Siguiendo un prejuicio antropomórfico, siempre hemos pensado que la inteligencia era algo propio de una entidad única, individual y de una enorme complejidad. De aquí que los proyectos de AI siempre hayan ido enfocados a generar supercomputadoras, capaces de manejar muchísima información a gran velocidad. Pero, ¿y si esa no fuera la idea? ¿Y si no hay que buscar una única entidad superinteligente sino algo distinto?

Como en tantas otras ocasiones, mirando a la naturaleza aprendemos de ella (es lo que llamamos modelos de computación bioinspirados). Si observamos las grandes colonias de animales sociales como las abejas, termitas u hormigas,  comprobamos que, como individuos, cada uno de sus miembros es muy estúpido, sigue patrones algorítmicos muy sencillos; sin embargo, como colonia, como grupo, su conducta es mucho más inteligente. Una hormiga por sí sola no puede defender la colonia o alimentar a la reina, pero muchas de ellas en colaboración sí. Vale, pero nuestras sociedades humanas consiguen grandes proezas al colaborar y trabajar en equipo, ¿dónde estaría entonces lo novedoso? Que nuestra forma de gestionar los grupos suele ser jerárquica: existen líderes, supervisores que comprueban el funcionamiento del todo, que lo dirigen y re-dirigen hacia sus objetivos.  En las colonias de insectos, por el contrario, no existen supervisores, no existe nadie que gobierne el sistema. La consecución de los objetivos surge como propiedad emergente, como sinergia del funcionamiento independiente de cada una de las partes. Además, curiosamente, los objetivos conseguidos son espectacularmente inteligentes.

La comparación con el cerebro y la conciencia parece obligada. Una neurona tiene un patrón de comportamiento muy simple, pero millones de ellas funcionando simultáneamente pueden generar conducta inteligente, e incluso conciencia. Además, introducir en la robótica el concepto de simultaneidad es superar una de las diferencias fundamentales entre máquinas y cerebros. Nuestros ordenadores, a pesar de su increíble velocidad, sólo realizan una acción a la vez, lo que constituye una gran pérdida de potencia. ¿No conseguirán hacer cosas más potentes millones de pequeños procesadores que sólo uno muy rápido? Nuestro cerebro es mucho más lento que un procesador pero procesa muchísima más información.

El objetivo de la investigación estaría en estudiar qué propiedades emergentes se consiguen a partir de combinaciones de patrones de actuación simple, entender el comportamiento de los “enjambres” o “masas” de individuos en cuanto a tales a partir del comportamiento sencillo de sus individuos al asociarse. De hecho, ya se está utilizando este modelo para estudiar el origen de la cultura. Y en robótica, eso es lo que están haciendo en el Proyecto Symbrion: microrobots que forman diversos macrorobots sin perder su identidad micro (Esto además, les de una enorme versatilidad que no tendrían siendo piezas estáticas de un macrorobot).  Entramos en la era de los robots sociales.

También puede resultar muy interesante utilizar este modelo para explicar eventos sociales. Nuestras sociedades son conjuntos de muchos individuos operando, lo cual crea, del mismo modo, propiedades sistémicas o emergentes no previstas al analizar el comportamiento individual de modo aislado. Quizá uno de los grandes problemas de nuestro mundo es que dichas propiedades ocurren sin ser previstas ni controladas por las autoridades (deterioro medioambiental, crisis económica…). Y quizá es que nuestro modelo de gobierno no debe ir encauzado a controlar todos los sectores del sistema (absolutamente inabarcables), sino sólo a coordinarlos para conseguir las consecuencias emergentes deseables. Más que dirigir parte por parte, estudiar la comunicación entre ellas, sus formas de interactuación ¿Una inteligencia de enjambre no habría de llevarnos a una política de enjambre?