«Hoy, cada diez o veinte minutos producimos la misma cantidad de datos que produjimos en los últimos cien años. En los próximos diez años produciremos esa cantidad en cinco segundos», afirma Henry Markram en este vídeo para el Foro Económico Mundial. Markram, profesor de Neurociencia en la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL), describe la nueva era de la informática inspirada en el cerebro, que evoluciona para afrontar el desafío de los macrodatos.
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Sobre el desafío de los datos
«Uno de los mayores desafíos es el volumen de datos que producimos, y el siguiente es la velocidad a la que los procesamos. Hoy, cada diez o veinte minutos producimos la misma cantidad de datos que produjimos en los últimos cien años. En los próximos diez años produciremos esa cantidad en cinco segundos».
«Lo que está absolutamente claro para casi todos los tecnólogos es que nosotros, los seres humanos, ya no podemos leer y asimilar esta información. Necesitamos ayuda de verdad. Esa ayuda esencial viene en forma de algoritmos. Básicamente, hay tres tipos de algoritmos que pueden ir más allá de los que solíamos usar en el pasado. Necesitamos algoritmos muy sofisticados y máquinas que nos ayuden a construirlos».
«Existen hoy y están evolucionando a una velocidad increíble para que podamos tomar decisiones sobre exabytes de macrodatos lo más rápido posible. Está claro que hay esperanza de que podamos afrontar la velocidad necesaria para tomar decisiones con volúmenes de datos tan enormes».
Sobre el aprendizaje profundo y la computación cognitiva
«El más popular hoy es el aprendizaje profundo. Es el campo en el que están avanzando Google, y que utilizan Microsoft y Facebook. El aprendizaje profundo consiste en una serie de neuronas o nodos con capas sucesivas. Se puede entrenar uno de estos nodos para que reconozca todas las características y condiciones distintas de un rostro, de modo que se convierta en un nodo detector de rostros. Y si se le muestran suficientes imágenes de rostros, se puede entrenar y desarrollar el algoritmo».
«Será una herramienta poderosa que residirá en la nube y, cuando quieras reconocer algo, no te darás cuenta de que se ejecutó este algoritmo de aprendizaje profundo para decidir qué estabas mirando. Esto cobrará cada vez más importancia, porque la tendencia es que todo se vuelva digital. Nuestro ser se está volviendo digital. Nuestra salud se está volviendo digital. La capacidad de reconocer patrones será cada vez más importante».
«El segundo enfoque es el diseño inspirado en el cerebro. Se trata de un conjunto mucho más amplio de interconexiones. Es un concepto de lo que podría estar haciendo el cerebro, y tratamos de imitarlo. Por ejemplo, “Watson” de IBM es una buena idea de un tipo de computación cognitiva. Observamos el cerebro y vemos que tiene áreas sensoriales, áreas de razonamiento y de toma de decisiones, y áreas de recompensa. Las imitamos matemáticamente e intentamos que la maquinaria tome estas decisiones. Así, Watson puede procesar, por ejemplo, los millones de páginas de Wikipedia mediante este modelo conceptual del cerebro y tomar decisiones al respecto. Es increíblemente potente y muy útil».
Sobre el mapeo del cerebro
La tercera dirección es la que está surgiendo ahora y depende de información mucho más concreta sobre el cerebro. Puede considerarse un diseño derivado del cerebro: imitarlo con la mayor precisión posible, ya que es el producto de cuatro mil millones de años de evolución. Para llegar al diseño cerebral, es necesario comprender mucho mejor el cerebro: cómo está ensamblado y cómo están estructuradas las neuronas.
La esencia es que hay neuronas y muchos cables. En el cerebro hay suficientes cables para dar un par de vueltas alrededor de la Luna. Hay muchos cables que se conectan y forman esta intrincada red. Y lo que realmente hace es ejecutar un algoritmo a través de estas distintas redes. También hay sinapsis que conectan estas neuronas. En una parte del cerebro del tamaño de la cabeza de un alfiler hay 40 millones de sinapsis que deben conectarse con unas 30.000 neuronas. Son los mensajeros entre las células y, al controlar estos mensajeros, se puede controlar el algoritmo».
Autor: Henry Markram es un profesor israelí de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne, en Suiza, y director tanto del Blue Brain Project como del Human Brain Project
Imagen: Un trabajador trabaja en el modelado 3D de una neurona en un laboratorio. REUTERS/Denis Balibouse.
