Lo llamo Argumentum un dominó, o el argumento de dominó.
En la foto en el video de YouTube a continuación hay algunas fichas de dominó que caen. Estas fichas de dominó caen en un patrón que depende de las “entradas” de tal manera que podamos describir el resultado como un “medio sumador” que realiza, en este ejemplo, la adición de 1 + 1 con acarreo. Fuera de este ‘circuito’ podríamos (si tuviéramos un número suficiente de fichas de dominó) construir una computadora totalmente genérica capaz de ejecutar programas arbitrarios. Podría jugar al ajedrez, realizar detección de bordes, reconocer caras o codificar datos de luz al igual que su retina, dadas las interfaces correctas.
Sin embargo, ninguna de las fichas de dominó sabe agregar ni siquiera lo que están agregando. Simplemente se están cayendo de acuerdo con la más simple de las causas y efectos. Me gusta la simplicidad de este modelo porque nos da una idea de lo que realmente significa ‘computación’. Literalmente es solo física, pero solo se ajusta al modelo de ‘computación’ cuando la física cae en patrones específicos. Pero estos patrones emergen por todas partes y en todo tipo de física (no solo material + gravedad como se muestra aquí). Puede encontrar ejemplos más complejos construidos con canicas o legos o juguetes de juguete o engranajes y palancas o interruptores eléctricos o, como con nuestros cerebros, la química orgánica.
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Ahora imagine que tiene un juego de fichas de dominó en los resortes para que puedan ‘reiniciarse’ e imagine que estas fichas están hechas de químicos orgánicos, lípidos, varios iones y otros químicos que se bombean electroquímicamente. Ese es tu cerebro. Está hecho de neuronas y células gliales que realizan todo tipo de cálculos, en muchos niveles, muchos de los cuales aún no hemos descubierto, pero hay algunos que entendemos con cierto detalle y otros que hemos descifrado más completamente.
Uno de los cálculos neurales que acabamos de descifrar es cómo las neuronas y las células gliales de nuestras retinas codifican las señales de luz que se envían a nuestro cerebro. Ahora entendemos con gran detalle exactamente qué están haciendo esas neuronas (y gliales) (y lo que ‘hacen’ son cosas como detección de bordes, compresión, etc.). Exactamente el tipo de cosas que nuestras computadoras pueden hacer en abstracto.
También utilizamos modelos de redes neuronales muy simples para hacer cosas como reconocer caras para que comprendamos cómo se pueden utilizar para este tipo de aplicaciones.
También observamos partes de nuestro cerebro que hacen algo muy parecido a la predicción y modelado probabilístico bayesiano, especialmente en nuestras partes motoras del cerebro. En términos muy simplistas, parece que el cerebro construye una predicción de datos sensoriales futuros basada en una acción anticipada, cuando se selecciona esa acción, los datos sensoriales reales se miden contra la predicción y las anomalías se procesan de varias maneras y esa información se pone a disposición del público. cerebro. Por ejemplo, cuando levanta una jarra llena de líquido, se espera que le dé una cierta cantidad de resistencia, por lo que se aplica una cierta cantidad de fuerza, pero cuando resulta que la jarra solo parece estar llena y se mueve hacia arriba, se nota la discrepancia ‘y ajustado para. Si hubiera una presión en la parte posterior de su brazo, se sentiría de manera diferente, como una interferencia. Etcétera. Pero constantemente hay predicciones y mediciones y (re) acciones que fluyen. Y vemos en los datos del proceso de aprendizaje una firma claramente bayesiana.
También podemos ver el “cálculo” que ocurre a nivel de una célula individual a medida que este granulocito neutrófilo procesa la señal química (las bacterias liberan moléculas de “detección de quórum” y también dejan otras señales químicas) de una bacteria Staphylococcus aureus para “perseguir” abajo:
Basado en la activación de receptores químicos en la superficie del neutrófilo, ‘detecta’ el gradiente químico y desencadena reacciones dentro de la célula que hacen que se ‘mueva’ en la dirección hacia el gradiente detectado por la polimerización / despolimerización de los filamentos de actina y miosina (y muchos otros procesos en curso también).
Claramente tiene un tipo de ‘mente’ con una forma de agencia, está actuando sobre datos sensoriales basados en procesos que ocurren dentro de sí mismo. No creo que sea de la misma complejidad, escala o experiencia que produce nuestro cerebro. No tengo idea de si tiene una experiencia ‘consciente’ o no, no parece que debería, ya que parece requerir una coordinación masiva de nuestro cerebro para generar nuestra experiencia ‘consciente’ (aprendemos más sobre esto al estudiar el mecanismos y procesos de anestesia).
También hemos aprendido mucho sobre cómo funcionan nuestros cerebros, trágicamente, de personas que han experimentado daño cerebral que daña solo una pequeña porción de su cerebro que afecta cierta capacidad específica. Hay miles de estos casos y puede encontrar fácilmente cientos de ellos en línea, lo que recomiendo encarecidamente para cualquier persona curiosa sobre este tema.
Un ejemplo muy revelador es el engaño de Capgras, en el que alguien previamente conocido por una persona se siente como un impostor idéntico. Esto puede suceder incluso cuando escuchan su voz en el teléfono, reconocen a la persona, pero al verla se eleva el sentido de “impostor”. ¿Cómo puede conciliar la especificidad de este efecto del daño físico con una visión mental no materialista?
Finalmente, si hay un dualismo con alguna fuerza ‘espiritual’ que mueve partes de nuestros cerebros (como seguramente debe comprometer nuestra percepción y control motor), pensaría que podríamos identificar esta fuerza a través de la observación cuidadosa de un cerebro. Eso sería necesario para apoyar un reclamo de dualismo; hasta entonces, la posición más racional es que nuestros cerebros crean nuestras mentes a través de su función natural INCLUSO si resulta que hay algo “especial” en la conciencia de la que no estamos conscientes actualmente.
Más recursos:
Bonnie Bassler: Cómo las bacterias “hablan” | Video en TED.com
Nuestros cerebros: previsiblemente irracionales | Listas de reproducción de TED | TED