¿Qué tienen en común los robots y los humanos?

Un espacio para hacer una pausa, reflexionar y reconectarse en privado. Pitch Avatar El equipo ha recopilado varias citas sobre las similitudes y diferencias entre los organismos vivos y las máquinas del creador de la teoría del “autómata celular”.

John von Neumann (1903-1957) fue un matemático, físico, ingeniero y teórico informático húngaro-estadounidense. Entre sus numerosas contribuciones, creía que diversos desafíos de la ingeniería y la informática podían resolverse mediante la búsqueda y el estudio de soluciones análogas en la naturaleza. Desarrolló el concepto de "autómatas celulares", también conocidos como "autómatas de von Neumann", dispositivos capaces de autorreplicarse y, en una variante, de formar sistemas complejos a partir de múltiples autómatas simples. Las citas provienen de su obra "La teoría general y lógica de los autómatas", publicada en 1951.

• Los organismos naturales son, por regla general, mucho más complejos y sutiles, y por lo tanto, mucho menos comprendidos en detalle, que los autómatas artificiales. Sin embargo, algunas regularidades que observamos en la organización de los primeros pueden ser muy instructivas para nuestra reflexión y planificación de los segundos; y, a la inversa, gran parte de nuestras experiencias y dificultades con nuestros autómatas artificiales pueden, en cierta medida, proyectarse en nuestras interpretaciones de los organismos naturales.

Con estas palabras, von Neumann expresa claramente la idea de que el éxito del desarrollo de la robótica dependería directamente de qué tan bien los creadores de máquinas y software sigan ciertas leyes que rigen el desarrollo y la vida de los organismos naturales.

• La neurona transmite un impulso. Esta parece ser su función principal, aunque aún no se ha dicho la última palabra sobre esta función y su carácter exclusivo o no exclusivo. El impulso nervioso parece ser, en general, un asunto de todo o nada, comparable a un dígito binario.

• La estimulación de una neurona, el desarrollo y progreso de su impulso, y los efectos estimulantes del impulso en una sinapsis pueden describirse eléctricamente. Los procesos químicos y de otro tipo que la acompañan son importantes para comprender el funcionamiento interno de una célula nerviosa. Incluso pueden ser más importantes que los fenómenos eléctricos. Sin embargo, parecen apenas necesarios para describir una neurona como una "caja negra", un órgano del tipo "todo o nada". Nuevamente, la situación no es peor aquí que para, por ejemplo, un tubo de vacío. Aquí, también, los fenómenos puramente eléctricos se acompañan de numerosos otros fenómenos de la física del estado sólido, la termodinámica y la mecánica. Todos estos son importantes para comprender la estructura de un tubo de vacío, pero es mejor excluirlos de la discusión si se trata del tubo de vacío como una "caja negra" con una descripción esquemática.

Como era de esperar, las ideas de von Neumann sobre las funciones neuronales se convirtieron en un pilar fundamental para el desarrollo de las redes neuronales artificiales modernas. Igualmente significativo es su reconocimiento directo de las sorprendentes similitudes entre el sistema nervioso biológico y las redes neuronales artificiales.

• Los organismos vivos son muy complejos: mecanismos en parte digitales y en parte analógicos. Las máquinas informáticas, al menos en sus formas recientes a las que me refiero en este análisis, son puramente digitales.

A diferencia de los escritores de ciencia ficción, que a menudo especulan sobre la posibilidad de "borrar" las fronteras entre la inteligencia natural y la artificial, von Neumann se mantuvo firme en la realidad. Enfatizó constantemente que, si bien los organismos biológicos y las máquinas comparten similitudes, son fundamentalmente diferentes en sus principios subyacentes.

• Si un organismo vivo sufre una lesión mecánica, tiene una fuerte tendencia a recuperarse. Si, por el contrario, golpeamos un mecanismo artificial con un mazo, no se observa dicha tendencia. Si dos piezas de metal están muy juntas, las pequeñas vibraciones y otras perturbaciones mecánicas, siempre presentes en el medio ambiente, constituyen un riesgo, ya que pueden ponerlas en contacto. Si estuvieran a diferentes potenciales eléctricos, tras este cortocircuito, podrían soldarse eléctricamente y el contacto se volvería permanente. En este punto, se produciría una avería genuina y permanente. Cuando dañamos la membrana de una célula nerviosa, esto no ocurre. Por el contrario, la membrana suele reconstituirse tras un breve periodo. Es esta inestabilidad mecánica de nuestros materiales la que nos impide reducir aún más su tamaño. Esta inestabilidad y otros fenómenos similares hacen que el comportamiento de nuestros componentes sea poco fiable, incluso con los tamaños actuales. Así pues, es la inferioridad de nuestros materiales, en comparación con los utilizados en la naturaleza, lo que nos impide alcanzar el alto grado de complicación y las pequeñas dimensiones que han alcanzado los organismos naturales.

• Los organismos naturales están suficientemente bien concebidos como para funcionar incluso cuando se presentan fallos. Pueden operar a pesar de ellos, y su tendencia subsiguiente es eliminarlos. Un autómata artificial podría, sin duda, diseñarse para funcionar con normalidad a pesar de un número limitado de fallos en ciertas áreas. Sin embargo, cualquier fallo representa un riesgo considerable de que ya se haya iniciado algún proceso degenerativo general dentro de la máquina. Por lo tanto, es necesario intervenir de inmediato, ya que una máquina que ha comenzado a funcionar mal rara vez tiende a recuperarse, y lo más probable es que empeore. Todo esto se reduce a una sola cosa: con nuestros autómatas artificiales nos movemos mucho más a ciegas de lo que la naturaleza parece hacerlo con sus organismos. Estamos, y aparentemente, al menos por ahora, debemos estar, mucho más "asustados" por la ocurrencia de un error aislado y por el fallo que debe estar detrás de él. Nuestro comportamiento es claramente el de la excesiva precaución, generado por la ignorancia.

John von Neumann no fue el primer científico en reconocer que los avances teóricos superaban la capacidad técnica para implementarlos. Sin embargo, como ingeniero y teórico, articuló esta brecha con notable claridad, destacando cómo el progreso tecnológico va a la zaga de los logros de la naturaleza a lo largo de miles de millones de años de evolución. Al hacerlo, señaló sutilmente a la naturaleza como modelo para quienes se esfuerzan por miniaturizar la tecnología y abordar los desafíos relacionados con los errores, fallos y averías de las máquinas.

• • Existe en la naturaleza un rasgo muy obvio, propio de un "círculo vicioso", cuya expresión más simple es la capacidad de organismos muy complejos para reproducirse. Todos tendemos a sospechar vagamente la existencia del concepto de "complicación". Este concepto y sus supuestas propiedades nunca se han formulado con claridad. Sin embargo, siempre nos vemos tentados a asumir que funcionarán de esta manera. Cuando un autómata realiza ciertas operaciones, cabe esperar que sean de menor grado de complejidad que el propio autómata. En particular, si un autómata tiene la capacidad de construir otro, la complejidad debe disminuir a medida que se pasa del progenitor al constructo. Es decir, si A puede producir B, entonces A, de alguna manera, debe contener una descripción completa de B. Para que sea efectiva, deben existir, además, diversas disposiciones en A que garanticen la interpretación de esta descripción y la ejecución de las operaciones constructivas que requiere. En este sentido, parecería esperarse cierta tendencia degenerativa, una disminución de la complejidad a medida que un autómata crea otro. Si bien esto tiene cierta plausibilidad indefinida, contradice claramente los fenómenos más obvios que ocurren en la naturaleza. Los organismos se reproducen, es decir, producen nuevos organismos sin disminuir su complejidad. Además, existen largos períodos de evolución durante los cuales la complejidad incluso aumenta. Algunos organismos se derivan indirectamente de otros de menor complejidad. Por lo tanto, existe un aparente conflicto entre plausibilidad y evidencia, o incluso algo peor.

• Es relativamente fácil elaborar una lista de este tipo, es decir, escribir un catálogo de «partes de máquinas» lo suficientemente completo como para permitir la construcción de la amplia variedad de mecanismos que se requieren, y que posea el rigor axiomático necesario para este tipo de consideración. La lista tampoco tiene por qué ser muy larga. Por supuesto, puede hacerse arbitrariamente larga o arbitrariamente corta. Puede alargarse incluyendo, como partes elementales, elementos que podrían lograrse mediante la combinación de otros. Puede acortarse; de ​​hecho, puede consistir en una sola unidad dotando a cada parte elemental de una multiplicidad de atributos y funciones… El problema de la autorreproducción puede entonces plantearse así: ¿Es posible construir un agregado a partir de tales elementos de tal manera que, si se introduce en un depósito donde flotan todos estos elementos en gran cantidad, comience a construir otros agregados, cada uno de los cuales resultará ser un autómata exactamente igual al original? Esto es factible…

• Existe un nivel mínimo donde la característica degenerativa deja de ser universal. En este punto, se hacen posibles los autómatas que pueden reproducirse a sí mismos, o incluso construir entidades superiores. Este hecho, que la complejidad, así como la organización, por debajo de cierto nivel mínimo es degenerativa, y por encima de ese nivel puede volverse autosuficiente e incluso creciente, desempeñará sin duda un papel importante en cualquier teoría futura sobre el tema.

Al identificar uno de los desafíos clave de la robótica autorreproductiva, von Neumann propuso una solución. Para ello, se basó no solo en su propio razonamiento, sino también en los trabajos de Alan Turing y la teoría McCulloch-Pitts, que introdujo el concepto de neurona artificial como unidad fundamental de un circuito neuronal artificial. En otras palabras, sentó las bases de un camino donde el progreso tecnológico más prometedor reside en el desarrollo de computadoras universales y redes neuronales artificiales, lo que permitirá la creación de máquinas autorreproductivas y autoaprendizaje. Estas máquinas, a su vez, evolucionarían casi inevitablemente, convirtiéndose en una especie de análogo tecnológico de la naturaleza viva. Es importante destacar que reconocer esta posibilidad no debería infundir temor, sino motivar el desarrollo de mecanismos para gestionar y controlar el proceso de evolución de las máquinas.

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