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Cerebro artificial es un término utilizado habitualmente en los medios de comunicaciónpara describir la investigación que pretende desarrollar software y hardware con habilidades cognitivas similares al cerebro humano o animal.

La investigación de «cerebros artificiales» desempeña tres papeles importantes para la ciencia:

1. Un intento constante de los neurocientíficos para entender cómo funciona el cerebro humano.
2. Un experimento mental en la filosofía de la inteligencia artificial^(en), demostrando que es posible, en teoría, crear una máquina que tenga todas las capacidades de un ser humano.
3. Un proyecto serio a largo plazo para crear máquinas capaces de una acción general inteligente o Inteligencia General Artificial. Esta idea ha sido popularizada por Ray Kurzweil como IA fuerte (en el sentido de una máquina tan inteligente como un ser humano).

Un ejemplo del primer objetivo es el proyecto informado por la Universidad de Aston en Birmingham (Reino Unido) donde los investigadores están utilizando células biológicas para crear «neuroesferas» (pequeños grupos de neuronas) con el fin de desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades como el mal de Alzheimer, la enfermedad de Parkinson y la enfermedad de neurona motora.

El segundo objetivo es ejemplificado por la máquina de Turing y más recientemente en el funcionalismo de estados de la máquina de Hilary Putnam.

El tercer objetivo es el que suele llamarse inteligencia general artificial por los investigadores.Sin embargo Kurzweil prefiere el término más memorable IA Fuerte. En su libro La Singularidad está Cerca se centra en la emulación de todo el cerebro usando máquinas de computación convencionales como forma de implementación de cerebros artificiales, y afirma (por razón del poder de las computadoras que sigue una tendencia de crecimiento exponencial) que esto podría pasar en 2025. Henry Markram, director del proyecto Blue Brain (que pretende la emulación del cerebro), hizo una afirmación similar (2020) en la conferencia TED de Oxford en 2009.^[1]

A pesar de que la emulación directa del cerebro usando redes neuronales artificiales sobre una máquina de computación de alto rendimiento es un enfoque común, existen otros enfoques. Una implementación alternativa del cerebro artificial podría basarse en los principios de coherencia/decoherencia de fase no lineal de la Tecnología Holográfica Neural (HNeT). La analogía se ha hecho a los procesos cuánticos a través del algoritmo sináptico nuclear que tiene grandes similitudes con la ecuación de onda QM.

(WIKIPEDIA)