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Nuevo procesador de IBM que simula una red de un millón de neuronas

Actualidad Informática. Nuevo procesador de IBM que simula una red de un millón de neuronas. Rafael Barzanallana

Tiene el tamaño de un sello de correos, pero en su interior contiene el equivalente a un millón de neuronas con 256 millones de conexiones sinápticas programables. El nuevo chip de IBM da un paso más hacia el objetivo de crear un procesador capaz de simular el funcionamiento del cerebro humano.

TrueNorth, que es como se llama este chip, es un salto cuantitativo impresionante respecto a la primera versión, que solo equivalía a 256 neuronas con 262144 sinapsis programables. De un único núcleo neurosináptico, este proyecto de IBM y el programa DARPA SyNAPSE ha pasado a 4096 núcleos.

Con todo, las cifras son irrisorias en comparación con las de un cerebro humano. Solo en la corteza cerebral tenemos entre 15000 y 33000 millones de neuronas. Cada milímetro cúbico de córtex cerebral contiene aproximadamente 1000 millones de sinapsis.

El reto de la computación cognitiva sigue estando lejos, pero eso no le quita mérito a TrueNorth y, de hecho, demuestra la potencia que tiene esta arquitectura de cara al futuro. Mientras llega el momento en el que tengamos que temer que una inteligencia artificial nos ponga en la lista de especies a extinguir, TrueNorth será especialmente útil para desarrollar dispositivos en los que es importante un funcionamiento similar al del cerebro humano.

Ampliar en: GIZMODO

La falsa creencia de que solo usamos el 10% de nuestro cerebro

Actualidad Informática. La falsa creencia de que solo usamos el 10% de nuestro cerebro. Rafael Barzanallana. UMU

Todos habrán oído que sólo usamos el 10% del cerebro. La evidencia dice lo contrario, tal como explica Barry Beyerstein en el libro Mind Myths: Exploring Popular Assumptions About the Mind and Brain de Sergio Della Sala.

Así está resumido en Wikipedia:

  • Estudios sobre el daño cerebral: Si el 90% del cerebro no se utiliza, entonces cuando se lesionan ciertas áreas no debe afectar al rendimiento. En cambio, no hay ningún área del cerebro que pueda ser dañada sin que se pierda alguna habilidad. Incluso los daños en las áreas más pequeñas pueden conllevar consecuencias graves.
  • Evolución: El cerebro necesita un enorme gasto energético en comparación con el resto del cuerpo, consume una gran cantidad de oxígeno y nutrientes. Si el 90% del mismo no fuese necesario los humanos con el cerebro más pequeño tendrían grandes ventajas para sobrevivir, ya que sus cerebros serían más eficientes. Así que el proceso de selección natural debería haber eliminado los cerebros ineficientes.
  • Imágenes cerebrales: Tecnologías como la tomografía por emisión de positrones (PET) y la imagen por resonancia magnética nuclear  funcional (fMRI) permiten monitorizar la actividad cerebral de personas vivas. Estas técnicas han revelado que, incluso mientras dormimos, todas las partes del cerebro presentan algún nivel de actividad. Sólo cuando el cerebro sufre un daño grave tiene “silenciadas” algunas áreas.
  • Localización de función: En lugar de trabajar como una sola masa, el cerebro tiene regiones distintas para los diferentes tipos de procesamiento de la información. Varias décadas de investigación han permitido mapear las funciones de las áreas del cerebro, y no se han encontrado áreas que no tengan ninguna función.
  • Análisis microestructural: Mediante la técnica de grabación de unidades individuales (single-unit recording), los investigadores han insertado un electrodo diminuto en el cerebro para monitorizar la actividad de una sola célula. Si no se utilizan el 90% de las células, esta técnica lo debería haber demostrado.
  • Estudios metabólicos: Otra técnica científica implica estudiar la adopción de moléculas de 2-desoxi-D-glucosa etiquetadas radiactivamente en el cerebro. Si el 90 % del cerebro estuviera inactivo, entonces esas células inactivas deberían aparecer como áreas en blanco en una radiografía del cerebro. Una vez más, no hay tal resultado.
  • Enfermedades neuronales: Las células del cerebro que no se utilizan deberían degenerarse. Por lo tanto, si el 90% del cerebro permaneciera inactivo, las autopsias de cerebros adultos tendrían que revelar una degeneración a gran escala.

Fuente: DE AVANZADA

Los derechos de autor harían de la Singularidad una infracción del copyright

¿Qué pasaría el día que llegara la Singularidad a nuestras vidas? ¿Cómo afectarían las leyes de derechos de autor sobre ese nuevo mundo? Aunque de forma humorística, el vídeo con el que abrimos nos muestra muchas de las claves que hoy vivimos llevadas al límite. El copyright llevado al exceso podría conducir a un mundo tan peculiar como el descrito en la pieza visual por Tom Scott.

El concepto de Singularidad en términos tecnológicos nos habla de un futuro donde se predice que el proceso tecnológico y el cambio social se acelerarán debido al desarrollo de la inteligencia artificial. De alguna manera ese futuro cambiaría por completo la vida tal y como la conocemos. Un momento donde los equipos junto a la comprensión de la mente humana sean tan poderosos como para tener la capacidad de “subir” nuestras mentes a una red y, entre otras cosas, vivir en ellas para siempre.

Sea como fuere y llegados al caso, no sería descabellado pensar que en un futuro así, las leyes de derechos de autor chocarían frontalmente con nuestras mentes en la red. Podrían existir diferentes paquetes de “vida” en la red marcados por los precios y el número de licencias que se nos permiten recordar o tener como historial “cultural” con el fin de evitar la infracción.

En cualquier caso si algo podemos sacar en claro de esta pequeña joya es la incapacidad de los derechos de autor para adecuarse a los tiempos que viven, más con los grandes cambios en materia tecnológica. Y es que si la Singularidad llegara a nuestras vidas, es posible que tuviera copyright.

Fuente: ALT1040

Bajo licencia Creative Commons

Ser multitarea puede alterar la memoria y capacidades del cerebro humano

El cerebro humano no está diseñado para soportar el estilo de vida al que nos sometemos, con múltiples tareas,  debido cada vez más a los avances tecnológicos. Es el resultado  de un nuevo estudio realizado por investigadores, que recomiendan optar por un «régimen de la tecnología.»

De la misma manera que el cuerpo humano convierte el exceso de azúcar en grasa que conduce a la obesidad y sus consecuencias, en el cerebro se acumula estímulos tecnológicos, lo que dificulta el funcionamiento y puede afectar a la memoria a corto plazo, especialmente en los adultos.

Los investigadores de la Universidad de California en San Francisco (EE.UU.)  estudiaron también casos sospechosos detrás de las distracciones causadas por Smartphones y redes sociales para poner en peligro las capacidades mentales y la memoria a largo plazo.

Estos resultados apoyan los hallazgos de otro estudio realizado en 2009 en la Universidad de Stanford (EE.UU.). El estudio encontró que las personas que son sometidas a un régimen de multitarea tienen muchos problemas para cambiar de una tarea a otra con respecto a aquellos que lo hacen sólo de vez en cuando.

Esta observación pone de relieve el impacto del estilo de vida en la capacidad multitarea para  pasar de forma natural de una actividad a otra, debido a la respuesta instintiva del cerebro a las distracciones que puedan surgir.

En otras palabras, seguir la línea de tiempo en Twitter mientras se ve un video extraño, hablando por teléfono, mientras se prepara una sopa puede ser contrariamente de lo que pudiera pensarse, menos eficaz.

Aunque los científicos reconocen los medios nativos adictiva de entretenimiento y otros aparatos que estorban nuestra vida, el mundo en el que operamos nos exige un alto nivel de conectividad y productividad en multitarea.

Ampliar información en:  SFGate

 

La teoría de Kurt Ammon sobre el cerebro humano como una máquina creativa

El cerebro humano parece capaz de realizar tareas que no puede realizar ningún ordenador. Un ordenador sólo puede realizar tareas calculables (o computables). Turing (1969) afirmó que la inteligencia se caracteriza por la creatividad o iniciativa para el procesamiento de conceptos informales. ¿Es el cerebro una máquina creativa? ¿Es calculable computacionalmente la creatividad? Kurt Ammon introduce en “Informal concepts in machines,” ArXiv, 4 May 2010, el concepto de máquina creativa como la que es capaz de evaluar funciones más allá de las posibilidades de una máquina de Turing o de un sistema formal. ¿Existen las máquinas creativas? Su definición se apoya en dos teoremas: el teorema 1 afirma que existe un procedimiento efectivo para generar una función calculable que no está contenida en ninguna enumeración efectiva de funciones calculables, que demuestra utilizando un argumento de diagonalización; y el teorema 2 afirma que existe un procedimiento efectivo para generar una función calculable que no está contenida en ningún sistema formal que incluya predicados sobre dichas funciones, que demuestra usando el teorema 1. ¿Qué significan estos teoremas?

Una función calculable de los números naturales es parcial si no es capaz de dar un valor resultado para todos los números naturales (su dominio es un subconjunto de los naturales). Una función calculable es total en el caso contrario, cuando su dominio son todos los naturales. Obviamente, el problema de la parada implica que no existe ningún algoritmo (máquina de Turing) que pueda decidir si una función calculable parcial es total. Para Ammon, una máquina creativa es la que es capaz de transformar en función total toda función (sea parcial o total) que reciba como entrada. En este sentido un sistema creativo es capaz de calcular valores de funciones no calculables más allá de los límites de cualquier máquina de Turing o sistema formal. Según Ammon, sus teoremas afirman que los procedimientos (máquinas) creativos existen, pero como no pueden ser máquinas de Turing, no podemos describirlos en un sistema formal. Para él, una máquina “inteligente” es una máquina creativa, capaz de calcular más allá de la capacidad de procesamiento de una máquina de Turing.

Si Ammon tiene razón, nunca la inteligencia artificial será capaz de construir un algoritmo (máquina de Turing) inteligente, aunque las máquinas “inteligentes” existen. A los matemáticos les encanta demostrar la existencia de objetos que no se pueden construir (algorítmicamente) o describir (formalmente). Para la mayoría de nosotros es obvio que las máquinas inteligentes existen, nosotros somos una máquina inteligente.

Fuente:   Francis (th)E mule Science’s News

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Enlaces de interés:

–  Apuntes Informática Aplicada al Trabajo Social. Capitulo 8, Inteligencia Artificial

–  Actualidad informática: Inteligencia artificial

–  Historia de los primeros lenguajes de programación

–  Richard Dawkins se sumó a una campaña para obtener un reconocimiento oficial para Alan Turing

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