Startup Respaldada por Jeff Bezos Quiere Mirar Dentro del Cerebro para Resolver el Mayor Problema de la IA

¿Qué pasaría si la inteligencia artificial dejara de comportarse como un electrodoméstico voraz, siempre enchufado y siempre hambriento de datos, y empezara a aprender más como una persona? Esa es la pregunta de fondo detrás de una apuesta que ya llamó la atención de Jeff Bezos.

Según contó Wired, la startup Flourish quiere encontrar el “algoritmo central” del cerebro humano para aplicarlo a IA. La empresa fue presentada a Bezos por Rob Williams, ex Amazon, con un método muy de esa casa: escribir un comunicado de prensa ficticio como si el producto ya existiera.

La pieza clave de esa propuesta fue Cortex AI, un sistema de inteligencia sintética pensado para resolver dos límites muy visibles de la IA actual: el gasto energético y la falta de aprendizaje continuo. Bezos leyó un informe de dos páginas e invirtió 50 millones de dólares. Luego se sumaron Lux Capital, Google Ventures y Catalio, hasta llevar a Flourish a 500 millones en financiación y una valoración estimada de 2.500 millones.

Detrás del proyecto está Thomas Reardon, neurocientífico y veterano de software que trabajó en el primer navegador de Microsoft y más tarde fundó empresas compradas por Meta. Su idea es directa: las llamadas redes neuronales actuales no funcionan realmente como un cerebro, aunque su nombre sugiera otra cosa.

Un cerebro humano usa unos 20 vatios para procesar información. Un solo chip de entrenamiento de IA supera más de 30 veces ese consumo. Y cuando el sistema escala a centros de datos, la demanda llega a miles de chips y a gigavatios de energía, un nivel comparable al de pequeñas ciudades.

Ahí aparece el mecanismo que Flourish quiere copiar. En vez de construir una central cada vez más grande, busca entender el cableado fino del cerebro: sus columnas corticales, una especie de módulos repetidos que podrían actuar como unidad computacional básica.

El interruptor de memoria que la industria quiere encontrar

Además, el equipo trabaja en un sistema de gestión de memoria inspirado en el hipocampo, la región cerebral asociada al recuerdo y al aprendizaje. Traducido: intenta crear un “interruptor” que permita incorporar información nueva sin tener que apagar la máquina, reentrenarla desde cero y volver a encenderla.

Ese detalle es clave porque los modelos actuales aprenden en una primera gran etapa y luego quedan bastante rígidos. Un bebé, en cambio, no necesita leer todos los textos de internet para empezar a hablar. Aprende con mucha menos información y ajusta su respuesta de forma continua.

Flourish asegura que ya creó un modelo con aprendizaje continuo y que planea llevarlo a dispositivos personales. También negocia con fabricantes de chips para ejecutar sus sistemas directamente en hardware, es decir, en la pieza física donde corre el algoritmo.

Reardon sostiene que los enfoques actuales “no reflejan realmente” cómo funciona el cerebro humano.

La empresa tenía a fines de marzo cerca de dos docenas de investigadores de IA y neurocientíficos de alto nivel, entre ellos talento con pasado en DeepMind y Meta. Su ventaja, dice, está en combinar experimentos biológicos con desarrollo algorítmico, en lugar de tratar ambos mundos como oficinas separadas.

Ahora bien, no hay promesas inmediatas. El propio equipo admite que todavía no sabe replicar por completo el cerebro y que el proyecto puede requerir entre cinco y diez años. Algunos expertos dudan de su viabilidad, aunque reconocen la oportunidad: si funciona, cambiaría el engranaje completo de la IA.

La aplicación práctica es fácil de imaginar. Una IA más eficiente podría vivir en dispositivos cotidianos, gastar menos electricidad, depender menos de grandes centros de datos y adaptarse mejor a cada usuario. Sería menos una fábrica remota y más una herramienta cercana.

Y esa quizá sea la revelación de fondo: el próximo gran salto de la IA no estaría en hacerla más grande, sino en volverla más parecida a una casa inteligente con el cableado en orden.

Sofía Sicilia

Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.