Un modelo innovador explica cómo el cerebro utiliza energía y adapta estructuras para pensar, aprender y adaptarse

¿Puede una máquina llegar a tener conciencia como un ser humano? Esta pregunta, tan antigua como la propia inteligencia artificial, vuelve a ocupar el centro del debate científico tras la publicación de una propuesta del Consejo de Investigación de Estonia.

Difundido en Neuroscience and Biobehavioral Reviews, el grupo impulsa una visión renovada de la conciencia, capaz de integrar lo biológico y lo computacional, y de transformar los experimentos y teorías en neurociencia, inteligencia artificial y filosofía de la mente.

Dos paradigmas en tensión: lo computacional y lo biológico

El Consejo identifica una fuerte polarización en el debate actual sobre la conciencia. Por un lado, el funcionalismo computacional plantea que la cognición puede explicarse mediante un procesamiento abstracto de información, donde la conciencia emergente dependería únicamente de la organización funcional, sin importar el material. Por ejemplo, según esta visión, una computadora suficientemente compleja podría, en teoría, llegar a ser consciente si sus procesos imitan los del cerebro humano.

Frente a esto, el naturalismo biológico sostiene que la conciencia es inseparable de las características propias de los cerebros y cuerpos vivos: la biología no solo habilita, sino que constituye los procesos mentales. Es decir, para este enfoque, solo los organismos vivos pueden experimentar conciencia porque depende de la materia viva que los compone.

Ambos enfoques, según el Consejo, capturan aspectos esenciales del problema, pero mantienen la discusión en un laberinto conceptual. Para los investigadores, ningún modelo resulta suficiente si solo considera una de estas posturas, lo que obliga a ampliar el concepto de “computación” y a explorar una vía intermedia: el “computacionalismo biológico”.

“Computacionalismo biológico”: los tres pilares de un cerebro híbrido

La propuesta del Consejo de Investigación de Estonia introduce el “computacionalismo biológico”, un modelo que integra elementos de ambos paradigmas y aporta tres propiedades centrales:

1. Hibridación funcional: en el cerebro, los eventos discretos, como los impulsos eléctricos que viajan por las neuronas, y la liberación de neurotransmisores, se combinan con dinámicas continuas, como los cambios de voltaje y la difusión de iones.

El resultado es un sistema donde ambos tipos de procesos se entrelazan, y los ciclos de retroalimentación mantienen la actividad cerebral. Para imaginar esto, se puede pensar en una orquesta, donde instrumentos de percusión (eventos discretos) se mezclan con cuerdas que sostienen notas largas (procesos continuos).

2. Inseparabilidad de escalas: a diferencia de una computadora tradicional, donde el hardware (la máquina física) y el software (los programas) pueden distinguirse claramente, en el cerebro estos niveles están profundamente entrelazados.

Una alteración en la estructura física modifica el proceso mental, algo que contradice la lógica de las computadoras convencionales, en las que los programas pueden ejecutarse en distintos dispositivos sin cambiar su funcionamiento.

3. Base metabólica de la computación: el cerebro está limitado por la energía disponible y su organización responde directamente a esta restricción. Por ejemplo, el consumo energético determina cuánto puede aprender, cuánta información puede procesar y cómo se coordina internamente. Aprovechar estos límites energéticos permite una inteligencia robusta y adaptable, difícil de conseguir en sistemas puramente digitales.

Redefinir la conciencia y los desafíos para la inteligencia artificial

Este marco implica que, en el cerebro, la computación va más allá de la manipulación abstracta de símbolos. La clásica distinción entre software y hardware deja de ser sostenible. El Consejo de Investigación de Estonia afirma: “El algoritmo es el sustrato. La organización física no solo soporta la computación; la constituye”. Es decir, en el cerebro, el modo en que está construido es inseparable de la forma en que piensa.

Por eso, los avances en inteligencia artificial suelen simular funciones, pero carecen de una computación genuinamente integrada en tiempo real, como la que surge de la interacción entre campos eléctricos, flujos de sustancias químicas y conexiones dinámicas en el cerebro humano.

Para ponerlo en perspectiva, una inteligencia artificial puede reconocer imágenes o jugar ajedrez, pero lo hace sobre una base técnica que sigue separando instrucciones y dispositivos, a diferencia de lo que ocurre en el cerebro.

En cuanto a la creación de mentes sintéticas, los investigadores aclaran que no defienden que solo la vida basada en carbono pueda producir conciencia. La clave está en el tipo de computación: la conciencia dependería de una organización parecida a la biológica, aunque el material pueda ser diferente. Así, la pregunta deja de ser “¿qué algoritmo?”, y pasa a ser “¿qué sistema físico haría inseparable al algoritmo de su propia dinámica?”

Este enfoque desafía la ingeniería de sistemas cognitivos artificiales: mejorar algoritmos sin transformar el modo fundamental de computar sería insuficiente. De acuerdo con el Consejo de Investigación de Estonia, será necesario crear máquinas donde computación, estructura y energía coexistan de forma dinámica y distribuida, más allá de la tradicional separación entre software y hardware.

Las conclusiones del Consejo de Investigación de Estonia señalan un cambio de rumbo en el estudio de la conciencia, la inteligencia artificial y la filosofía de la mente. El verdadero desafío no reside en encontrar el “mejor” programa, sino en identificar el tipo de materia capaz de hacer que computación y conciencia sean propiedades inseparables. Así, invitan a repensar cómo se entienden y se buscan los procesos mentales, abriendo nuevas posibilidades para el futuro de la ciencia y la tecnología.