Mil cerebros (Jeff Hawkins)

Decía el mes pasado que no habíamos empezado la temporada del club de lectura con buen pie, pues los dos primeros libros no han dado de sí lo que esperaba, y con el tercero me ha pasado un poco lo mismo.

Se trata de una nueva teoría acerca del funcionamiento del cerebro elaborada por Jeff Hawkins, que no hay duda de que es interesante, pero tengo que decir que ha habido algunas partes que he tenido que leer varias veces y que, a pesar de ello, no he logrado comprender del todo.

Tal y como dice el autor, es posible que estemos en los inicios de una nueva forma de entender las cosas, y siempre es complicado hasta que esos conocimientos se toman como algo natural (ha pasado con otros temas). Pero la verdad es que me ha costado entenderlo.

Hay cosas interesantes, por supuesto, pero la sensación que me ha dejado no ha sido la mejor. Y, además, mañana no voy a poder asistir al debate del grupo, por lo que no me queda más que pasar página y esperar el próximo.

Sinopsis

Esta obra presenta una nueva teoría del cerebro, basada en la estructura "descentralizada" del neocórtex y sus unidades básicas, llamadas columnas corticales. Según la hipótesis que Hawkins propone, las función de estas columnas corticales es adjuntar marcos de referencia a objetos del mundo, y también a conceptos abstractos. Esto permite al cerebro humano situarse en el mundo y desenvolverse en él. A través de la actividad colectiva de estas columnas, el neocórtex efectúa un modelo del mundo y lo actuliza continuamente. No habría ningún "puesto de control central" en nuestro cerebro y, lejos de considerar el cerebro como un ordenador supercomplicado, Hawkins lo describe como un sistema de memoria que almacena y reproduce experiencias para ayudarnos a predecir lo que sucederá a continuación. En contra de la extendida idea de que el cerebro es un sistema tremendamente complicado, Hawkins defiende que, en realidad, las capacidades que relacionamos con la inteligencia, como la percepción visual, el lenguaje, la música, las matemáticas, la ciencia y la ingeniería dependen de un algoritmo único y relativamente simple que los modelos de inteligencia artificial serán capaces de emular muy pronto.