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Introducción
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Si no funcionan los botones, es posible que su navegador los haya bloqueado. Para ver los contenidos, pulse en la barra de mensaje del navegador y acepte
ejecutar el contenido bloqueado.Si alguien cree que muy pronto las máquinas serán más inteligentes que el ser humano, siga leyendo el resto del párrafo: En un solo milímetro cúbico de nuestro cerebro hay unas 40.000 neuronas y 1.000 millones de conexiones de fibras nerviosas. En cada conexión se transmiten trenes de impulsos eléctricos variables en intensidad e intervienen más de 30 productos químicos diferentes. Las neuronas más grandes llegan a tener más de 60.000 conexiones con otras 600 neuronas. En todo el cerebro, el número de neuronas supera los 100.000 millones, con más de 100 billones de conexiones (10 elevado a la 14) o para entenderlo mejor, 100 millones de veces un millón y si se pusieran en linea recta todas las fibras nerviosas, abarcarían una longitud de 400.000 kilómetros. Si la complejidad fuera simplemente una cuestión de cantidad de conexiones, tal vez se pudiera pensar que las máquinas serán pronto inteligentes, pero la realidad es bien distinta: Las redes neuronales artificiales demuestran que su respuesta empeora a medida que se aumenta el número de neuronas y de conexiones (a partir de cierto límite). Intervienen demasiadas características como son el número, la distribución, la cantidad de capas... Bueno, es un honor pertenecer a la raza humana y el resto es ciencia ficción.
 Por si fuera poco, el diseño de las computadoras más sofisticadas difiere sustancialmente del modo en que trabajan las redes neuronales (en serie las primeras y en paralelo las últimas). Es verdad que una computadora es capaz de calcular mucho más rápido que una red neuronal, pero fracasa radicalmente cuando se trata de procesar de forma inmediata gigantescos volúmenes de información. Esto lo saben muy bien quienes investigan en el campo de la inteligencia artificial, que permite resolver determinados problemas de gran complejidad, pero que sin embargo se encuentra con problemas que hoy por hoy son insuperables. Sobre las neuronas biológicas solo se conocen unos pocos mecanismos de aprendizaje y el éxito depende de las características de la aplicación a resolver. Es una mal llamada inteligencia artificial porque solo es capaz de mejorar la respuesta de un proceso una vez definido, siendo incapaz en otros. Cualquier proceso distinto requiere una red neuronal distinta y su optimización es en la mayoría de los casos una cuestión de suerte, con probabilidad infinitesimal. Algo significará que los mecanismos de la evolución necesitan millones de años para encontrar avances significativos. Para establecer un punto de comparación hipotético, los artificios humanos tienen menor inteligencia que la de un virus comparado con el cerebro humano. Un sistema neuronal de propósito general es tan inverosimil para la ciencia actual como la fantasía de alcanzar la inmortalidad. ¿Todavía necesitamos más justificaciones para reconocer lo corto que es nuestro alcance? Basta comparar el volumen de información que procesa una computadora con el que procesa el cerebro (de forma simultánea): Supongamos una computadora con 16 procesadores de 64 bits cada uno, sin duda una señora computadora teniendo en cuenta que los ordenadores personales solo tienen un procesador de 32 bits. Si cada procesador tiene 64 bits y hay 16 procesadores, tendremos un total de 64 x 16 = 1024 informaciones binarias que se procesan en un instante, es decir, 1024 informaciones de tipo "verdadero o falso". De todas estas informaciones, una parte está dedicada a procesar la secuencia lógica del programa, de modo que vamos a suponer que solo 512 bits se dedican, por ciclo del procesador, a las informaciones procedentes del mundo exterior. Parte de los datos tendrán que estar dedicados a transmitir información al exterior, luego habrá que reducir más el número de datos por los que entra información (supongamos que nos quedamos con 300). Los sentidos humanos se basan en sensores biológicos (células sensibles) que transmiten información analógica (no binaria), quedándonos muy cortos si decimos que se trata de unos 100 millones de sensores conectados a la red nerviosa del cerebro. Para que nuestra computadora pudiera recibir estas informaciones analógicas, cada una de ellas tendría que ser codificada con un determinado número de informaciones binarias, por ejemplo con 32, admitiendo un error pequeño de medida. Por lo tanto, se necesitan 3.200 millones de informaciones binarias frente a solo 300 bits (no millones) que tiene disponibles la computadora. En esta comparación se ha considerado que la información que manipula nuestro cerebro consiste en simples señales analógicas, lo cual no es verdad, ya que en las conexiones (sinapsis) también intervienen complejas reaciones químicas cuya misión es casi completamente desconocida (pretender codificar esa información con solo 32 bits es una burda aproximación). ¿Aceptamos por fin que la ciencia y la tecnología son insignificantes? Vale, entonces comprenderemos mejor que los que se guardan celosamente su tecnología (a la competencia y al ciudadano corriente) no son dioses ni están dotados de cualidades sobrehumanas y que el halo de inteligencia y futurismo con el que envuelven a sus productos es simplemente un artificio publicitario. Las últimas tecnologías solo son en realidad un poco más sofisticadas que la invención de la rueda y estarán a nuestro alcance si queremos y si tenemos la oportunidad. Espero haber prestado un pequeño servicio a los jóvenes estudiantes, desmitificando el mundo de los automatismos para que, si es de su interés, no duden de su capacidad de comprenderlos y reinventarlos de una forma más acertada. En la página se irán añadiendo contenidos de lo más variado, aprovechando las posibilidades de la programación para aprender experimentando.
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