Desde una perspectiva básica el cerebro es un órgano tangible que se puede medir, palpar y evaluar.es biología pura. La Mente, por su parte es un constructo psicológico que no tiene una teoría unánimemente aceptada que lo explique. Esta dualidad mente/cerebro viene desde el filósofo y matemático francés René Descartes con su idea de que somos cuerpo y mente. Pero a su vez de Platón cuando decía que el cuerpo es aquello que puedo entender, es el producto biológico que puedo palpar y medir, y la mente, que él identificaba con el alma, como la que nos conecta con el mundo de las ideas, un reino eterno y perfecto donde existen las formas puras de las cosas. Esta idea de la dualidad cerebro-mente se superó integrando la neurociencia y la psicología, mostrando que los procesos mentales emergen de la actividad cerebral, eliminando la separación entre mente y cuerpo y promoviendo una visión unificada de la conciencia como resultante.

Por lo tanto, la Conciencia es el conocimiento inmediato que una persona tiene de sí misma, sus actos y el mundo exterior. Un fenómeno biológico relacionado a la cognición, la percepción, la memoria, el razonamiento, la inteligencia, el aprendizaje y la creatividad.

Su comprensión ha sido un desafío central tanto para la ontología como para la ciencia. En este artículo, exploraremos una comparación detallada entre el cerebro, la mente y la conciencia, desglosada en dos modelos prominentes: la Teoría de la Información Integrada (IIT) y la Teoría del Espacio de Trabajo Global (GWT). Examinando cómo estos conceptos se relacionan con el comportamiento y la experiencia subjetiva, proporcionando una visión holística de la interacción entre estos componentes fundamentales.

Posteriormente, analizaremos las correspondencias entre estas teorías de la conciencia y los avances en Machine Learning y Deep Learning. Investigaremos cómo los distintos investigadores han utilizado sus versiones de la conciencia para construir sistemas de inteligencia artificial que imitan aspectos de la conciencia humana.

Esta comparación no solo ilumina las similitudes y diferencias entre los enfoques biológicos y computacionales, sino que también destaca el potencial de la IA para avanzar en nuestra comprensión de la conciencia y el aprendizaje.

El arte de la comprensión está en la distinción de los significantes y significados. Para establecer una concepción asertiva de la conciencia necesitamos comprender su naturaleza y sus funciones. Dr. Fabián Sorrentino.

Ahora veamos como se integran los conceptos de Machine Learning y Deep Learning a estos conceptos:

Correspondencias en las Concepciones

  1. Procesamiento de Información:
    • GWT y Machine Learning: Ambos se centran en la difusión y accesibilidad de la información. En GWT, la información se difunde en un espacio de trabajo global, mientras que en Machine Learning, los algoritmos procesan datos para hacer predicciones.
    • IIT y Deep Learning: Ambos se centran en la integración y complejidad de la información. En IIT, la conciencia surge de la integración de información, mientras que en Deep Learning, las redes neuronales profundas integran datos para aprender representaciones complejas.
  2. Estructura:
    • GWT y Machine Learning: Utilizan estructuras distribuidas. GWT se basa en redes neuronales distribuidas, mientras que Machine Learning utiliza diversos algoritmos que pueden aplicarse a diferentes tipos de datos.
    • IIT y Deep Learning: Utilizan estructuras altamente integradas. IIT se basa en la integración de conexiones neuronales, mientras que Deep Learning utiliza redes neuronales profundas con múltiples capas.
  3. Mecanismo de Acción:
    • GWT y Machine Learning: Ambos implican la coordinación de información. GWT coordina información entre diferentes áreas del cerebro, mientras que Machine Learning ajusta algoritmos basados en datos.
    • IIT y Deep Learning: Ambos implican la integración compleja de información. IIT integra información de manera no reducible, mientras que Deep Learning ajusta pesos en las conexiones neuronales para aprender de datos complejos.
Reflexión Final:

Las teorías de la conciencia y las técnicas de aprendizaje automático comparten similitudes en cómo procesan y manejan la información. GWT y Machine Learning se centran en la difusión y accesibilidad de la información, mientras que IIT y Deep Learning se enfocan en la integración y complejidad. Estas correspondencias reflejan cómo los conceptos de la neurociencia y la inteligencia artificial pueden inspirarse mutuamente para avanzar en la comprensión de la conciencia y el aprendizaje.

Un desarrollo del Dr. Fabián Sorrentino para la concepción de la Ontología de la Conciencia. Modelo MET, de Educación Transformativa – Versión 0,62-1