Me parece que hay dos grandes desafíos aquí:
Primero, debemos adquirir una imagen del cerebro que represente cada neurona y sinapsis, el conectoma, para que podamos representarlos a todos en un medio no volátil fuera de la propia base de datos, en una base de datos, por ejemplo.
Alternativamente, podríamos desarrollar tecnología que nos permita comprender a la persona y sus conocimientos sin llegar primero a este nivel de detalle neuronal. Podemos hacer esto hoy teniendo una conversación con la persona, pero a la luz de su pregunta, parece que no está satisfecho con ese enfoque. 🙂
En segundo lugar, debemos adquirir una comprensión de la información neuronal, para que podamos aprender del conectoma. Esto probablemente equivale a tener una comprensión lo suficientemente profunda de los procesos en el cerebro físico como para poder escribir un software que lea un conectoma y simule los procesos que sucederían en el cerebro físico desde el que se leyó el conectoma. En otras palabras, podríamos simular una conversación con la persona cuyo conectoma estamos tratando. Ya podemos hacerlo teniendo una conversación con la persona real, pero el conectoma existiría más de lo que viviría la persona, lo que tiene algunas ventajas obvias, especialmente a largo plazo.
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Alternativamente, podríamos desarrollar tecnología que nos permita descubrir el conocimiento directamente desde el conectoma sin ejecutarlo. Predigo que eventualmente aprenderemos a hacer esto, pero solo lo aprenderemos primero estudiando simulaciones. Sin embargo, debo confesar que esta predicción se basa en mi intuición y no mucho más.
Hace un par de años, tuve la oportunidad de hablar con un investigador que estaba utilizando imágenes de resonancia magnética funcional (FMRI) para “leer” las mentes de las personas. Pudo detectar algunas docenas de ideas simples (un par de docenas de sustantivos, un par de docenas de verbos) con una precisión del 70-80%, pero el número de sitios en el cerebro que estaba observando era bastante pequeño en relación con el número de células en el cerebro, así que quería saber qué tan rápido estaba mejorando la resolución de FMRI. Esperaba escuchar que estaba siguiendo la Ley de Moore o algo similar, pero lamentablemente no lo es. La resolución de una exploración FMRI aumenta con la intensidad del campo magnético generado por la máquina FMRI. El detalle a nivel celular requeriría imanes ridículamente grandes y poco prácticos. Entonces, vamos a necesitar un enfoque completamente nuevo para las imágenes del cerebro.
Hay una charla TED que menciona digitalizar porciones de un cerebro de rata al cortarlo muy, muy fino. También podría funcionar para el cerebro humano, pero las cuchillas de afeitar no siguen la Ley de Moore, y mantener las neuronas y las sinapsis intactas durante todo el procedimiento suena muy, muy difícil. Así que no veo esto como una muy buena solución para el problema de la imagen.
Vamos a necesitar un enfoque completamente nuevo, y no sé cuál será. Sospecho que es algo que aún no se ha inventado, y no se puede predecir cuándo se inventará algo así. O al menos no puedo.
Para el último problema, simular un cerebro dentro de una computadora, suponiendo que ya tienes un conectoma de alguna manera, eso suena más fácil. No es fácil, pero mucho menos difícil. Ray Kurzweil ha predicho que tendremos esa habilidad en 20 años más o menos, y no apostaría en contra de esa predicción.
Pero soy muy escéptico ante la idea de que tendremos la tecnología para digitalizar un conectoma humano para que esa simulación funcione. Sin embargo, me encantaría ver que suceda, porque ese nivel de conocimiento de nuestros cuerpos probablemente traería muchos avances maravillosos en la atención médica, no solo en la salud mental, sino en todos los campos.