2.2 CEREBRO VS. MICROPROCESADOR

2.2.1 Cerebro VS. Microprocesador

La diferencia esencial entre el cerebro humano y las computadoras es en la

manera que se hace el procesamiento. Las computadoras modernas no son

más que versiones más jóvenes y eficientes que sus tatarabuelas, las

calculadoras. El otro problema de las computadoras es que el procesador y

la memoria no están integrados, son componentes distintos. En el caso del

cerebro los dos están íntegramente compaginados.

Con base en las comparaciones es posible darnos cuenta que estamos lejos

de desarrollar computadoras que lleguen cerca del poder del cerebro

humano. Sin embargo, esto aún no es motivo para desanimar. Finalmente,

puede ser que con los avances de la nanotecnología, inteligencia artificial y

de las computadoras con ADN los estudiosos puedan quebrar las barreras

del modelo computacional actual.

2.2.2 Cerebro

Es común que comparemos a la computadora con el cerebro humano. Y

parece que estas analogías quedaron más serias después de 1997, cuando

la computadora IBM Deep Blue le ganó al campeón mundial de ajedrez Garry

Kasparov en un partido de seis juegos, siendo que tres de estos resultaron

en empate.

A pesar de que la computadora sea un invento del cerebro, es indiscutible

que, en ciertos contextos, el invento supere al inventor. Actualmente,

computadoras son capaces de hacer cálculos y de trabajar para nosotros a

una velocidad asombrosa, sin caída de productividad o amenaza de

aburrimiento. Sin embargo, al mismo tiempo, estos “cerebros” no son tan

potentes o inteligentes como los que cargamos en nuestras cabezas.

La velocidad de procesamiento del cerebro humano no puede ser medida de

la misma manera como hacemos con las CPUs usadas en nuestras

computadoras. Sin embargo, es posible estimar este valor con base al

funcionamiento de la retina, el tejido nervioso del ojo responsable,

literalmente, por la visión que tenemos del mundo.

De acuerdo con el conocimiento actual de la estructura y el funcionamiento

de la retina humana, científicos establecieron que ésta es capaz de procesar

lo equivalente a diez imágenes de un millón de puntos por segundo. Y al

comparar el volumen de esta parte del ojo con la del cerebro humano,

estudiosos llegaron a la conclusión de que el cerebro posee 100 millones de

MIPS (Millones de Instrucciones Computacionales por Segundo).

Claro que, a pesar de que estas sean informaciones curiosas, no se puede,

simplemente, comparar al cerebro humano con un procesador. Es fácil darse

cuenta que la “arquitectura” de nuestro órgano es más compleja que la de

una CPU y que trata las tareas de manera diferente.

Pero ¿cuál sería el espacio disponible para el almacenamiento de

informaciones en nuestro cerebro? Finalmente, si pasamos años de nuestras

vidas aprendiendo cosas nuevas en la escuela y en el día a día, ¿será que

nuestra “memoria interna” nunca se agota?

De acuerdo con Robert Birge, de la Universidad de Siracusa, el cerebro

humano es capaz de guardar de 1 a 10 TB de informaciones, siendo que 3

TB sería la media más común. Esta estimativa fue realizada en 1996 y usó

como base la cuenta de neuronas, asumiendo que cada uno de estos fuera

capaz de almacenar 1 bit.

2.2.3 La Computadora

La computadora no es nada inteligente. Por más veloz que sea, está limitada

a ejecutar sólo la tarea para la que fue programada. Ésta, sin embargo, es

una de las desventajas que también tienen su lado bueno.

Al mismo tiempo que está limitada al algoritmo que debe ser ejecutado, la

máquina puede realizar la misma tarea durante horas y a una velocidad

constante, sin que te aburras o entres en cuestionamientos filosóficos sobre

la vida, el universo y todo lo demás.

La entrada y la salida de un microprocesador necesitan ser multiplexadas.

Esto significa que la CPU debe ser capaz de recibir datos de diversos

canales y procesarlos simultáneamente. De esta manera, la computadora es

capaz de dividir su tiempo con los incontables dispositivos adjuntados, como

cámara, tarjeta de memoria, parlantes e impresora.

Si el cerebro humano funcionara de esta manera, podrías realizar sólo una

tarea de cada vez: tendrías que mirar hacia un paisaje y sólo después pensar

sobre este, por ejemplo. Pero felizmente el cerebro funciona de manera

semejante a la computación paralela, siendo que las neuronas hacen el

papel de microprocesadores que trabajan en conjunto. Y a diferencia de un

sistema computacional común, el cerebro posee un bajo consumo de energía

y dispensa sistemas de refrigeración.

2.2.4 Microprocesador

El microprocesador es un circuito electrónico que actúa como unidad

central de proceso de un ordenador, proporcionando el control de las

operaciones de cálculo. Podríamos decir de él que es el cerebro del

ordenador. Los microprocesadores también se utilizan en otros sistemas

informáticos avanzados, como impresoras, automóviles o aviones. 

Un microprocesador no es un ordenador completo. No contiene grandes

cantidades de memoria ni es capaz de comunicarse con dispositivos de

entrada —como un teclado, un joystick o un ratón— o dispositivos de salida

como un monitor o una impresora. Un tipo diferente de circuito integrado

llamado micro controlador es de hecho una computadora completa situada

en un único chip, que contiene todos los elementos del microprocesador

básico además de otras funciones especializadas. Los micro controladores

se emplean en videojuegos, reproductores de vídeo, automóviles y otras

máquinas.

2.3 Las 10 diferencias importantes entre cerebros y computadoras

Aunque la metáfora cerebro de computadora ha servido bien a la psicología

cognitiva, la investigación en neuro-ciencias cognitivas ha revelado muchas

diferencias importantes entre los cerebros y las computadoras. Apreciar

estas diferencias podría ser crucial para comprender los mecanismos de

procesamiento neural de la información, y en última instancia para la

creación de una inteligencia artificial. Abajo, examino las más importantes de

estas diferencias (y las consecuencias para la psicología cognitiva si deja de

reconocerlas).

2.3 .1 Los cerebros son análogos; las computadoras son digitales

Es fácil pensar que las neuronas son esencialmente binarias, ya que

disparan un potencial de acción si llegan a cierto umbral, que de otra manera

no disparan. Esta semejanza superficial al digital "1 y 0" oculta una amplia

variedad de procesos continuos y no lineales que influyen directamente en el

procesamiento neuronal.

Por ejemplo, uno de los principales mecanismos de la transmisión de la

información parece ser el ritmo en que las neuronas transmiten el impulso

nervioso, una variable esencialmente continua. De manera similar, las redes

de neuronas pueden disparar en relativa sincronía o en relativo desorden;

esta coherencia afecta la potencia de las señales recibidas por las neuronas

corriente abajo. Al final, dentro de todas y cada una de las neuronas hay un

circuito integrador en colador, compuesto por una variedad de canales

iónicos y membranas en continua fluctuación de potencial.

La imposibilidad de reconocer estas importantes sutilezas puede haber

contribuido al notorio error de caracterización de los perceptrones de Minksy

& Papert, una red nerviosa sin una capa intermedia entre la recepción y la

salida. En las redes lineales, cualquier función computada por una red de

tres capas también puede ser computada por una red de dos capas

adecuadamente ordenada. En otras palabras, se pueden modelar con

precisión combinaciones de funciones lineales múltiples mediante una única

función lineal. Porque sus simples redes de dos capas no pudieron resolver

muchos problemas importantes, Minksy & Papert razonaron que esas redes

más grandes tampoco podrían. Por otra parte, los cálculos realizados por

redes más ajustadas a la realidad (por ejemplo, no lineales) son altamente

dependientes de la cantidad de capas, por lo tanto, los "perceptrones"

subestiman tremendamente la potencia computacional de las redes

nerviosas.

2.3 .2 El cerebro usa una memoria de contenido direccionable

En las computadoras, se accede a la información en la memoria buscando su

preciso lugar en la memoria. Esto es conocido como memoria byte-

direccionable. Por contraste, el cerebro usa una memoria de contenido

direccionable, de modo tal que la información puede ser accedida en la

memoria a través de una "activación difusa" desde conceptos relacionados.

Por ejemplo, pensar en la palabra "zorro" puede activar automática y

difusamente los recuerdos relacionados con otros animales inteligentes, con

jinetes a caballo cazando zorros, o miembros atractivos del sexo opuesto.

El resultado final es que su cerebro tiene una especie de "Google

incorporado", donde apenas unas pistas (palabras clave) son suficientes para

provocar la recuperación de un recuerdo completo. Por supuesto, se pueden

hacer cosas similares en las computadoras, principalmente con el desarrollo

de enormes índices de los datos almacenados, que luego también tienen que

ser almacenados y buscados para encontrar información relevante (a

propósito, casi es lo que Google hace, con algunos trucos).

Aunque ésta podría parecer una diferencia menor entre las computadoras y

los cerebros, tiene profundos efectos en el cálculo neural. Por ejemplo, un

prolongado debate en la psicología cognitiva trataba sobre si se perdía la

información de la memoria por simple decadencia o por la interferencia de

otra información. En retrospectiva, este debate está parcialmente basado en

la falsa suposición de que estas dos posibilidades están separadas, como

puede ocurrir en las computadoras. Ahora muchos se dan cuenta de que

este debate representa una falsa dicotomía.

2.3 .3 El cerebro es una enorme computadora paralela; las

computadoras son modulares y seriales

Un desafortunado legado de la metáfora cerebro-computadora es la

tendencia de los psicólogos cognitivos hacia buscar una característica

modular en el cerebro. Por ejemplo, la idea de que las computadoras

necesitan memoria ha conducido a algunos a buscar el "área de la memoria",

cuando de hecho estas diferencias son mucho más confusas. Una

consecuencia de esta simplificación excesiva es que recién ahora estamos

aprendiendo que las regiones de "memoria" (como los hipocampos) son

también importantes para la imaginación, la representación de objetivos

nuevos, la navegación espacial, y otras y diversas funciones.

De manera similar, uno podría imaginar que hay un "módulo del lenguaje" en

el cerebro, como lo podría haber en las computadoras con programas de

procesamiento de lenguaje natural. Los psicólogos cognitivos incluso

afirmaron haber encontrado este módulo, sobre la base de pacientes con

daños en una región cerebral conocida como el Área de Broca. Evidencias

más recientes han mostrado que el lenguaje también es computado por

circuitos nerviosos ampliamente distribuidos y de dominio general, y que el

Área de Broca también podría estar involucrada en otros cálculos.

2.3 .4 La velocidad de procesamiento cerebral no es fija; no hay ningún

reloj de sistema

La velocidad de procesamiento de la información neural está sujeta a una

variedad de límites, incluyendo el tiempo que usa una señal electro-química

para cruzar axones y dendritas, la mielinación axonal, el tiempo de difusión

de los neuro-transmisores a través de la fisura sináptica, las diferencias en la

eficiencia sináptica, la coherencia del disparo nervioso, la actual

disponibilidad de neuro-transmisores, y la historia previa de disparos

nerviosos. Aunque hay diferencias individuales en algo que los

psicometristas llaman "velocidad de procesamiento", no refleja un concepto

monolítico o unitario, e indudablemente nada tan concreto como la velocidad

de un microprocesador. En cambio, la "velocidad de procesamiento"

psicométrico probablemente ponga un índice a una heterogénea

combinación de todas las limitaciones de velocidad mencionadas más arriba.

De forma similar, no parecer haber ningún reloj central en el cerebro, y existe

una discusión respecto a qué tan parecidos a un reloj son en realidad los

dispositivos que mantienen el tiempo en el cerebro. Para usar sólo un

ejemplo, a menudo se cree que el cerebelo calcula la información

involucrando un cronometraje preciso, como el requerido para los delicados

movimientos de un motor; sin embargo las evidencias recientes sugieren que

el tiempo en el cerebro tiene más semejanza con las olas en una laguna que

con un reloj digital corriente.

2.3 .5 La memoria a corto plazo no es como la RAM

Aunque la aparente semejanza entre la RAM y la memoria a corto plazo o

"de trabajo" envalentonaron a muchos de los primeros psicólogos cognitivos,

un examen más minucioso revela sorprendentes e importantes diferencias.

Aunque la RAM y la memoria a corto plazo parecen necesitar energía (un

disparo nervioso en el caso de la memoria a corto plazo, y electricidad en el

caso de la RAM), la memoria a corto plazo parece contener sólo

"apuntadores" a la memoria a largo plazo, mientras que la RAM contiene

datos que son isométricos a los que contiene el disco duro. (Vea aquí más

sobre "apuntadores de atención" en la memoria a corto plazo).

A diferencia de la RAM, la capacidad límite de la memoria a corto plazo no es

fija; la capacidad de la memoria a corto plazo también parece fluctuar con las

diferencias en la "velocidad de procesamiento" (ver diferencia #4) así como

con la experiencia y el conocimiento.

2.3 6 Diferencia #6: No se puede hacer ninguna distinción entre equipo

y software con respecto al cerebro o la mente

Durante años, fue tentador imaginar que el cerebro era el equipo donde un

"programa mental" o "software mental" es ejecutado. Esto dio origen a una

variedad de modelos abstractos -parecidos a programas- de la cognición,

donde los detalles de cómo ejecutaba el cerebro ejecutaba en realidad esos

programas eran considerados irrelevantes, de la misma manera que un

programa Java puede lograr la misma función que un programa C++.

Por desgracia, esta atractiva distinción entre equipo y software oscurece un

hecho importante: la mente emerge directamente del cerebro, y los cambios

de opinión son siempre acompañados por cambios en el cerebro. Cualquier

descripción abstracta del procesamiento de la información siempre

necesitará especificar cómo la arquitectura nerviosa puede implementar esos

procesos, de otro modo los modelos cognitivos son excesivamente forzados.

Algunos culpan a este malentendido por el notorio fracaso la "IA simbólica".

2.3 .7 Las sinapsis son mucho más complicadas que las puertas

lógicas eléctricas

Otra característica perjudicial de la metáfora cerebro-computadora es que

parece sugerir que los cerebros también pueden funcionar a base de señales

eléctricas (potenciales de acción) que viajan a lo largo de puertas lógicas

individuales. Por desgracia, esto es sólo una media verdad. Las señales que

son propagadas a lo largo de los axones son en realidad de naturaleza

electro-química, y significa que viajan mucho más despacio que las señales

eléctricas en una computadora, y que pueden ser moduladas de

innumerables maneras. Por ejemplo, la transmisión de una señal no sólo

depende de las llamadas "puertas lógicas" de la arquitectura sináptica sino

también de la presencia de una variedad de químicos en la fisura sináptica,

de la relativa distancia entre sinapsis y dendritas, y muchos otros factores.

Esto se suma a la complejidad del procesamiento que tiene lugar en cada

sinapsis, y es por lo tanto profundamente equivocado pensar que las

neuronas funcionan simplemente como transistores.

2.3 8 A diferencia de las computadoras, el procesamiento y la memoria

son llevados a cabo por los mismos componentes en el cerebro

Las computadoras procesan la información de la memoria usando una CPU,

y luego vuelven a escribir los resultados de ese procesamiento en la

memoria. No existe tal diferencia en el cerebro. Mientras las neuronas

procesan la información, también están modificando sus sinapsis, que son en

sí mismas el lugar se asiento de la memoria. Por consiguiente, la

recuperación de memoria siempre modifica ligeramente esos recuerdos. (Por

lo general los hacen más fuertes, pero a veces menos exactos.

2.3 .9 El cerebro es un sistema auto-organizado

Este punto resulta naturalmente del punto previo; la experiencia da forma

profunda y directamente a la naturaleza del procesamiento de la información

neural de una manera que simplemente no ocurre en los microprocesadores

tradicionales. Por ejemplo, el cerebro es un circuito de auto-reparación; algo

conocido como "plasticidad inducida por un trauma" se pone en

funcionamiento después de una lesión. Esto puede conducir a una variedad

de cambios interesantes, incluyendo algunos que parecen revelar un

potencial sin uso en el cerebro (conocido como savantismo adquirido), y

otros que pueden resultar en una profunda disfunción cognitiva (como es por

desgracia mucho más típico en las lesiones cerebrales traumáticas y en los

trastornos del desarrollo).

En el campo de la neuro-psicología tenemos una consecuencia del error al

reconocer esta diferencia, donde se examina el desempeño cognitivo de los

pacientes con lesión cerebral para determinar la función computacional de la

región dañada. Por desgracia, y por una pobre comprensión de la naturaleza

de la plasticidad inducida por trauma, la lógica no puede ser tan sencilla.

Problemas similares subyacen los trabajos sobre los trastornos del desarrollo

y sobre el nuevo campo de la "genética cognitiva", donde las consecuencias

de la auto-organización nerviosa son frecuentemente ignoradas.

2.3 .10 Los cerebros tienen cuerpos

Esto no es tan trivial como podría parecer; resulta que el cerebro toma

sorprendentes ventajas del hecho de que tiene un cuerpo a su disposición.

Por ejemplo, a pesar de su sensación instintiva que podría cerrar los ojos y

saber la ubicación de los objetos a su alrededor, una serie de experimentos

en el campo de la ceguera ha mostrado que nuestra memoria visual es en

realidad muy escasa. En este caso, el cerebro "descarga" sus necesidades

de memoria al ambiente en donde existe: ¿por qué molestarse en recordar la

ubicación de los objetos cuando un vistazo será suficiente? Un sorprendente

conjunto de experimentos realizados por Jeremy Wolfe ha mostrado que

incluso después de preguntar cientos de veces qué formas geométricas

simples se ven en una pantalla de computadora, los sujetos continúan

respondiendo a esas preguntas por la vista y no de memoria. Una amplia

variedad de evidencia de otros dominios sugiere que apenas estamos

empezando a comprender la importancia del cuerpo en el procesamiento de

la información.

el sistema operativo más rápido. En la esquina roja, tu cerebro: un modelo

clásico con pocas variaciones de fábrica y disponible solamente en color gris.

¿Quién gana?

El cerebro humano es la computadora más eficiente y sofisticada que existe.

Esto no es debido a su capacidad de procesamiento sino a la manera en que

procesa la información y la cantidad de cosas que hace en relación a su

tamaño y consumo de energía, que no sobrepasa la de un bombillo de 20

watts y pesa y ocupa menos espacio que la mayoría de las laptops.

2.4 Velocidad de transmisión

2.4.1 Introducción

La velocidad de transmisión es la relación entre la información transmitida a

través de una red de comunicaciones y el tiempo empleado para ello.

Cuando la información se transmite digitalizada, esto implica que está

codificada en bits (unidades de base binaria), por lo que la velocidad de

transmisión también se denomina a menudo tasa binaria o tasa de bits (bit

rate, en inglés).

La unidad para medir la velocidad de transmisión es el bit por segundo (bps)

pero es más habitual el empleo de múltiplos como kilobit por segundo (kbps,

equivalente a mil bps) o megabit por segundo (Mbps, equivalente a un millón

de bps).

Es importante resaltar que la unidad de almacenamiento de información es el

byte, que equivale a 8 bits, por lo que a una velocidad de transmisión de 8

bps se tarda un segundo en transmitir 1 byte.

2.4.2 Confusiones frecuentes sobre la velocidad de transmisión

La velocidad de transmisión a través de un canal de comunicaciones hace

referencia al número de bits transmitidos por unidad de tiempo, pero esto

incluye también la información contenida en las cabeceras de los protocolos

empleados para transmitir la información entre equipos.

Así pues, si la velocidad nominal de una conexión es de 100 bps y

empleamos un protocolo que utiliza tramas de 50 bits de los cuales 10

corresponden a la cabecera, la cantidad de información efectiva que

podremos enviar por segundo será de 80bps. Esta es la razón por la que

nunca podremos enviar datos a las velocidades nominales de las conexiones

que utilizamos (como los 100Mbps de una red Ethernet convencional o los

54Mbps de una red WiFi 802.11g)

Otra confusión frecuente proviene de la asimetría de muchas conexiones,

especialmente de los accesos de banda ancha. En general, las conexiones

ADSL o las de cable-modem ofrecen velocidades distintas de subida y de

bajada, con una relación de asimetría cercana a 1:10 favorable a las

descargas. Esto implica que el tiempo empleado en descargar una

información de la red será de unas 10 veces menos que el tiempo necesario

para enviar esa misma información.

Además, es frecuente que los operadores ofrezcan conexiones con

velocidades nominales más altas que las que perciben los usuarios, puesto

que la calidad de servicio está condicionada por un gran número de factores

tales como la tecnología empleada, las posibles interferencias, la atenuación

del medio de transmisión (dependiente muchas veces de la distancia a los

nodos o centrales telefónicas que proporcionan el servicio), etc.

2.4.3 Tipos

La velocidad de transferencia de datos puede ser constante o variable:

2.4.3.1 Tasa de bits constante

(CBR): Aplica una cuantificación uniforme, por lo que no tiene en cuenta si en

la señal hay zonas con mayor o menor densidad de información, sino que

cuantifica toda la señal por igual.

2.4.3.2 Tasa de bits variable

(VBR): Aplica una cuantificación no uniforme que sí que hace diferenciación

entre las zonas con mayor o menor densidad de información, por lo que la

cuantificación resulta más eficaz.

2.4.3.3 Ancho de banda

Para señales analógicas, el ancho de banda es la longitud, medida en Hz,

del rango de frecuencias en el que se concentra la mayor parte de la

potencia de la señal. Puede ser calculado a partir de una señal temporal

mediante el análisis de Fourier. También son llamadas frecuencias efectivas

las pertenecientes a este rango.

2.4.3.4 Baudio

El baudio (en inglés baud) es una unidad de medida, usada en

telecomunicaciones, que representa el número de símbolos por segundo en

un medio de transmisión digital. Cada símbolo puede codificar 1 o más bits

dependiendo del esquema de modulación.

2.4.3.5 Frecuencia de reloj

La frecuencia de reloj indica la velocidad a la que un ordenador realiza sus

operaciones más básicas, como sumar dos números o transferir el valor de

un registro a otro. Se mide en ciclos por segundo (hercios)

2.4.3.6 Throughput

Se llama throughput al volumen de trabajo o de información neto que fluye a

través de un sistema, como puede ser una red de computadoras.

Es particularmente significativo en almacenamiento de información y

sistemas de recuperación de información, en los cuales el rendimiento es

medido en unidades como accesos por hora.