Una neurona que calcula debería acabar con el modelo del «simple interruptor»

¿Es una neurona un interruptor o un pequeño ordenador? Durante décadas, la respuesta de los manuales se ha inclinado por el interruptor: llegan las señales, se suman, y la célula se activa o permanece callada. Un nuevo estudio chino sugiere que esa imagen es, como mucho, una caricatura. Lo que no deberíamos hacer es saltar de ahí a los «cerebros en un chip».

El estudio dice que una sola célula puede sopesar una regla frente a la evidencia

Según la Academia China de Ciencias, los investigadores utilizaron microscopía de dos fotones para observar neuronas de la corteza auditiva. Vieron que las dendritas y los cuerpos celulares realizaban por sí mismos una comparación, lo que sugiere que una neurona aislada lleva a cabo el cálculo. El trabajo se publicó en línea en Science el día 16, tal como cuenta el resumen de Webull sobre la cobertura china. El líder del equipo, Xu Ninglong, trabaja en el Centro de Excelencia en Ciencia del Cerebro y Tecnología de la Inteligencia de la Academia China de Ciencias, según CGTN. Según UrduPoint, la información relacionada con las reglas y la información sensorial se comparan dentro de la misma neurona.

La documentación de la que disponemos es sobre todo cobertura de prensa y resúmenes, no el artículo en sí. Por tanto, no podemos juzgar la muestra, la especie, los controles ni el tamaño de los efectos. Conviene tomar los detalles como provisionales.

El interruptor siempre fue una simplificación

Lo interesante no es que una neurona «haga cálculos». Es dónde ocurre el cálculo. La afirmación señala a las dendritas, esas ramas con forma de árbol, como el lugar donde se resuelve un paso clave de la cognición superior. Encaja con un patrón más amplio: una noticia de ScienceDaily de agosto ya describía las neuronas corticales humanas como capaces de realizar cálculos notablemente complejos. Dos líneas de trabajo independientes que apuntan en la misma dirección convencen más que un titular espectacular.

A nuestro juicio, esta es la conclusión correcta. Si una sola célula puede sopesar una regla frente a la evidencia sensorial que le llega, contar neuronas es una mala manera de estimar lo que puede hacer un cerebro. Puede que la unidad de cálculo sea más pequeña de lo que suponíamos y que la capacidad del cerebro sea mayor. Es un cambio conceptual genuino para la neurociencia, y merece más atención de la que va a recibir.

También conlleva una salvedad que los titulares se saltan. «Cálculo» es una palabra elástica. Que una dendrita haga una comparación no significa que una célula razone. Llamarla «pequeño ordenador», como hace la cobertura de CGTN, es una metáfora, y las metáforas invitan a pasarse de rosca.

El enfoque de la IA es lo más endeble

Algunos medios trazan una línea hacia las máquinas. CGTN afirma que el hallazgo podría apuntar hacia una generación más flexible de inteligencia artificial. Otro texto sostiene que incorporar el mecanismo a futuros algoritmos podría «potencialmente» permitir que los sistemas generen hipótesis con rapidez y deduzcan reglas nuevas a partir de muestras pequeñas. Fíjate en las cautelas: «podría», «potencialmente».

Pensamos que eso es especulación disfrazada de hoja de ruta. Nada de lo que hemos visto muestra un algoritmo construido sobre este mecanismo, y mucho menos uno que supere a los métodos actuales. Pasar de una observación en la corteza auditiva a un sistema de aprendizaje es un camino largo, y muchas intuiciones biológicas prometedoras no han sobrevivido a él. Además, según se cuenta, el estudio dice que el cerebro refuerza una sinapsis solo cuando una conjetura demuestra ser fiable. Eso es una afirmación sobre la economía del aprendizaje en biología, no una especificación de ingeniería.

Léelo primero como biología y deja los chips para después

El veredicto honesto: es una buena razón para jubilar el atajo de la neurona-interruptor en las explicaciones divulgativas, y una mala razón para esperar chips inspirados en el cerebro el año que viene. Hay que esperar a una replicación independiente, comprobar si el efecto se mantiene en otras áreas del cerebro y en otras especies, y desconfiar de quien venda hoy el beneficio para la IA. La neurona acaba de volverse más interesante. Las máquinas pueden esperar.