Por cien dólares podemos tener una interfaz cerebro-máquina XWave, de PLX Devices, con tecnología basada en el sensor NeuroSky eSense dry que parece utilizar la detección de patrones (los estudia externalmente), no en potenciales evocados (análisis de las ondas cerebrales). Actualmente han enfocado el servicio cara a los juegos en iPhone/iPad así como complemento para la meditación.
Las interfaces cerebro-computadora están desarrollándose a toda velocidad. Allá por 2005 los equipos de la Universidad de Duke liderados por Nicolelis habían desarrollado modelos lineales en tiempo real que actuaban sobre un brazo robótico equipado con pinza y pantalla visual además de un transductor de fuerza de agarre. La unión de los sensores de actividad cerebral a estos protoaparatos ha podido generar ya robots humanoides que interactúan con el entorno. Si esa interactuación con el entorno se une a los modelos de lenguaje como GPT de Openai, ya la carrera adquiere una velocidad solo frenada por la calidad de los ensamblajes de todas esas capacidades y aparatos. Se quiere ir al origen citando la galvanometría del siglo XIX y a Hans Berger en 1924 cuando planteó la electroencefalografía, pero también podríamos citar la rueda cuando las cosas tienen forma de circunferencia, y esto se trata ya de una singularidad más, por lo cuantitativo y por lo cualitativo, incluyendo una lógica que se escapa al humano, y la proponen las máquinas por Machine Learning, es decir, ellas solas sin contar con el humano para programar.
En 1963, el neurocientífico español José Delgado, profesor en la Universidad de Yale, logró, en Córdoba, frenar a Lucero, un toro de 250 kilos del terrateniente Ramón Sánchez. Se enfrentó al toro agitando la muleta con la mano derecha, mientras sostenía un dispositivo de control remoto en la mano izquierda, que controlaba por electrodos con radiosensores, una parte del cerebro del toro. La corriente del implante en el toro era de un miliamperio, y Lucero patinó y se detuvo y se alejó tranquilamente del doctor Delgado. En España la preocupación periodística fue la de que con esos inventos iban a desaparecer las corridas de toros. La psicología de masas hizo que el doctor Delgado revelara que recibió posteriormente muchas cartas de personas que le acusaban de estar «controlando sus pensamientos». Anteriormente había hecho bostezar a monos y atacar a gatos, con esos dispositivos de control cerebral a distancia, así como influyó en la amabilidad, la fluidez en el lenguaje o la ansiedad en pacientes con epilepsia. Y desde aquellas fechas pretendía construir una sociedad «psicocivilizada».
Hoy en día hay dispositivos invasivos como los del doctor Delgado y dispositivos no invasivos, y el campo de conocimiento se desarrolla velozmente, como hemos dicho. Entre las tecnologías de identificación del pensamiento la privacidad es una preocupación, porque decodifican y revelan el contenido mental de una persona que sea sometida a ello. Estas tecnologías de lectura mental ya están y se está esperando su masificación. Preocupa mucho el control que de ellas puedan hacer los gobiernos o las empresas privadas, ya que hasta las posturas políticas pueden ser detectadas: se hizo, por ejemplo, en 2011 a través del análisis de la amígdala, donde se detectó el porcentaje de liberalismo o conservadurismo de los participantes, así como sus posiciones de riesgo financiero, hasta calcularse con un 83% de asertividad si eran simpatizantes republicanos o no (Political Orientations Are Correlated with Brain Structure in Young Adults, Ryota, Feilden, Firth y Rees, abril de 2011).
Facebook ha anunciado una interfaz de computadora cerebral para decodificar los pensamientos de los usuarios, Microsoft ha patentado una tecnología de lectura del cerebro, y lo de Elon Musk con Neuralink es más popular. En criminología se podría comparar el trabajo del retrato robot hecho por un artista con la captura de imágenes reconstruidas a partir de detectores electroencefalográficos, muchísimo más exactas.
Reparemos ahora en otra circunstancia: Google, con el caso Brown, se ha visto obligado a borrar millones de datos de usuarios que navegaban en modo «incógnito», cuyo modo no lo era tanto, pues se almacenaban todas las historias de navegación y no se borraban, aunque el usuario no lo supiera. Esto es hace un mes. El navegador Google Chrome recopiló datos personales de sus usuarios y los usó en Google Analytics y Ad Manager, desde 2016. Ha tenido que pagar 5.000 millones de dólares por ello. Y observemos, asimismo, que el denominado en Deep Learning aprendizaje federado de la AI ya no necesita recopilar datos, sino que, a través de diversas interfaces de enorme potencia estadística se introduce en todos los dispositivos y servidores posibles, lo cual ya se usa para la conducción autónoma, la fabricación inteligente y el campo médico. Se vende como una buenísima solución para preservar la privacidad, pues no acumula datos, sino que penetra y sale en los reservorios de datos. Los modelos se entrenan en la localización original de los datos y luego los agregan en un servidor central para el modelo global (Google ha implementado aprendizaje federado en sus teclados Gboard desde 2017). Los algoritmos en el aprendizaje federado ya pululan: TensorFlow Federated es de código abierto, y está OpenFL, o el IBM Federated Learning.
Fijémonos que todo esto se está implementando en la generación de robots actuales: la empresa china Unitrae maltrata a los robots para que espabilen, y corren a 12 kilómetros hora, más rápido que un humano medio; Boston Dinamycs ya vende robots de uso militar; el Figure One, de Brett Adcock, ya se fabrica para la BMW para trabajar codo a codo con humanos, de quienes aprenden por imitación. El Figure One tiene incorporada AI generativa, va a 4 kms hora y carga compras de 20 kilos como un buen asistente doméstico, podrá repartir medicinas a los abuelos, y con su aprendizaje por imitación completará sus servicios consultando a GPT. El Figure One, de su fundador Brett Adcock, ya lleva delantera al Optimus de Elon Musk.
En medio de los apocalípticos y los tecnooptimistas, Yuval Harari dice, frente a la idea de Adcock de sustituir todos los trabajadores humanos por robots: «Cuando el valor del trabajo caiga a cero, los propietarios de los robots, que son los mismos que los de la AI, controlarán el capital, y el resto de la especie será una horda gigantesca de bocas inútiles que alimentar».
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