Massimiliano Brolli : 29 agosto 2025 10:58
Por definición, el wetware se refiere a la tecnología que combina hardware y software para mejorar las formas de vida biológica. Steve M. Potter, profesor asociado del Laboratorio de Neuroingeniería de la Universidad de Georgia, ha predicho que se avecina una nueva revolución.
Pero, ¿cuándo ocurrirá todo esto? De hecho, ya está sucediendo.
Desde 1996, Potter ha participado en investigaciones de vanguardia sobre «las posibilidades de desarrollar cognición mejorada por hardware en las personas». De hecho, en el ensayo «El futuro de la computación y las interfaces neuronales«, Potter describe que toda la vida tal como la conocemos está compuesta de células, que son «Suave y lleno de agua salada.»
Por esta razón, los sistemas de control animal (redes de neuronas y células gliales) a veces se denominan «wetware»; son la base de toda inteligencia natural (IN). Las computadoras y la tecnología digital, en cambio, son «secas y duras»: el hardware es el sustrato sobre el que se ejecuta la inteligencia artificial (IA) actual.
El wetware funciona (hasta donde lo entendemos) con reglas muy diferentes a las del hardware digital. El camino inevitable hacia este futuro híbrido neuronal-sintético se cimentará en una mejor comprensión del cerebro y mejores interfaces neuronales, así como en computadoras que emulen mejor la función cerebral y en software y hardware neuromórficos especializados, y por lo tanto inspirados en el cerebro.
Por ejemplo, el aprendizaje profundo se entiende fácilmente como una aplicación de la neurociencia a la informática y, por lo tanto, una fuente de inspiración para una nueva generación de software. Llevando esto al siguiente nivel, no solo el software mejorará nuestras mentes, sino también el hardware especializado que podrá verse afectado por estas nuevas tecnologías. Hasta la fecha, ni la IA ni la Inteligencia Neural (IN) se han beneficiado realmente de los sistemas híbridos hardware-wetware.
¿Por qué no?
Porque los sistemas neuronales vivos son complejos y difíciles de comprender, y mucho menos de aplicar ingeniería inversa, si queremos establecer una analogía con el mundo de la informática. La interfaz neuronal es técnicamente compleja. Pero el profesor Potter confía en que, tarde o temprano, el wetware-hardware será tan común y útil como lo son hoy las computadoras digitales.
A diferencia de la computación cuántica, tenemos muchos ejemplos de dispositivos funcionales que realizan cálculos increíbles y miniaturizados. Incluso el cerebro de una mosca es más potente y eficiente que los mejores controladores de vuelo digitales jamás diseñados por la humanidad.
¿Cómo logran los cerebros lograr proezas tan asombrosas de procesamiento de sensores en tiempo real y un control preciso del movimiento en un organismo tan pequeño?
Existe una fuerte motivación para descubrir suficientes secretos del cerebro como para crear nuevas formas de IA híbrida que aprovechen al máximo la computación digital combinada con un cerebro real. Resulta un tanto impactante lo poco que entendemos el cerebro hoy en día, considerando su importancia en nuestras vidas.
Los neurobiólogos no comprenden realmente qué es un pensamiento, de dónde surgen los sentimientos, cómo se almacenan los recuerdos ni cómo aprendemos. Nos encontramos en una etapa equivalente a la comprensión victoriana del sol: probablemente existen conceptos de la función cerebral que aún no podemos concebir, de la misma manera que la fusión nuclear asombraría a un científico del siglo XVIII.
Pero hay motivos para el optimismo: el rápido ritmo de la neuroinvestigación académica se ve impulsado por la financiación de la iniciativa Investigación del Cerebro mediante el Avance de las Neurotecnologías Innovadoras (BRAIN) de la administración Obama y el Proyecto Cerebro Humano» de la UE.
El progreso ocurrirá cuando estos esfuerzos se fusionen con los dedicados a construir mejores sistemas de IA, como OpenAI, Deep Mind de Google, Watson de IBM y proyectos de IA relacionados en Facebook, Amazon, Microsoft, Baidu, etc.
Pero una comprensión incompleta del sistema nervioso y la inteligencia artificial no es excusa para no avanzar. de implementar alguna versión de lo que sabemos en sistemas artificiales. La inmensa complejidad del sistema nervioso puede ser importante para habilitar las potentes capacidades de la IA.
Sin embargo, las capacidades de los sistemas de aprendizaje profundo de inspiración neuronal demuestran que podemos realizar muchas tareas útiles de IA emulando solo una pequeña fracción de esa complejidad.
Los avances en software y hardware neuromórficos pueden reemplazar el uso de tejido vivo real para la computación, de la misma manera que los aviones a reacción han suplantado la necesidad de construir alas batientes para que las cosas vuelen rápido.
Los investigadores utilizan interfaces neuronales para estudiar e influir en el sistema nervioso en personas, animales e in vitro. Las interfaces neuronales se presentan en dos tipos: humanos aumentados y computadoras aumentadas.
Los humanos aumentados con tecnología de interfaz neuronal realizan milagros a diario: las personas sordas usan implantes cocleares para oír, las personas con paraplejía usan estimuladores de médula espinal para caminar, y quienes sufren dolor y temblores usan estimuladores cerebrales profundos para aliviar su sufrimiento.
Pero el segundo tipo de interfaz neuronal —las computadoras aumentadas con neuronas vivas— sigue siendo una curiosidad de laboratorio.
Desde 1999, el laboratorio de Potter en Caltech y la Universidad Tecnológica de Georgia ha desarrollado Tecnología de interfaz neuronal, incluyendo NeuroRighter. Las interfaces neuronales de bucle cerrado utilizan estimulación eléctrica y óptica para entrenar el tejido cerebral que crece en una placa de Petri.
Este fue un primer paso, pero crucial, en la creación de sistemas informáticos híbridos útiles. Algunos trabajos se publicaron hace una década, pero el hardware que incorpora wetware (neuronas vivas) no ha avanzado mucho desde entonces. Las interfaces neuronales eléctricas actuales son rudimentarias. Carecen de la retroalimentación omnipresente en los sistemas nerviosos y utilizan solo unos pocos electrodos con un ancho de banda limitado.
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