¿Puede la inteligencia artificial desarrollar conciencia como la humana? Una nueva teoría pone el foco en el cerebro

Durante años, cada avance en inteligencia artificial ha reactivado la misma pregunta: si las máquinas podrían llegar a ser conscientes. El debate suele oscilar entre el entusiasmo tecnológico y el escepticismo biológico. Un nuevo estudio científico propone cambiar el punto de partida. El problema, sugiere, no es la potencia de las máquinas, sino el concepto de “computación” que se usa para entender la mente.

El trabajo fue publicado en la revista Neuroscience and Biobehavioral Reviews y plantea un enfoque llamado computacionalismo biológico. Desde esta perspectiva, el cerebro no ejecuta programas abstractos como un ordenador, sino que calcula a través de su propia materia física. Esta idea obliga a repensar cómo se entiende la conciencia, tanto en humanos como en sistemas artificiales.

¿Qué propone el computacionalismo biológico?

Los autores del estudio, los neurocientíficos Borjan Milinkovic y Jaan Aru, no afirman que las máquinas nunca puedan ser conscientes. Lo que sostienen es que la conciencia podría depender de un tipo de computación que hoy no existe en los sistemas digitales.

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La propuesta central es clara: en el cerebro no hay una separación entre “hardware” y “software”. Ambos son lo mismo. La mente no surgiría de algoritmos abstractos que pueden ejecutarse en cualquier soporte, sino de procesos físicos concretos, inseparables de la biología.

El objetivo del estudio no es definir qué es la conciencia, sino responder una pregunta más básica: por qué los cerebros pueden generar experiencia consciente y las máquinas actuales no. Para ello, los autores analizan cómo computa realmente el cerebro y por qué ese cálculo es distinto al de los ordenadores.

El viejo debate: ¿algoritmos o biología?

La discusión sobre la conciencia suele dividirse en dos posturas. La primera es el funcionalismo computacional, que sostiene que la conciencia es información bien organizada, sin importar el material que la procese. Desde esta visión, si una máquina reproduce las mismas funciones que un cerebro, debería generar conciencia. Las neuronas serían solo una forma posible de implementar un algoritmo.

En el extremo opuesto está el naturalismo biológico, que afirma que la conciencia depende de procesos físicos propios de los sistemas vivos. Copiar funciones no sería suficiente. Harían falta neuronas reales, química, metabolismo y una organización biológica específica.

Ambas posturas explican algunos aspectos, pero también dejan vacíos. El funcionalismo suele ignorar el papel del cuerpo y la energía. El biologicismo, en cambio, no siempre aclara qué hace especial a la biología. El resultado ha sido un debate estancado.

El nuevo marco teórico intenta salir de ese bloqueo. Propone que la clave no está en elegir entre algoritmo o biología, sino en entender cómo computa un cerebro real.

Por qué un cerebro no es un ordenador

Los ordenadores modernos separan de forma clara sus componentes. Hay memoria, procesador e instrucciones que se ejecutan paso a paso. Esta arquitectura permite control y corrección de errores, pero también impone límites.

El cerebro funciona de otra manera. No existe una frontera clara entre procesar y almacenar información. Las neuronas cambian su estructura mientras operan, y la actividad modifica de forma continua al propio sistema. Además, el cerebro no trabaja solo con señales discretas. Cada impulso nervioso ocurre dentro de un entorno continuo de campos eléctricos y gradientes químicos.

En un ordenador, el tiempo de cálculo es una abstracción. En el cerebro, el tiempo físico es el tiempo de computación. Las señales se transforman mientras fluyen. Según el estudio, este detalle es clave. Si la computación depende del sustrato físico, simularla no basta. Un modelo digital puede imitar resultados, pero no necesariamente el proceso que los genera.

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Escalas, energía y conciencia

Otro punto central del estudio es la importancia de las escalas. En el cerebro, los procesos microscópicos y macroscópicos están acoplados. Lo que ocurre a nivel molecular influye en redes completas, y esas redes modifican la estructura del sistema.

En los ordenadores, los niveles están separados. Un programa no cambia la física del chip mientras se ejecuta. En el cerebro, la actividad sí altera la estructura, y esa estructura condiciona la actividad futura.

Esta integración está ligada a una restricción clave: la energía. El cerebro consume mucha energía, pero aun así debe ser eficiente. Según el estudio, esta limitación obliga a reutilizar procesos en lugar de duplicarlos. Una misma dinámica cumple varias funciones, lo que reduce el gasto energético.

Desde este enfoque, la conciencia no sería un añadido, sino una consecuencia de cómo el cerebro coordina información a gran escala con recursos limitados. La experiencia consciente surgiría de un sistema que necesita integrar información sin gastar energía de más.

¿Qué significa esto para la inteligencia artificial?

El estudio no afirma que la conciencia artificial sea imposible. Lo que sugiere es que mejorar algoritmos digitales puede no ser suficiente. Los sistemas actuales se basan en una computación abstracta y separable, distinta a la del cerebro.

Las redes neuronales modernas pueden simular funciones cerebrales con alta precisión. Sin embargo, simular no es lo mismo que realizar físicamente esos procesos. Según los autores, esta diferencia es relevante.

Si la conciencia depende de una computación híbrida, multiescala y ligada a la energía, las máquinas del futuro tendrían que cambiar de base. No bastarían mejores programas. Harían falta nuevos tipos de sistemas físicos. Campos como la computación neuromórfica o los dispositivos basados en procesos químicos avanzan en esa dirección, aunque todavía están lejos de reproducir la organización cerebral.

Tal vez la pregunta correcta no sea qué algoritmo produce conciencia, sino qué tipo de materia puede hacerlo. Por ahora, esa pregunta sigue abierta.