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Esta extraña condición médica hace creer a las personas que están muertas

Ciencia

Por: Luis Alberto Hara - 11/05/2016

Algunos viven creyendo que no existen... y esta ilusión podría usarse en el desarrollo de la inteligencia artificial

En 1882, el neurólogo francés Jules Cotard dio con una extraña enfermedad de la que aún se sabe relativamente poco. El llamado síndrome de Cotard provoca a quienes lo padecen la sensación de que sus órganos se encuentran en descomposición, que están muertos o que simple y sencillamente no existen.

Resulta contradictorio asumir que alguien puede pensar que no existe; si no existe ¿cómo puede pensar? Esta condición resulta paradójica si se piensa desde la famosa máxima del pensador francés Descartes: "Pienso, luego existo".

Aunque es terrible para los que viven con esta condición, quienes la estudian han encontrado una fuente enigmática que podría explicar, entre otras cosas, cómo funciona la conciencia que tenemos de nuestra propia existencia.

Algunas pruebas hechas a pacientes con síndrome de Cotard demuestran poca actividad cerebral en las áreas relacionadas con la conciencia de sí mismos o del cuerpo. Así, estudiarlo es un camino para conocer cómo funcionan normalmente estas funciones cerebrales.

Y no sólo resulta interesante desde el estudio de la psicología o las neurociencias; algunos ingenieros en robótica están prestando atención para aplicar lo aprendido en el desarrollo de inteligencia artificial que replique el comportamiento humano. ¿Entender el síndrome de Cotard nos ayudará a construir máquinas conscientes de sí?

Este desorden neurológico es tan raro que muchos expertos en inteligencia artificial apenas saben de su existencia. Raúl Arrabales, profesor en el Instituto de Economía Digital de la Universidad ESIC en España, se ha enfocado en trabajar en desarrollar conciencia en máquinas y explica que a menudo esta clase de enfermedades pueden ser grandes guías.

"En la mayor parte de las líneas de investigación se utilizan diferentes sustancias entre los sistemas biológicos humanos y las máquinas que componen a la inteligencia artificial pero sus mecanismos y funciones suelen ser las mismas”, dice. “Así que tener ejemplos de sistemas humanos con mal funcionamiento es útil para entender cómo deben funcionar".

Este síndrome es particularmente interesante pues pone de relieve el mecanismo que permite a un ser reconocerse; si logramos comprender por completo las causas que originan esta enfermedad, podremos reconocer la forma en que el cerebro cumple esta función y luego, en potencia, podremos reproducirla.

Por otro lado, el profesor Selmer Bringsjord del Instituto Politécnico de Rensselaer, quien ha logrado construir robots capaces de deducir su propia existencia de manera lógica, concuerda en que esta línea de investigación es de suma utilidad. La noción matemática de la existencia y los mecanismos cerebrales que activan la conciencia de existir están algo alejados. Bringsjord apunta que la incapacidad robótica para lidiar con las paradojas puede resultar debilitante para la tecnología, pero asimismo puede trazar un camino para que las máquinas procesen mejor las inconsistencias y contradicciones.

Un ejemplo clásico de cómo funciona este error es la paradoja del mentiroso. Analicemos la frase “esta oración es falsa”. Si la oración es falsa realmente entonces es cierto lo que dice. Si es verdadera entonces resultará falsa. La conclusión es que la oración será verdadera solamente si resulta falsa, una contradicción clásica en el mundo de las matemáticas que los robots simplemente no pueden comprender.

El síndrome de Cotard presenta un ejemplo más concreto del tipo de contradicciones lógicas a las que se enfrenta la robótica para crear máquinas capaces de procesar este tipo de paradojas. Muchos, comenta Bringsjord, están cansados del ejemplo de la paradoja del mentiroso; piensan que se trata de un simple truco lingüístico. Este síndrome resulta concreto y directo. Asegura que a través de su estudio se aprenderán estructuras aplicables a sus propias creaciones, basadas en pensamiento lógico-matemático, que serán muy útiles y productivas en el futuro de la robótica.

 

Con información de Quartz