¿Se puede programar el cerebro?

En 1950, el matemático inglés Alan Turing propuso una sencilla y seductora idea: un ordenador podría ser considerado inteligente si era capaz de engañar a una persona haciéndola creer que el propio ordenador era un ser humano. Con base en esta idea, a principios de la década de 1960, los investigadores desarrollaron un programa informático denominado Parry, que simulaba ser un “paciente paranoico” y que podía “comportarse” en dos modos: débilmente paranoico o fuertemente paranoico. En el estudio para el que se desarrolló el programa, el test consistía en que un grupo de psiquiatras reales y expertos entrevistaba al «paciente» a través del teletipo. Se observó entonces que ninguno de los psiquiatras llegó a pensar en ningún momento que estaba entrevistando a un ordenador. Posteriormente, en otro estudio, a un grupo de psiquiatras se le remitieron las transcripciones de varias entrevistas con pacientes paranoicos, algunas de las cuales eran reales mientras que otras habían sido generadas por el ordenador. En este estudio quedó claro que los psiquiatras fueron incapaces de distinguir entre ambos tipos de entrevista.

Según el criterio correspondiente al test de Turing, hace ya mucho tiempo que poseemos máquinas inteligentes: ordenadores progra­mables que se comportan como personas. Hacia la década de 1960  los ordenadores ya podían conversar (aceptando las preguntas y respondiendo a ellas de manera estricta) respecto a todo tipo de cues­tiones, incluidas las correspondientes a una entrevista psiquiátrica. En términos estrictos, los ordenadores no podían escuchar o hablar, pero si introducíamos en ellos las preguntas a través del teclado respondían con respuestas elaboradas autónomamente. Estas máquinas pasaban el test si el interlocutor consideraba que se estaba comunicando con una persona real.

La pregunta que Turing se hizo fue: ¿pueden pensar las máquinas igual que los seres humanos?, o, en otras palabras: ¿Pueden las máquinas hacer, lo que nosotros (como entidades pensantes) hacemos?.

Hoy en día,hay ingenieros que consideran que el Test está obsoleto y además es inapropiado para medir el grado de consciencia de una máquina, ya que su capacidad de engañarnos diría más sobre nuestra inteligencia que sobre la denominada Inteligencia Artificial.  De hecho, las pruebas y test actuales sobre Inteligencia Artificial se refieren  no tanto a la capacidad de los ordenadores para imitar nuestro lenguaje como a su habilidad para realizar inferencias (extraer conclusiones correctas ante datos parciales de hechos no explícitos, es decir: razonar) , una capacidad única en el ser humano. Esto incluye comprender frases ambiguas, como que en “La caja no cabe en el cajón porque es demasiado grande”, lo grande es la caja; y también inferir, gracias al contexto, que un plato de sopa humeante medio vacío sobre la mesa implica que alguien está comiendo en la habitación, aunque no esté presente en ese momento.

La capacidad de sacar conclusiones (a veces incluso precipitadas) y actuar como si siempre gozaran de total certeza, es fundamentalmente humana. Y puede ser una herramienta para desenterrar disfunciones o trastornos del pensamiento, como ocurre  en el Test de Rorschach: un método proyectivo de psicodiagnóstico presentado por el psicoanalista suizo Hermann Rorschach en 1921, que consiste en una serie de 10 láminas con manchas de tinta simétricas. El sujeto debe decir lo que ve en cada mancha y se espera que vea cosas concretas, asociadas con su mundo interno, lo que puede ayudar a un terapeuta a desentrañar el origen de sus problemas. Actualmente, la fascinación por replicar las habilidades y capacidades humanas en máquinas es tal, que incluso se han llegado a desarrollar modelos cibernéticos de test de Rorschach para medir una respuesta supuestamente idiosincrásica o basada en “diferencias de carácter” por parte de robots como sistemas de reconocimiento de imagen (Fernanda Viégas y Martin Wattenberg, Move over, Turing )

¿Significa lo que antecede que, si logramos programar máquinas para que exhiban respuestas similares a las humanas en diversos ámbitos, podríamos conseguir del mismo modo estandarizar modelos de programas de comportamiento humano eficaz para “introducirlos”en el cerebro de aquellos que deseen resolver algún problema o mejorar ciertas habilidades?

Algo cercano a esto propone la Programación Neurolingüística (PNL), una disciplina que se originó en California (Universidad de Santa Cruz) a comienzos de 1970, donde Richard Bandler,( matemático e informático) ayudaba al Dr. John Grinder, (profesor de lingüística) a estudiar el desempeño de personas que eran consideradas grandes comunicadores y agentes del cambio como Virginia Satir, quién desarrolló la terapia familiar sistémica, Fritz Perls, fundador de la psicología Gestalt y Milton H. Erickson, responsable de los avances en Hipnosis Clínica. En su trabajo, también tomaron como base teórica los conocimientos y habilidades de los lingüistas Alfred Korzybski y Noam Chomsky, el antropólogo social Gregory Bateson y el psicólogo Paul Watzlawick.
Robert Dilts, uno de los principales discípulos de Bandler y Grinder, definió la PNL como un modelo acerca de cómo trabaja la mente, cómo se ve condicionada por el lenguaje y cómo usar este conocimiento para programar la mente consiguiendo con ello que el cumplimiento de las metas en la vida fueran más fáciles de alcanzar y al mismo tiempo más eficientes.

Por tanto, la intención de la Programación Nurolingüística es desarrollar modelos de la experiencia exitosa de personas que obtuvieron soluciones a determinados problemas, copiarlos y crear un modelo general de cómo aquella persona hizo lo que hizo y así poder reproducirlo.La PNL proclama que ofrece unas herramientas para comprender la propia experiencia subjetiva, la forma en que la mente piensa, siente y actúa para después hacer consciente esa información , ser capaz de transcribir la programación subconsciente, y por último realizar cambios que acerquen al individuo a su objetivo.

El funcionamiento de la mente según la PNL, se basa en una serie de postulados que recogen conceptos de varias corrientes psicológicas, como el conductismo, psicoanálisis o la terapia cognitivo-conductual; sin embargo no se apoya en experimentos o estudios de investigación científica sino en la observación y retroalimentación directa entre el “terapeuta” y el “paciente”. La PNL ha ido ramificándose entre herramientas de desarrollo personal, de apoyo al aprendizaje e incluso de tratamiento de algunos trastornos psicológicos, apareciendo recientemente una versión más avanzada de uso terapeútico denominada Terapia PNL Remodelada.

Las siglas de PNL (Programación Neurolingüística), ‘según sus autores, responderían a tres conceptos:

· P Programación: término que hace referencia al proceso que seguiría un sistema de representaciones sensoriales para organizar estrategias mentales o, dicho de otra manera, los ‘programas’ mentales que cada persona tendríamos establecidos.
· N Neuro: término que parte de la idea de que toda acción y toda conducta de cada persona es el resultado de una actividad neurológica, suponiendo que cada cual ‘funciona’ ejecutando sus ‘programas’ por medio de impulsos. Las neuronas, las vías nerviosas, serían la base de toda la programación cerebral de la persona.
· L Lingüística: término que hace referencia a que la actividad mental de la persona y la organización de sus “estrategias” operativas, serían exteriorizadas a través de la comunicación en general y el lenguaje en particular: muchos mapas mentales podrían ser codificados verbalmente. El empleo de las palabras tiene para esta disciplina gran importancia tanto a la hora de establecer nuevos comportamientos como para modificarlos.

Sin embargo,

Asumir que el pensamiento y la conducta humana se puedan reducir a una serie de reglas manejables en un programa, supone eludir, entre otros aspectos, el desconocimiento de la esencia y funcionamiento de la mente que  a menudo reconocen los expertos: cómo funciona la mente (la facultad del pensamiento y la consciencia), ha sido una incógnita desde Platón y Aristóteles hasta la época actual, con discusiones como si la mente es una tábula rasa o no, si es lógica o no, si utiliza imágenes o conceptos…

Los principales enfoques de la representación mental en las ciencias cognitivas han sido hasta ahora:

  • la lógica,
  • las reglas,
  • los conceptos,
  • las imágenes,
  • las analogías y
  • las conexiones (redes neuronales artificiales).

La explicación más avanzada, que podría tener algunos puntos en común con los esquemas de la PNL,  ha sido el esquema explicativo del MCRM (modelo computacional-representacional de la mente), que tiene como objetivo responder el interrogante ¿por qué las personas tienen una conducta inteligente? Asumiendo como principios los siguientes:

  • las personas tienen representaciones mentales,
  •  las personas tienen procesos algorítmicos que operan sobre esas representaciones y
  •  los procesos aplicados a las representaciones generan la conducta.(Paul Thagard)

No obstante, Thagard nos alerta de que en la evaluación del MCRM, surgen siete objeciones notables:

  1. El MCRM no tiene en cuenta cómo el cerebro realiza las operaciones del pensamiento
  2. El MCRM pasa por alto la función de las emociones en el pensamiento,
  3. El MCRM no se ocupa de la importancia de la conciencia en el pensamiento
  4. El MCRM se desentiende del aporte del cuerpo al pensamiento y a la acción,
  5. EL MRCM no considera el papel fundamental que desempeña el entorno en el pensamiento,
  6. La mente no es un sistema computacional sino un sistema dinámico
  7. El pensamiento humano es social por naturaleza

Por otro lado, la idea de “programar procesos neurológicos por medio del lenguaje” , se ve seriamente limitada si tenemos en cuenta que los «procesos neurológicos» como sustrato fisiológico del cerebro, son de naturaleza compleja, y tampoco del todo descritos por el momento.

Para describir con exactitud cómo el cerebro da lugar a la actividad intelectual humana, tendríamos que ser capaces de mapear no sólo el estado en tiempo real de 86 mil millones de neuronas y sus 100 trillones de interconexiones, sino cómo van variando las distintas fortalezas de estas conexiones, y también los estados de más de 1.000 proteínas que existen en cada punto de conexión; es decir, entender cómo el momento a momento de la actividad del cerebro contribuye a la integridad de todo el sistema. A esto debemos añadir el carácter único de cada cerebro, conformado también por la genética y la singularidad de la historia de vida de cada persona.

Lo que conocemos hasta ahora es, de forma muy simplificada, que las neuronas son las células en el cerebro que transmiten eléctricamente información. Su actividad eléctrica varía en el momento de ver, oír, pensar, actuar e incluso imaginar. Cada neurona envía un alambre muy ramificado, o axón, para conectar eléctricamente o “hablar” con otras neuronas. Los puntos de conexión entre las neuronas especializadas se llaman sinapsis. Se cree que los recuerdos que forman las experiencias pueden ser producto en gran medida de distintos patrones de las conexiones sinápticas entre neuronas, aunque aún no está comprobado de qué manera. Los axones varían en su velocidad y en la fiabilidad de la transmisión. Cada neurona tiene una estructura ramificada en forma de árbol que alcanza hacia fuera para recibir la entrada sináptica de otras neuronas, como las ramas de un árbol llegan a salir a la luz solar. Las ramas, llamadas dendritas, difieren en su sensibilidad a la entrada sináptica, así como a su composición molecular.

Gran parte de la esperanza actual de la reconstrucción de un funcionamiento del cerebro se apoya en la  conectómica: la ambición de la construcción de un diagrama de cableado completo, o “conectoma”, de todas las conexiones sinápticas entre neuronas en el cerebro de los mamíferos. Desafortunadamente, estamos muy lejos de la construcción de un conectoma. El mejor logro hasta ahora ha sido determinar las conexiones en un pequeño trozo de tejido cerebral que contiene 1.700 sinapsis ; el cerebro humano tiene más de cien mil millones de veces ese número de sinapsis. Aunque el progreso es rápido, nadie tiene una estimación realista de cuánto tiempo se tardará en llegar a mapear el conectoma completo del cerebro humano.

Incluso si se lograra este objetivo, sería sólo un primer paso hacia la meta de describir el cerebro lo suficiente como para capturar una mente, lo que significaría la comprensión de la actividad eléctrica del cerebro detallada. Si la neurona A hace una conexión sináptica en la neurona B, tendríamos que conocer la fuerza de la señal eléctrica en la neurona B que se debe a cada evento eléctrico de las neuronas A. El conectoma podría dar una resistencia media para cada conexión, pero en realidad esa fuerza varía con el tiempo. Durante tiempos cortos (milésimas de segundo a decenas de segundos), la fuerza cambia, a menudo drásticamente, por cada señal de que A envía. Durante tiempos más largos (de minutos a años), tanto la resistencia global como los patrones de cambios a corto plazo se pueden alterar de manera más permanente como parte del aprendizaje. Los detalles de estas variaciones difieren de sinapsis en sinapsis. Además, detrás de esta conducta compleja existe otra estructura compleja: cada sinapsis es una máquina molecular enormemente complicada, una de las más complicadas conocidas en biología, compuesta por más de 1.000 proteínas diferentes con múltiples copias de cada una.

Por lo tanto, la realidad de la investigación actual nos indica que, por el momento, no somos capaces de caracterizar cómo cada sinapsis podría responder en tiempo real a las nuevas entradas y modificarse a sí misma en respuesta a ellas; teniendo en cuenta además que los estados de todos estos componentes están siendo constantemente modulados por una cantidad de productos químicos de las neuronas del tronco cerebral que determinan aspectos tales  como cuándo estamos despiertos o atentos y cuando estamos dormidos, o por las hormonas del cuerpo que ayudan a impulsar nuestras motivaciones. Cada elemento difiere en su susceptibilidad a estas influencias. Por ello, si en la actualidad no podemos reconstruir la dinámica, el aprendizaje, el cambio de entidad que es la mente, más difícil aún resultaría “programarla”; lo que no quiere decir que para un aprendizaje óptimo no resulte útil el diseño y aplicación sistemática de actividades personalizadas de metacognición (pensar sobre el propio pensamiento) y entrenamiento cognitivo.

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