🧠 Una nueva teoría para explicar la conciencia
La reflexión sobre los orígenes del pensamiento ha enfrentado durante mucho tiempo a dos escuelas. Por un lado, el funcionalismo computacional concibe la mente como una forma de procesamiento de información, independiente de su sustrato físico. Por otro lado, el naturalismo biológico considera que la conciencia es inseparable de la materia viva del cerebro.
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Sin embargo, existe una vía intermedia, calificada como 'computacionalismo biológico', explicada en una publicación de Neuroscience & Biobehavioral Reviews. La idea principal se basa en la inadecuación del modelo clásico del cálculo informático para describir las operaciones cerebrales. A diferencia de las máquinas convencionales que separan claramente el software del hardware, esta distinción se desdibuja en el órgano cerebral. En lugar de aplicar una analogía informática, parece indispensable ampliar nuestra concepción de lo que constituye una operación de cálculo para entender cómo la mente podría emerger de otros sustratos.
El cálculo biológico posee tres rasgos fundamentales. Primero, es híbrido, mezclando eventos discretos, como la descarga de las neuronas, y procesos continuos, como los campos eléctricos o los gradientes químicos. El cerebro no es puramente digital ni simplemente analógico. Forma un sistema donde las dinámicas continuas influyen en los eventos discretos, los cuales modifican a su vez los procesos continuos por retroalimentación, creando un bucle permanente de interacciones.
Además, este cálculo es inseparable de las escalas. En un ordenador clásico, se puede trazar una frontera clara entre el software y el hardware. En el cerebro, esta frontera no existe. Las interacciones causales se extienden simultáneamente a muchos niveles, desde los canales iónicos hasta los circuitos neuronales, pasando por las dinámicas cerebrales globales. Modificar lo que llamaríamos la implementación física altera directamente el cálculo en sí, porque ambos están estrechamente entrelazados.
En el cálculo convencional, se puede trazar una línea clara entre software y hardware. En el cerebro, no existe tal separación de las diferentes escalas. Todo influye en todo, desde los canales iónicos hasta los campos eléctricos, desde los circuitos hasta las dinámicas cerebrales globales.
Crédito: Borjan Milinkovic
Para terminar, el cálculo biológico está anclado en el metabolismo. El cerebro funciona bajo límites energéticos estrictos que influyen en su organización a todos los niveles. Estas restricciones no son un mero detalle técnico. Afectan lo que el cerebro puede representar, cómo aprende, qué patrones permanecen estables y cómo se coordina y dirige la información. El acoplamiento estrecho entre las escalas aparece así como una estrategia de optimización energética, permitiendo una inteligencia flexible y robusta a pesar de estos límites severos.
Esta perspectiva muestra los límites de los modelos actuales de inteligencia artificial. Incluso los sistemas de IA más potentes simulan principalmente funciones mediante procedimientos numéricos sobre hardware diseñado para un estilo de procesamiento muy diferente. En el cerebro, el cálculo se efectúa en el tiempo físico real. Los campos continuos, los flujos de iones, la integración dendrítica o las interacciones electromagnéticas no son simples detalles biológicos que se puedan ignorar. Según este enfoque, estos procesos son los elementos básicos del cálculo cerebral, permitiendo la integración en tiempo real, la robustez y el control adaptativo.
Esta propuesta no defiende la idea de que la conciencia esté reservada a la vida basada en el carbono. El argumento es más matizado. Si la conciencia depende de este tipo particular de cálculo, entonces podría requerir una organización computacional de estilo biológico, incluso si se implementa en nuevos soportes. La cuestión no es si un sistema es literalmente biológico, sino si realiza el tipo correcto de cálculo híbrido, inseparable de las escalas y anclado en restricciones energéticas. Esto redefine el objetivo de crear mentes sintéticas, orientando la investigación hacia el diseño de máquinas físicas donde el cálculo sea intrínseco a la dinámica del sistema, y no una capa abstracta añadida por encima.