica para comprender el funcionamiento del cerebro.

Uno de los procesos biológicos que se han logrado simular exitosamente con la tecnología son las conexiones que las neuronas llevan a cabo para la transmisión de impulsos eléctricos que realizan los múltiples procesos que regula el sistema nervioso, esto se ve materializado en las redes neuronales. Estas redes son un modelo computacional el cual se basa en la unidad funcional llamada neurona artificial, el conjunto de éstas simula la actividad biológica del cerebro para recibir y enviar impulsos eléctricos que posteriormente se transforman en impulsos químicos que dan como resultado un cambio a nivel celular. Las redes neuronales permiten implementar algoritmos para resolver una multitud de problemas mediante la asociación de hechos, intercambio y almacenamiento de información (aprendizaje). Las neuronas artificiales se conectan entre sí para el intercambio de información y la toma de decisiones mediante algoritmos especificados en ellas. Cada neurona posee un elemento receptor por donde ingresa la señal, posteriormente un elemento efectúa el algoritmo dependiente de la solicitud (proceder a la salida de información o retenerla) y finalmente un elemento de salida que produce la señal.

El funcionamiento de las neuronas del sistema nervioso es lo que dio pauta para la generación de las redes neuronales, cuyo principio se ve regulado por la biofísica y la neuroquímica.

Las neuronas se componen básicamente de cinco sitios funcionales:

  1. Cuerpo celular: En esta región de la neurona se encuentra el núcleo, el cual es el centro metabólico de la célula, puede encontrarse al final del axón o dentro de éste.
  2. Dendrita: La zona receptora. Son inervaciones de la neurona que se extienden fuera del cuerpo celular, en las cuales se integran los potenciales de acción generados por la sinapsis.
  3. Un sitio donde se genera el potencial de acción (varía dependiendo el tipo de neurona)
  4. Axón: En la prolongación de la neurona encargada de ser la línea de transmisión del impulso eléctrico.
  5. Terminaciones nerviosas: Lugar donde se induce la liberación de neurotransmisores por los potenciales de acción.

El sistema nervioso se divide en sistema nervioso central, el cual incluye al cerebro y médula espinal; y sistema nervioso periférico, el cual engloba todas las inervaciones de axones hacia los tejidos del cuerpo.  La mayoría de las neuronas del Sistema Nervioso Central están mielinizadas (poseen un complejo proteico y lipídico  que envuelve al axón), lo que permite la correcta transmisión del impulso eléctrico. Para que se genere un potencial de acción (y por ende un impulso eléctrico) en la neurona debe presentarse  un estímulo eléctrico, químico o mecánico, el cual desencadenará una reacción que será integrada por las células nerviosas, el cual puede activar o no al nervio donde se esté recibiendo la señal dependiendo de la intensidad del estímulo. Para que la información sea transmitida, el estímulo debe ser suficientemente alto para alcanzar el umbral de intensidad y se produzca un potencial de acción o un potencial no propagado (el cual ocurre en potenciales sinápticos) , si el estímulo es menor al umbral no se produce el potencial de acción. En condiciones de reposo, la membrana celular de la neurona posee cargas positivas al exterior y cargas negativas en su interior. Cuando  se genera un potencial de acción, las cargas se invierten, dejando entrar cationes al interior de la célula lo que inicia la respuesta y ésta es propagada a lo largo del axón, la cual llega a las terminales nerviosas y culmina en la liberación de neurotransmisores que serán reconocidos por los receptores las dendritas de la neurona siguiente, generando un estímulo y repitiendo el proceso en la segunda célula.

Lo que hace complejo al cerebro es el número de células que posee (tanto neuronas como glía, las cuales son células se soporte y mantenimiento de las neuronas) y las conexiones que existen entre ellas, ya que una sola neurona puede inervar con cientos o miles más. Con los hallazgos de Santiago Ramón y Cajal se demostró que las neuronas no están unidas entre ellas como lo postulaba Camilo Golgi, sino que son unidades independientes las cuales inervan y conectan con otras neuronas mediante la transmisión de impulsos, sin llegar a estar unidas entre sí. Las células nerviosas trabajan en conjunto, formando grupos o circuitos que se encargan del procesamiento de la información y estimular o inhibir su actividad. Estos circuitos pueden variar su complejidad dependiendo del número de neuronas involucradas en cada uno, yendo desde circuitos simples con un grupo pequeño de neuronas hasta redes muy complejas. El cerebro tiene la capacidad de formar nuevas conexiones nerviosas, lo que se conoce como neuroplasticidad, un mecanismo subyacente al aprendizaje. Este órgano es capaz de adquirir y eliminar información de manera continua, lo que lleva a la reorganización del tejido neuronal, modificación mecanismos bioquímicos y fisiológicos que están implicados en la comunicación intercelular, regeneración de axones, entre otros demás procesos. Todos estos cambios se dan a raíz de las señales que el mismo sistema nervioso genera. La forma en la que se dan las conexiones puede llevar a una reorganización cerebral. La memoria y el aprendizaje están condicionados a los circuitos que forman las neuronas para el intercambio de información y la generación de una respuesta, entre más número de neuronas conforme el circuito, mayor será la complejidad de la respuesta y una mayor información estará presente en el proceso.

 

En comparación, las redes neuronales artificiales se conectan entre sí para el procesamiento de información y entre más unidades conformen a la red, mayor será su capacidad de síntesis y aprendizaje, de igual manera pueden adaptarse a las condiciones de trabajo,  modificar la información interna, tolerar fallos (al igual que la neuroplasticidad en procesos neurodegenerativos) y realizar operaciones en tiempo real. Cada una de estas características de las redes neuronales tiene su proceso homólogo en la neurobiología. La inteligencia artificial siguen las mismas bases que rigen a los sistemas biológicos, lo que le confiere una precisión para sintetizar información mediante algoritmos predeterminados. Finalmente, aunque el sistema nervioso y las redes neuronales son sistemas con diferencias extraordinarias, el ser humano ha logrado adaptar el mismo principio para la generación de inteligencia artificial dirigida al avance de la tecnología.

 

Autor:

Liliana Rivera Báez

 

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