Ciudades Neuronales

Hoy he vuelto de viaje.

Es bueno volver a casa después de algún tiempo. La vida y la rutina de la que huías parecen otras, atractivas, deseadas. Y buscas en lo distinto lo familiar, y ves en lo de siempre algo distinto.

En el lugar de donde vengo los ríos son grandes espinas dorsales con nervios por donde fluye la vida. En el lugar al que he llegado hoy los ríos están muertos, nada fluye y, como una fotografía antigua, cumplen una mera función estética. La médula espinal es ahora de asfalto y cemento, y los pulsos eléctricos viajan de ciudad en ciudad con densidades antes insospechadas. Ciudades. A través de las ventanillas del avión he visto ciudades brillando, cargadas de energía, interconectadas, como neuronas, cada una buscando a las demás a través de líneas nerviosas, cada una con sus axones. Algunos de ellos perdidos, huérfanos sin haber alcanzado su destino: quizá un camino a un campo baldío; quizá una ruta hacia una colina cercana; o a un basurero. Un coche partió de una de ellas con los faros encendidos, como si de un impulso nervioso se tratase, y desencadenó una nueva pulsión que se propagó hacia otra más lejana, buscando una nueva sinapsis, en un aparente efecto causal. Y vi un córtex a escala planetaria que debería servir para aumentar de manera masiva nuestra capacidad de resolver problemas. Una inmensa red de interconexiones que era la base física necesaria para crear cualquier realidad imaginada.

En 1943, los neurólogos McCullogh y Pitts realizaron los primeros modelos de redes neuronales y en 1949 Donald Hebb desarrolló el concepto de aprendizaje neuronal, estableciendo las bases para comprender una telaraña que el tiempo hacía mucho que dominaba. Una red neuronal es un sistema de interconexión de unidades simples (neuronas) que colaboran entre sí para producir un resultado complejo. Cada neurona realiza una tarea sencilla, que por sí sola no resuelve ningún problema específico. Sin embargo, una vez conectadas en red, la capacidad de resolución de problemas es asombrosa. Los insectos, por ejemplo, son capaces de construir nidos de una complejidad y características tan solo equiparable a grandes proyectos de ingeniería con sencillas reglas que ejecutan cada uno de sus miembros, cada una de sus neuronas. Un aparente desconcierto que ordena, cambia y estructura buscando un fin común.

Sin embargo aquel conjunto de núcleos de ladrillo y luz, de axones, de dendritas urbanas, con la estructura necesaria para crear cualquier realidad imaginada, se empeña en dar las mismas respuestas una y otra vez. La red parece bloqueada, generando resultados que no responden a ningún fin. Fallo de sistema. Descontrolada. Fallo de sistema. Incapaz.

Aunque el problema no radica tanto en la capacidad como en el aprendizaje. Un sistema que aprende es un sistema que se adapta: coge una muestra de la salida (la realidad creada) y la toma como referencia de entrada del propio sistema, creando un lazo  que modifica el comportamiento de este en función del resultado producido. Una interconexión con señales en ambos sentidos que permite adaptarse a la realidad de la que él mismo participa. Aprender. Pero las ciudades no aprenden. Crecen en una sola dirección, sin tener en cuenta sus efectos. Quizá se han vuelto demasiado grandes, demasiado pesadas para avanzar. Grandes tumoraciones que engordan asfixiando a sus células, ahogando cualquier entidad viva de su interior. Metástasis. Una masa enorme de células inservibles, una mutación sin control, un crecimiento desmesurado que provoca malformaciones en un córtex herido.

Miré de nuevo por la ventana y vi que el avión estaba a punto de tomar tierra. Ya no era capaz de ver las neuronas, ni sus dendritas. Tan solo veía cúmulos de edificios aislados, cerrados en si mismos y coches que desaparecían engullidos bajo sus muros. Y personas que caminaban junto a ellos. Y carreteras que en lugar de unir dividían.

Pero ya no vi neuronas.