RedacciónT21 
Investigadores de la Universidad Técnica de Viena tradujeron a código informático el sistema neuronal de un gusano, lo descargaron a un ordenador y crearon un gusano artificial al que enseñaron trucos increíbles sin necesidad de añadir programación adicional alguna.
Las reacciones del gusano artificial fueron las mismas que la del gusano vivo, planteando a los investigadores la duda de si el gusano artificial era un simple programa de ordenador o un ser vivo, según explican en un comunicado de la citada universidad.
El gusano usado en el experimento es el nematodo Caenorhabditis elegans (C. elegans), que mide un milímetro de largo y tiene un organismo muy simple. Por sus características es un organismo muy interesante para la ciencia, y se ha empleado para modelo experimental en estudios genéticos, de la obesidad, diabetes, Alzheimer o el envejecimiento.
También es el único ser viviente cuyo sistema neuronal ha sido analizado por completo. Este sistema, de sólo 300 neuronas, puede dibujarse como un diagrama de circuito o reproducirse también mediante un programa informático, de modo que la actividad neuronal del gusano puede ser replicada en un ordenador.
Las neuronas que posee este nematodo son suficientes para asegurarse de que puede encontrar su camino, comer bacterias y reaccionar a ciertos estímulos externos. Por ejemplo, puede reaccionar a un toque en su cuerpo. Se desencadena una respuesta refleja y el gusano se retuerce.
Cableado en la red neuronal
Este comportamiento se puede explicar perfectamente: está determinado por las células nerviosas del gusano y la fuerza de las conexiones entre ellas. Cuando esta simple respuesta neuronal refleja se recrea en un ordenador, entonces el gusano simulado reacciona exactamente de la misma manera que el organismo vivo ante una estimulación virtual, no porque alguien lo haya programado para hacerlo, sino porque este tipo de comportamiento está cableado en su red neuronal.
«Esta respuesta refleja de dicho circuito neuronal es muy similar a la reacción de un agente de control que equilibra un poste», explica uno de los autores de esta investigación, Ramin Hasani.
Este es un problema de control típico que puede ser resuelto bastante bien por los controladores estándar: un poste se fija en su extremo inferior a un objeto en movimiento, y se supone que debe permanecer en una posición vertical.
Cuando comienza a inclinarse, el extremo inferior tiene que moverse ligeramente para evitar que el poste se vuelque. Al igual que el gusano tiene que cambiar su dirección cada vez que es estimulado por un toque, el poste debe moverse cada vez que se inclina para conservar el equilibrio y no caerse.
Mathias Lechner, Radu Grosu y Ramin Hasani querían averiguar si el sistema neuronal de C. elegans, descargado en una ordenador, podía resolver este problema, sin agregar ninguna célula nerviosa, simplemente afinando la fuerza de las conexiones sinápticas. Esta idea básica (ajustar las conexiones entre las células nerviosas) es también la característica de cualquier proceso natural de aprendizaje.
Un programa sin programador
Para averiguarlo, los investigadores se apoyaron en el así llamado aprendizaje de refuerzo, un área del aprendizaje automático inspirada en la psicología conductista, cuya función es determinar qué acciones debe escoger un programa informático en un entorno dado con el fin de maximizar alguna noción de «recompensa» o premio acumulado.
Usando este sistema, la red neuronal del nematodo implicada en la reacción a un toque físico (cuando se retuerce) fue entrenada y optimizada para enseñarle a equilibrar un poste en movimiento y evitar su caída.
El resultado fue completamente satisfactorio: el nematodo artificial fue capaz de reaccionar para estabilizar el poste, sin necesidad de que los investigadores añadieran una línea de código al circuito informático descargado del nematodo vivo. El resultado se obtuvo simplemente entrenando un sistema biológico replicado en un ordenador: enseñándole a reaccionar ante la posible caída del poste, de la misma forma que lo hace cuando alguien lo toca.
Los investigadores se proponen profundizar en este trabajo para explorar nuevas potencialidades de estos cerebros informáticos replicados de un organismo vivo. El proyecto intenta descubrir si existe una diferencia fundamental entre los sistemas nerviosos vivos y el código informático. ¿El aprendizaje automático y la actividad de nuestro cerebro son los mismos a un nivel fundamental?
Al menos podemos estar bastante seguros de que al simple nematodo C. elegans no le importa si vive como un gusano en el suelo, o como un gusano virtual en el disco duro de un ordenador, señalan los investigadores.
Referencia
Worm-level Control through Search-based Reinforcement Learning. Mathias Lechner, Radu Grosu, Ramin M. Hasani. arXiv:1711.03467
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