domingo, 27 de marzo de 2011

Poesía compuesta por ordenador

En su constante aproximación a la simulación del comportamiento humano, los ordenadores son capaces de componer poesía. ¿Superan el Test de Turing? Júzgalo tú.
No soy un gran aficionado a la poesía. Me cuesta encontrar los múltiples sentidos, me falta paciencia y con frecuencia no la entiendo (o no se si la he entendido por completo, o no se si he entendido lo que el autor quería transmitir). Es quizá por ello que soy un buen candidato a quedar deslumbrado por lo que hacen los ordenadores en este ámbito. Juntan palabras, a veces sin errores y con aparente sentido. Los generadores de poesía son programas que pueden ser muy pequeños y con un buen resultado aparente.

¿Puede un computador escribir un poema de amor? es un libro del poeta Dionisio Cañas y el psicólogo Carlos González Tardón en el que reflexionan sobre el asunto.  ¿Un ejemplo?
Yunques ahumados
Sus muslos se me escapaban como
Peces sorprendidos
La mitad llenos de alas.
Con la sombra levanta
La arquitectura del humo
Un pie de mármol afirma
Su casto fulgor enjuto

Pablo Gervás, informático ha creado los generadores de poemas WASP (the Wishful Automatic Spanish Poet) y es autor de "Un modelo computacional para la generación automática de poesía formal en castellano" (descargar pdf)
Marchitará la nieve, el fin pesado,
por tal caso, con una lengua sola,
duro rato de rastro ensangrentado
¿Más generadores? consulta Escritura automática

Aunque mejor aún, prueba por ti mismo con los generadores de poemas y texto de Féliz Remirez. Puedes incluso leer el código del programa. Si tienes tiempo, te recomiendo que leas su ilustrativo y divertido artículo.

Generador automático de poemas Félix Remírez Año 2009
Generador automático de textos Félix Remírez 2009

martes, 22 de marzo de 2011

La comprensión del lenguaje de Chaser, una perra border collie

Un interesante estudio revela la comprensión del lenguaje de Chaser, una perra border collie. Mediante cuatro experimentos se investigó su capacidad para adquirir habilidades de lenguaje receptivo. En esencia el animal asignaba correctamente nombres propios (hasta 1022), distinguía entre nombres y verbos e incluso era capaz de distinguir nombre comunes.
  1. El experimento 1 demostró que Chaser aprendió y retuvo, durante un período de 3 años de entrenamiento intensivo, los nombres propios de 1022 objetos.
  2. En el experimento 2 se presentaron al azar combinaciones en parejas de tres órdenes y tres nombres y se demostró que Chaser entendió la diferencia de significado entre las órdenes y los nombres propios. Chaser entendió que los nombres se refieren a objetos, independiente de la conducta dirigida hacia los objetos.
  3. El experimento 3 demostró la capacidad de Chaser para aprender tres sustantivos comunes - palabras que representan categorías. Chaser demostró las asignaciones de nombre a objeto: uno-a-muchos (nombre común) y muchos-a-uno (múltiples nombres).
  4. El experimento 4 demostró la capacidad de Chaser de aprender palabras mediante el razonamiento deductivo por exclusión - inferir el nombre de un objeto basado en la novedad entre los objetos familiares que ya tenían nombres.
En conjunto, estos estudios indican que Chaser adquirió la comprensión referencial de los sustantivos, una habilidad que se atribuye normalmente a los niños, que incluye: 
  1. la conciencia de que las palabras pueden referirse a objetos, 
  2. la conciencia de las claves verbales que mapean las palabras sobre los objetos referidos, y 
  3. la conciencia de que los nombres pueden referirse a objetos únicos o a categorías de objetos, independientemente de los comportamientos dirigidos hacia esos objetos.

domingo, 20 de marzo de 2011

Dormir protege los recuerdos contra el deterioro

La reproducción de recuerdos mientras la gente está despierta permite su deterioro. Pero la reactivación de recuerdos durante el sueño los protege de las interferencias, según un estudio publicado en la revista Nature Neuroscience  y recogido en  Wired.
El hallazgo demuestra que el cerebro maneja de forma diferente los recuerdos durante el sueño que estando despierto. Equipados con este nuevo conocimiento, los terapeutas pueden ser capaces de modificar los recuerdos traumáticos, sobrescribir los malos recuerdos con otros buenos y luego consolidar los nuevos recuerdos con un sueño.
En el estudio, los voluntarios practicaron un tipo de juego en el que tenían que recordar la ubicación de parejas de cartas. Mientras tanto, flotaba cerca de la nariz de los voluntarios un olor ligeramente desagradable. Una vez que los voluntarios habían dominado el juego, algunos se quedaron despiertos, mientras que otros echaron una siesta de unos 40 minutos. Los investigadores reactivaron la memoria de algunos de los voluntarios, liberando de nuevo el olor. Después de que los voluntarios de la siesta despertaran, los voluntarios jugaron a una versión ligeramente diferente del juego de cartas y se probó para ver que tal recordaban la ubicación de las cartas originales.
Los voluntarios cuyos recuerdos no se habían reactivado por el olor (tanto los que durmieron como los que estuvieron despiertos), recordaron el 60 por ciento de las parejas. Cuando los investigadores provocaron la reactivación de los recuerdos mientras los voluntarios estaban despiertos, el recuerdo de las ubicaciones correctas se redujo a alrededor del 41 por ciento. Los investigadores esperaban ese resultado. Estudios previos han demostrado que invocar de nuevo un recuerdo mientras se está despierto lo hace vulnerable a la interferencia de nuevos materiales, tales como un segundo juego de cartas.
Pero la verdadera sorpresa llegó cuando el equipo reactivó los recuerdos en los voluntarios que durmieron siesta y comprobó de qué forma afectó su rendimiento despierto. "Con la reactivación del olor, fueron casi perfectas". Los voluntarios eligieron correctamente el 84 por ciento de las parejas de cartas originales cuando el recuerdo se invocó durante una siesta que consistía principalmente en sueño profundo de ondas lentas (a los voluntarios se les despertó antes de entrar en el sueño REM).
Los escáneres cerebrales también revelaron qué diferentes áreas del cerebro estaban involucradas durante la reproducción del recuerdo en función de si los voluntarios estaban despiertos o dormidos. Mientras se está despierto, la reproducción del recuerdo activa la actividad sobre todo en el lado derecho de la corteza prefrontal lateral, una parte del cerebro involucrada en la recuperación de la memoria. Pero durante el sueño, la reproducción del recuerdo se asoció con una fuerte actividad en el hipocampo y partes de la corteza. El hipocampo está implicado en la formación de la memoria y los recuerdos se transfieren desde la memoria a corto plazo en el hipocampo a la memoria a largo plazo en la corteza. La reactivación de recuerdos durante el sueño puede acelerar la transferencia, dicen los investigadores.
Los investigadores están probando ahora si la activación de recuerdos durante el sueño REM también contribuye a su estabilización. La actividad cerebral durante el sueño REM es similar a la vigilia, por lo que los investigadores sospechan que los recuerdos también pueden ser inestables durante el sueño REM y permitir la edición y la reorganización.

domingo, 13 de marzo de 2011

Por qué ganó Watson. Velocidad y metacognición


Stephen Baker ha escrito un libro renombrado sobre el encuentro: Final Jeopardy: Man vs. Machine and the Quest to Know Everything. Como es de esperar las preguntas más interesantes se formulan en torno al cerebro humano, no acerca de las máquinas. Cuando nos preguntamos si piensa Watson, nos preguntamos si eso que hace Watson y que conocemos se parece a lo que nosotros hacemos, que no conocemos y que llamamos pensar.
Al fin y al cabo nosotros hemos construido las máquinas y las entendemos (o siempre podemos llamar a alguien que las entienda). Pero el cerebro sigue albergando enormes misterios. Una de las equivocaciones recurrentes a la hora de comparar los ordenadores y los hombres, tanto se trate de Deep Blue ganando al ajedrez a Gary Kasparov como de Watson ganando en Jeopardy es afirmar que los ordenadores se comportan de forma distinta que los cerebros o por decirlo de otra forma, que no imitan a los cerebros: los programas de ajedrez no imitan el comportamiento humano, Watson no se comporta como los humanos. Esto es solo parcialmente cierto. Desde luego no siguen la misma secuencia de pasos que los humanos. Pero los ordenadores solo hacen cosas que los humanos sabemos hacer. Los programadores escriben rutinas que ellos entienden y piden a los ordenadores que las lleven a cabo. La diferencia estriba en la velocidad con la que ejecutan las rutinas. No hay nada que haga un ordenador que un hombre no pueda hacer con papel y lápiz ( aunque necesite para ello siglos y kilómetros de papel ).

En un excelente artículo (como todos los suyos) Mind Hacks se plantea algunas novedades de Watson. Entre los muchos algoritmos que incorpora el artículo se refiere a dos. Uno de ellos es constraint satisfaction o satisfacción de requisitos por el que el sistema encuentra la solución que mejor se ajusta a los requisitos de un problema que no tiene solución matemática exacta. Este es en efecto una de las novedades del sistema ya que se plantean múltiples hipótesis y se elige la mejor, considerando que ninguna es buena al 100%. El otro se denomina local search e indica cuando considerar la búsqueda suficiente y detenerla debido a  que siempre sería posible seguir hurgando en los datos. Estas estrategias que emplea Watson ¿son humanas? Evidentemente sí, responden a aproximaciones que usamos con regularidad.

Un aspecto muy interesante es la metacognición. No solo sabemos cosas. Sabemos que sabemos. Tenemos la sensación de saberlo. Sé que conozco la respuesta antes de dar con ella. Lo tengo en la punta de la lengua (expresión que al parecer es muy similar en muchos idiomas). Sé que si sigo buscando voy a dar con la respuesta. Quizá deba empezar con la A y seguir el alfabeto hasta encontrar el nombre de la persona a la que acabo de saludar. O seguir otras estrategias de recuperación de la información. Pero con una alta probabilidad si creo que lo sé es que lo sé.
Pulsador accionado de forma mecánica por Watson
Watson carece de metacognición (aunque no sería difícil programar estadísticamente algo semejante, no sería metacognición). Hasta que no encuentra la respuesta no sabe que lo sabe. Y en el programa Jeopardy la confianza es fundamental ya que las respuesta erróneas puntúan negativamente.

¿Por qué ganó Watson? Uno de los dos concursantes rivales de Watson, Brad Ruter (el que había ganado más dinero en la historia del concurso) lo explica en Why I Lost to Watson. Los tres concursantes conocen la mayoría de las respuestas, pero Watson es el más rápido con el pulsador. La secuencia en Jeopardy es como sigue:
  1. Se presenta la pregunta visualmente a los participantes.
  2. El presentador lee la pregunta en alto.
  3. Se activa el pulsador. (Si un jugador pulsa antes de tiempo su pulsador se desactiva unos instantes)
En cuanto se presenta la pregunta y mientras el presentador está leyéndola (lo que le lleva unos tres segundos) Watson está procesando datos. Cuando se activa el pulsador, Watson usa entre 4 y 10 milisegundos en apretar el pulsador. Un tiempo imposible de batir para los humanos, aunque sepan la respuesta o tengan metacognición y sepan que lo saben. Watson perdió las preguntas de la categoría "Actores que dirigen". El motivo es que el presentador necesita poco más de 1 segundo en leer el título de la película, Watson no sabe que lo sabe y necesita 3 segundos para encontrar la respuesta, pero antes de ello los humanos se han adelantado.

domingo, 6 de marzo de 2011

Ingeniería genética

Navegar por los sitios de internet dedicados a la biología lleva a toparse inevitablemente con la ingeniería genética. Como su nombre indica, además de una rama de la ciencia, es una ingeniería cuyo objetivo es manipular el material genético. El conocimiento genético está permitiendo la secuenciación de diversos genomas, entre ellos el del hombre. La ingeniería genética está creando múltiples organismos modificados que resultan herramientas sorprendentes en manos de los científicos. Descifrados algunos de lo mecanismos básicos de la genética, los científicos están empezando a modificar organismos como si fueran juegos de Lego, usando para ello herramientas biológicas que permiten cortar y pegar trabajando con nuestros amigos los virus y bacterias.
Recojo algunos inventos que me han llamado la atención en un lenguaje profano que no debería ocultar el enorme trabajo que hay detrás de ellos. Los ratones knokout, las proteínas fluorescentes GFL, los vectores virales, o la optogenética son algunas poderosas herramientas recientes.

El ratón de laboratorio no es producto de ingeniería genética sino de selección genética. El cruce de individuos durante generaciones ha permitido cepas genéticamente puras. Cuando se utilizan en experimentos se puede descartar el factor genético ya que todos son iguales y por lo tanto se puede atribuir las diferencias a otros factores (como por ejemplo el fármaco suministrado).

El ratón knockout es un ratón en el que se ha sustituido una parte de su ADN. para eliminar la acción de alguno de sus genes. De este modo podemos saber para qué sirven los genes suprimidos. La creación del ratón es compleja ya que hay que: crear el ADN resultante; introducirlo en células madre del ratón (el ratón, llamado quimera, contendrá una mezcla de células, algunas con el ADN original y otras con el nuevo ADN); aparear el ratón tantas veces como sea necesario para conseguir cepas puras con el nuevo ADN. Se disponen ya de múltiples cepas de ratones knockout y su número va creciendo. En 2007 Mario R. Capecchi, Martin Evans y Oliver Smithies recibieron por ello el Premio Nobel de Medicina.

Una medusa emite luz a causa de una proteína llamada GFP proteína verde fluorescente. Martin Chalfie, Osamu Shimomura y Roger Y. Tsien recibieron el Premio Nobel de Química en 2008 por sus trabajos con GPF. El gen que produce GPF está aislado y se puede incorporar al ADN de otras células que se vuelven fluorescentes y pueden ser cómodamente observadas por un microscopio óptico. Nuevas proteínas fluorescentes se han aislado y con una combinación de ellas se pueden lograr múltiple colores. Es lo que se ha hecho con Brainbow que saltó a la luz en 2007.
Cerebro del pez cebra usando Brainbow
Hipocampo usando Brainbow
La modificación puede hacerse en el genoma y después producir un individuo en el que todas sus células tienen el gen cambiado. Pero también puede hacerse en un animal vivo. Para ello se utiliza un vector, un agente que introduce en nuevo gen en determinadas células. Es el caso de los virus, organismos especializados en cambiar el código genético de las células que infectan. Modificamos un virus para quitarle su acción patógena y añadimos el gen de nuestro interés. Luego infectamos con el virus las células en las que deseamos realizar la sustitución genética.

Optogenética
En 1979, el premio Nobel Francis Crick proponía que el gran reto de la neurociencia es la necesidad de controlar un tipo de célula del cerebro, dejando inalteradas las demás. Los estímulos eléctricos usan electrodos  demasiado rudimentarios que estimulan un área grande e imprecisa. y las drogas son lentas e inespecíficas. La solución parece estar en la luz.
Karl Deisseroth describe la optogenética como una mezcla de óptica y genética. Basada en el estudio de algas el sistema parece tan simple como brillante. Una única proteína codificada por un único gen tiene dos partes cada una de las cuales realiza una función. Una parte de la proteína responde a la luz. La otra es una canal iónico de membrana como los existentes en todas las neuronas y que son responsables del impulso eléctrico o potencial de acción. Cuando la proteína recibe luz, el canal se abre y la neurona se dispara. Insertando este gen en el ADN de la neurona, la controlamos a voluntad con destellos luminosos y una precisión de milisegundo. Necesitamos también tecnología de emisión de luz profunda para llegar al fondo del cerebro de mamíferos en movimiento libre.
Ahora se están usando proteínas mutantes que responden a distintos colores. También proteínas rápidas y lentas: las primeras disparan potenciales de acción de hasta 200 veces por segundo mientras que las segundas provocan estados de excitación o reposo con un solo destello. Asociando estas proteínas ópticas a receptores bioquímicos específicos y usando virus como vectores, podemos infectar un determinado tipo de neurona sin afectar al resto, estableciendo así un control aún mas selectivo. También están empezando a usarse una mezcla de electrodos y fibra óptica para registrar la actividad de las neuronas. De este modo puede registrarse la actividad eléctrica de una área a la vez que la estamos estimulando ópticamente.
A medida que esta técnica esté disponible nuevas aplicaciones irán surgiendo. Una de ellas es la validación de los métodos actuales. El fMRI, por ejemplo, es un conjunto de medidas con un análisis complejo. Ahora en combinación con la optogenética se puede hacer una validación cruzada de ambas técnicas. Los estudios en enfermedades como Parkinson, esquizofrenia autismo están empezando.

La impresionante charla TED de Gero Miesenboeck muestra como ir más allá en optogenética. Han sido capaces de producir el vuelo en moscas del vinagre modificando solo las neuronas responsables del reflejo de volar. Así, con un destello, la mosca vuela. Pero han dado un paso más. Asumiendo un esquema teórico en el que existe un módulo cerebral "actor" que decide el comportamiento y un módulo "crítico" que informa de los resultados, han buscado las neuronas de este crítico y las han modificado. Con un simple pulso de luz pueden modificar la recompensa de este crítico y conseguir que el animal aprenda. Esto modifica el paradigma ya que somos capaces de modificar la recompensa y por lo tanto el comportamiento con simples destellos.

martes, 1 de marzo de 2011

Niveles de organización cerebral

Podemos dividir el cerebro en distintos niveles de organización:
  • molecular / genético
  • celular
  • columna neocortical
  • áreas cerebrales
  • sistemas
  • cerebro
  • conducta
La investigación en biología molecular y genética relacionada con el cerebro es muy vigorosa. Múltiples revistas están dedicadas a este área. Tiene el respaldo de las compañías farmacéuticas que elaboran productos basados en estas investigaciones.

Los estudios sobre la neurona comenzaron con Santiago Ramón y Cajal y su brillante obra. La neurona es fácil de definir y acotar y hoy tenemos un conocimiento muy avanzado sobre ella.
Si penetramos la corteza cerebral de fuera hacia dentro con un electrodo, registraremos una columna de unos 2mm de alto y 0,5mm de diámetro que contiene unas 10.000 neuronas que responden a un mismo estímulo sensorial (por ejemplo un leve pinchazo en la piel). Es una columna neocortical. Tiene 6 capas y su estructura es la misma en todos los mamíferos. La mayor complejidad del cerebro humano consiste en que hay más columnas que en otros mamiferos, no en que estas sean diferentes.
Las columnas se relacionan con columnas adyacentes que procesan información semejante (por ejemplo información táctil). En conjunto estas agrupaciones forma áreas que Brodman definió hace 1 siglo. Las áreas a su vez se relacionan entre sí estableciendo sistemas como el sistema visual, auditivo… Estas relaciones pueden denominarse también redes neuronales.
El conjunto de áreas y sistemas forman el cerebro, entidad bien delimitada. Por último, pero no menos importante está la conducta, a menudo olvidada, pero la gran protagonista de nuestra vida y de la relación con nuestros semejantes.