Esta nueva teoría abre la puerta a máquinas que piensan de verdad como un cerebro humano

Desde los autómatas hidráulicos que asombraron a Descartes en los jardines del siglo XVII hasta los complejos sistemas de IA que hoy redactan textos, traducen idiomas y simulan conversaciones, la humanidad ha oscilado entre la fascinación y la inquietud por el parecido entre máquina y mente. Pero bajo esa semejanza mecánica siempre ha subyacido una pregunta más profunda: ¿qué separa la experiencia vivida de una ejecución brillantemente automatizada?

En tiempos de Descartes, esa inquietud adoptó la forma del dualismo: alma y cuerpo, espíritu y materia. Hoy, con la IA generativa en pleno auge, el dilema se ha sofisticado, pero no se ha resuelto. Mientras modelos lingüísticos como ChatGPT deslumbran con su capacidad de emular lenguaje humano, expertos en neurociencia y filosofía de la mente continúan sin alcanzar un consenso sobre qué es exactamente la conciencia.

Por ejemplo, en una revisión reciente, se analizaron 22 teorías contemporáneas sobre el tema, hallando una preocupante ausencia de convergencia: cada hipótesis parece hablar un idioma diferente. Esta confusión sugiere que el modo en que entendemos la computación cerebral podría estar radicalmente equivocado.

A grandes rasgos, las explicaciones fundamentales sobre la conciencia se sitúan en dos extremos. Por un lado, el funcionalismo computacional, que sostiene que la conciencia es software abstracto que puede correr en cualquier hardware. Por el otro, el naturalismo biológico, que sugiere que la conciencia está atada indisolublemente a la carne del cerebro humano. Sin embargo, tres investigadores (Jaan Aru, Universidad de Tartu, Matthew Larkum, Universidad Humboldt de Berlín, y James M. Shine, Universidad de Sydney), han publicado ahora un nuevo estudio (en Neuroscience & Biobehavioral Reviews) donde se opta por una tercera y rompedora vía denominada computacionalismo biológico.

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“Para lograr un progreso real en el problema de la conciencia, necesitamos una nueva teoría de la computación biológica”, sostiene Jaan Aru. Según Aru, pensar en el cerebro como si fuera una computadora digital es una metáfora agotada que distorsiona más de lo que revela. Lejos de ser un procesador que ejecuta instrucciones lineales y modulares, el cerebro es un sistema físico profundamente entrelazado en múltiples niveles, donde lo físico y lo funcional son inseparables.

Su estudio detalla tres pilares que definen esta computación biológica. El primero es su naturaleza híbrida: el cerebro combina eventos discretos, como los picos neuronales, con procesos continuos (campos eléctricos, gradientes químicos, flujos iónicos...) que interactúan en un bucle perpetuo. El pensamiento no es digital ni analógico, sino ambos y más. Según explica Matthew Larkum, "la neurona no es solo una puerta lógica en un chip. Es un ordenador continuo y complejo por derecho propio, donde la física de la dendrita realiza el 'trabajo pesado'. Si separas el cálculo de la carne, pierdes la esencia de lo que el cerebro está resolviendo realmente".

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El segundo es la inseparabilidad de escalas. A diferencia del software que corre sobre hardware, en el cerebro no existe una línea divisoria entre niveles: los cambios en canales iónicos alteran la actividad de circuitos completos, y viceversa. El nivel “funcional” y el nivel “físico” no son capas independientes, sino un solo tejido causal.

El tercer componente es quizá el más infravalorado: la computación cerebral está anclada en lo metabólico. El cerebro, un órgano de consumo energético voraz, está condicionado por restricciones biofísicas que moldean desde la forma en que representa información hasta cómo aprende. Este límite no es un inconveniente: es una firma esencial de su inteligencia adaptativa. La conciencia no emerge a pesar de estas limitaciones, sino gracias a ellas.

Un ordenador digital tiene que "traducir" la realidad a números: para entender un voltaje, lo convierte en una cifra binaria. Pero un cerebro no traduce. En nuestras neuronas, el voltaje es el cálculo. El flujo de iones, la química y los campos eléctricos ocurren directamente en el mundo físico "continuo". Un ordenador es como un libro de cocina que describe cómo se hace un pastel (símbolos). La biología es como el pastel horneándose (el proceso físico real). En el pastel, los ingredientes y el calor interactúan de forma inseparable. No hay un "código" separado de la masa.

Explicado con otra metáfora: como ocurre con una banda de jazz, cada músico influye en la melodía general, pero la melodía general guía lo que cada músico decide tocar en el siguiente segundo. No se pueden separar.

Del software al Wetware

Desde esta perspectiva, lo que las IA actuales hacen (simular funciones cognitivas con asombrosa precisión) está mucho más alejado de la conciencia real de lo que creemos. Sus logros descansan sobre arquitecturas digitales que poco tienen que ver con la materia viva del cerebro. Una IA detecta y explota correlaciones estadísticas en grandes volúmenes de datos. El cerebro, en cambio, no se limita a ejecutar un modelo sobre un soporte neutro: su computación está encarnada, emerge de su propia organización física, química y energética. Pensar no es algo que el cerebro “hace” como una tarea más, sino algo que ocurre porque ese sistema, tal como está constituido, no puede hacer otra cosa.

Esto no implica que la conciencia esté reservada a los organismos con base carbono, ni que la IA esté condenada a no sentir jamás. Lo que sugiere el computacionalismo biológico es que, si queremos acercarnos a la creación de mentes sintéticas, debemos prestar atención no sólo a qué algoritmo usamos, sino qué tipo de sistema físico lo ejecuta. No se trata de emular funciones desde fuera, sino de crear materia que piense desde dentro.

Esto redefine por completo el objetivo de la inteligencia artificial del futuro, que podría sostenerse en el llamado wetware. Frente al hardware de silicio y al software de código, el wetware designa sistemas computacionales hechos de materia viva o de materiales que se comportan como ella.

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El wetware señala, por tanto, una frontera distinta para la inteligencia artificial. No se trata de hacer modelos cada vez más refinados sobre arquitecturas digitales inertes, sino de explorar sistemas cuya propia materialidad compute. Sistemas donde memoria, procesamiento y energía no estén compartimentados, sino entrelazados. Desde esta perspectiva, la conciencia no sería un añadido tardío a una máquina suficientemente compleja, sino una propiedad potencial de ciertos tipos de organización física. No emergería al final del camino, sino que estaría latente desde el diseño mismo del sistema, en la forma concreta en que su materia se excita, se adapta y se acopla consigo misma.

Evolución darwiniana

En suma, para entender la conciencia conviene dejar de mirar el cerebro como una máquina diseñada en un laboratorio y empezar a verlo como lo que es: el resultado de millones de años de remiendos evolutivos, añadidos uno sobre otro sin un plano previo. La biología no ha perseguido la elegancia, sino la eficiencia bajo presión selectiva para procesar información compleja sin arruinar el balance energético del organismo.

Esta visión profundamente biológica e integrada no es, sin embargo, una inquietud nueva. Ya en el siglo XVII, la princesa alemana y pensadora Isabel de Bohemia y del Palatinado, mantuvo con el filósofo y matemático Descartes una de las correspondencias más fructíferas de la historia (58 cartas entre 1643 y 1650) en la que ya hablaban de este tema. En sus misivas, Isabel mostró una emancipación intelectual asombrosa al cuestionar la teoría del dualismo cartesiano. Ella no podía aceptar la separación tajante entre la mente (espíritu) y el cuerpo (materia).

Sus dudas, planteadas con una mezcla de cortesía y rigor, obligaban a menudo a un Descartes defensivo a tratar de justificar su sistema. Además, la intuición de Isabel resuena con fuerza en el computacionalismo biológico actual: el cerebro no es un manipulador de símbolos abstracto, sino un sistema donde la materia y el cálculo son una misma cosa. Al menos por ahora, mientras le dedicamos unas palabras a ChatGPT, seguimos estando ante una ejecución brillantemente automatizada, pero sin nada al otro lado que sea capaz de pensar de verdad.