Cómo crear una mente

Kurzweil abre el libro recordándonos la importancia de los experimentos mentales en el desarrollo de las principales teorías, incluyendo la evolución y la relatividad . ^{[ 15 ]} Cabe destacar que Kurzweil considera a Darwin como "un buen candidato" para ser el científico más importante del siglo XIX. ^{[ 16 ]} Sugiere sus propios experimentos mentales relacionados con cómo el cerebro piensa y recuerda las cosas. Por ejemplo, le pide al lector que recite el alfabeto, pero luego que lo recite al revés. La dificultad de hacerlo al revés sugiere que "nuestros recuerdos son secuenciales y ordenados". ^{[ 17 ]} Más adelante, le pide al lector que visualice a alguien que ha conocido solo una o dos veces; la dificultad en este caso sugiere que "no hay imágenes, videos ni grabaciones de sonido almacenadas en el cerebro", solo secuencias de patrones. ^{[ 18 ]} Finalmente, concluye que el cerebro utiliza una jerarquía de reconocedores de patrones. ^{[ 19 ]}

Kurzweil afirma que el neocórtex contiene aproximadamente 300 millones de reconocedores de patrones muy generales, organizados jerárquicamente. ^{[ 20 ]} Por ejemplo, para reconocer una palabra escrita, podría haber varios reconocedores de patrones para cada trazo de letra diferente: diagonal, horizontal, vertical o curvo. La salida de estos reconocedores se alimentaría a reconocedores de patrones de nivel superior, que buscan el patrón de trazos que forman una letra. Finalmente, un reconocedor a nivel de palabra utiliza la salida de los reconocedores de letras. Mientras tanto, las señales se retroalimentan tanto "hacia adelante" como "hacia atrás". Por ejemplo, si una letra está oculta, pero las letras restantes indican claramente una palabra determinada, el reconocedor a nivel de palabra podría sugerir al reconocedor de letras qué letra buscar, y este último sugeriría qué trazos buscar. Kurzweil también analiza cómo la escucha del habla requiere reconocedores de patrones jerárquicos similares. ^{[ 21 ]}

La tesis principal de Kurzweil es que estos reconocedores de patrones jerárquicos se utilizan no solo para percibir el mundo, sino para casi todos los aspectos del pensamiento. Por ejemplo, Kurzweil afirma que la recuperación de la memoria se basa en los mismos patrones que se utilizaron al percibir el mundo inicialmente. Kurzweil sostiene que el aprendizaje es fundamental para la inteligencia humana. Una versión computarizada del neocórtex sería inicialmente como un recién nacido, incapaz de hacer mucho. Solo mediante la exposición repetida a patrones se autoorganizaría y llegaría a ser funcional. ^{[ 22 ]}

Kurzweil escribe extensamente sobre neuroanatomía , tanto del neocórtex como del "cerebro antiguo". ^{[ 23 ]} Cita evidencia reciente de que las interconexiones en el neocórtex forman una estructura reticular, lo que le sugiere un algoritmo común en "todas las funciones neocorticales". ^{[ 24 ]}

A continuación, Kurzweil escribe sobre la creación de un cerebro digital inspirado en el cerebro biológico que ha estado describiendo. Un ejemplo de un proyecto existente que menciona es el Proyecto Cerebro Azul de Henry Markram , que busca crear una simulación cerebral completa para 2023. ^{[ 25 ]} Kurzweil afirma que el modelado molecular completo que están intentando realizar será demasiado lento y que tendrán que recurrir a modelos simplificados para acelerar la autoorganización inicial. ^{[ 26 ]}

Kurzweil cree que estas simulaciones a gran escala son valiosas, pero afirma que se requerirá un "modelo algorítmico funcional" más explícito para alcanzar niveles de inteligencia humana. ^{[ 26 ]} Kurzweil no está impresionado con las redes neuronales y su potencial, mientras que es muy optimista con respecto a la cuantización vectorial , los modelos ocultos de Markov y los algoritmos genéticos, ya que utilizó los tres con éxito en su trabajo de reconocimiento de voz. ^{[ 27 ]} Kurzweil equipara los reconocedores de patrones en la neocorteza con las sentencias en el lenguaje de programación LISP , que también es jerárquico. ^{[ 28 ]} También dice que su enfoque es similar a la memoria temporal jerárquica de Jeff Hawkins , aunque considera que los modelos ocultos de Markov jerárquicos tienen una ventaja en la detección de patrones. ^{[ 29 ]}

Kurzweil aborda algunas aplicaciones modernas de la IA avanzada, como los coches autónomos de Google , Watson de IBM , que venció a los mejores jugadores humanos en el juego Jeopardy!, el asistente personal Siri del iPhone de Apple o su competidor, Google Voice Search . Contrasta el conocimiento codificado manualmente del proyecto Cyc de Douglas Lenat con el aprendizaje automatizado de sistemas como Google Translate y sugiere que el mejor enfoque es utilizar una combinación de ambos, que es como Watson de IBM fue tan eficaz. ^{[ 30 ]} Kurzweil afirma que John Searle ha planteado su objeción de la " habitación china " a Watson, argumentando que Watson solo manipula símbolos sin significado. Kurzweil piensa que el cerebro humano también realiza análisis estadísticos jerárquicos. ^{[ 31 ]}

En una sección titulada «Una estrategia para crear una mente», Kurzweil resume cómo construiría una mente digital. Comenzaría con un reconocedor de patrones y establecería una jerarquía que se autoorganizaría mediante un modelo oculto de Markov jerárquico. Todos los parámetros del sistema se optimizarían utilizando algoritmos genéticos. Añadiría un «módulo de pensamiento crítico» para analizar los patrones existentes en segundo plano en busca de incompatibilidades y evitar así mantener ideas inconsistentes. Kurzweil afirma que el cerebro debería tener acceso a «cuestiones abiertas en todas las disciplinas» y la capacidad de «dominar vastas bases de datos», algo en lo que las computadoras tradicionales destacan. Considera que el cerebro digital final sería «tan capaz como los biológicos de generar cambios en el mundo». ^{[ 32 ]}

Un cerebro digital con inteligencia a nivel humano plantea numerosas cuestiones filosóficas, la primera de las cuales es si es consciente . Kurzweil considera que la conciencia es "una propiedad emergente de un sistema físico complejo", de modo que un ordenador que emule un cerebro tendría la misma conciencia emergente que el cerebro real. Esto contrasta con la postura de personas como John Searle , Stuart Hameroff y Roger Penrose, quienes creen que el cerebro físico posee una cualidad especial que una versión computarizada no podría replicar. ^{[ 33 ]}

Otro tema es el del libre albedrío , el grado en que las personas son responsables de sus propias decisiones. El libre albedrío se relaciona con el determinismo ; si todo está estrictamente determinado por un estado previo, entonces algunos dirían que nadie puede tener libre albedrío. Kurzweil sostiene una creencia pragmática en el libre albedrío porque considera que la sociedad lo necesita para funcionar. También sugiere que la mecánica cuántica puede proporcionar "una fuente continua de incertidumbre en el nivel más básico de la realidad", de modo que el determinismo no existe. ^{[ 34 ]}

Finalmente, Kurzweil aborda la identidad con escenarios futuristas que implican la clonación de una versión no biológica de alguien, o la transformación gradual de esa misma persona en una entidad no biológica mediante cirugías sucesivas. En el primer caso, resulta tentador afirmar que el clon no es la persona original, ya que esta aún existe. Sin embargo, Kurzweil concluye que ambas versiones son, por lo tanto, la misma persona. Explica que una ventaja de los sistemas no biológicos es "la capacidad de ser copiados, respaldados y recreados", y que esto es algo a lo que la gente simplemente tendrá que acostumbrarse. Kurzweil cree que la identidad "se preserva mediante la continuidad del patrón de información que nos conforma" y que los humanos no están ligados a un "sustrato" específico como la biología. ^{[ 35 ]}

La ley de rendimientos acelerados es la base de todas estas especulaciones sobre la creación de un cerebro digital. Explica por qué la capacidad computacional seguirá aumentando sin cesar incluso después de que expire la Ley de Moore, lo que Kurzweil predice que ocurrirá alrededor de 2020. Los circuitos integrados, el método actual para crear chips de computadora, pasarán a un segundo plano, mientras que alguna tecnología nueva y más avanzada tomará el relevo. Es esta nueva tecnología la que nos permitirá alcanzar los niveles masivos de computación necesarios para crear un cerebro artificial. ^{[ 36 ]}

A medida que el progreso exponencial continúa dentro y más allá de la Singularidad, Kurzweil afirma que «nos fusionaremos con la tecnología inteligente que estamos creando». ^{[ 37 ]} Desde allí, la inteligencia se expandirá rápidamente. Kurzweil incluso se pregunta si la velocidad de la luz es realmente un límite firme para la capacidad de la civilización de colonizar el universo. ^{[ 38 ]}

Simson Garfinkel , empresario y profesor de informática en la Escuela Naval de Posgrado , afirma que la teoría de la mente basada en el reconocimiento de patrones (PRTM) de Kurzweil está mal denominada debido a la palabra "teoría", pues considera que no es una teoría ya que no puede ser comprobada. Garfinkel rechaza el enfoque de un solo algoritmo de Kurzweil y, en cambio, sostiene que "es probable que el cerebro tenga muchos más secretos y algoritmos que el que describe Kurzweil". Garfinkel caricaturiza el plan de Kurzweil para la inteligencia artificial como "construir algo que pueda aprender y luego darle material para aprender", lo cual, en su opinión, dista mucho del "secreto del pensamiento humano" prometido en el subtítulo del libro. ^{[ 39 ]}

Gary Marcus , psicólogo investigador y profesor de la Universidad de Nueva York , afirma que solo el nombre PRTM es nuevo. Explica que la teoría básica detrás de PRTM se inspira en un modelo de visión conocido como neocognitrón , introducido en 1980. Añade que PRTM se asemeja aún más a la Memoria Temporal Jerárquica promovida por Jeff Hawkins en los últimos años. Marcus considera que cualquier teoría de este tipo debe ser probada con un modelo informático funcional. En ese sentido, señala que se han programado numerosas máquinas con un enfoque similar a PRTM, y que a menudo han tenido un rendimiento deficiente. ^{[ 6 ]}

Colin McGinn , profesor de filosofía en la Universidad de Miami , afirmó en The New York Review of Books que "el reconocimiento de patrones se refiere específicamente a la percepción, no a toda la actividad mental". ^{[ 40 ]} Si bien Kurzweil afirma que "los recuerdos se almacenan como secuencias de patrones" ^{[ 18 ],} McGinn pregunta sobre "la emoción, la imaginación, el razonamiento, la voluntad, la intención, el cálculo, el diálogo interno silencioso, la sensación de dolor y placer, la picazón y el estado de ánimo", insistiendo en que estos no tienen nada que ver con el reconocimiento de patrones. McGinn también critica el "lenguaje homúnculo" que utiliza Kurzweil, la antropomorfización de partes anatómicas como las neuronas. Kurzweil escribe que una neurona "grita" cuando "ve" un patrón, mientras que McGinn prefiere que diga que una neurona "se dispara" cuando recibe ciertos estímulos. En la mente de McGinn, solo las entidades conscientes pueden "reconocer" algo; un conjunto de neuronas no puede. Finalmente, objeta la "ley" de Kurzweil sobre la aceleración del cambio, insistiendo en que no es una ley, sino simplemente un "afortunado hecho histórico del siglo XX". ^{[ 40 ]}

En 2015, la teoría de Kurzweil se extendió a una Teoría de la Mente de Activación/Reconocimiento de Patrones con un modelo estocástico de circuitos neuronales autodescriptivos. ^{[ 41 ]}

Garfinkel afirma que Kurzweil está en su mejor momento con los experimentos mentales al principio del libro, pero señala que falta la «calidez y el humanitarismo» evidentes en sus charlas. ^{[ 39 ]} Marcus elogia a Kurzweil por su «lúcida discusión» sobre Alan Turing y John von Neumann , y se mostró impresionado por sus descripciones de algoritmos informáticos y las detalladas historias de sus propias empresas. ^{[ 6 ]}

Matthew Feeney, editor adjunto de Reason , se mostró decepcionado por la brevedad con la que Kurzweil abordó los aspectos filosóficos del problema mente-cuerpo y las implicaciones éticas de las máquinas que parecen ser conscientes. Sin embargo, afirma que el optimismo de Kurzweil sobre un futuro asistido por IA es contagioso. ^{[ 42 ]} Por su parte, Drew DeSilver, periodista de negocios del Seattle Times , comenta que la primera mitad del libro tiene el mismo dinamismo y energía que un manual de ingeniería, pero añade que la descripción que hace Kurzweil del funcionamiento de Watson , el campeón informático de Jeopardy!, es reveladora y sorprendentemente clara. ^{[ 5 ]}

McGinn afirma que el libro es «interesante en algunos pasajes, bastante legible, moderadamente informativo, pero tremendamente exagerado». Se burla del subtítulo escribiendo «¡Todo está revelado!» tras parafrasear la teoría de la mente basada en el reconocimiento de patrones de Kurzweil. Como filósofo, McGinn opina que Kurzweil está «completamente fuera de lugar» al hablar de Wittgenstein . ^{[ 40 ]}

Matt Ridley , periodista y autor, escribió en The Wall Street Journal que Kurzweil "tiene un historial más impresionante que la mayoría en la predicción del progreso tecnológico" y, por lo tanto, considera que "sería una tontería, no una sensatez, apostar en contra de la emulación del cerebro humano en silicio dentro de un par de décadas". ^{[ 4 ]}

• Español: "Cómo crear una mente. El secreto del pensamiento humano" (Lola Books, 2013).
• Alemán: "Das Geheimnis des menschlichen Denkens. Einblicke in das Reverse Engineering des Gehirns" (Lola Books, 2014).