La vida bacteriana autorreplicante apareció por primera vez en la Tierra hace unos 4.000 millones de años. Durante la mayor parte de la historia de la Tierra, la vida se mantuvo a nivel unicelular, y no existió nada parecido a un sistema nervioso hasta hace unos 600 o 700 millones de años (MYA). En la teoría del esquema atencional, la conciencia depende de que el sistema nervioso procese la información de una manera específica. La clave de la teoría, y sospecho que la clave de cualquier inteligencia avanzada, es la atención: la capacidad del cerebro de concentrar sus limitados recursos en una parte restringida del mundo en un momento dado para procesarla con mayor profundidad.
Empezaré la historia con las esponjas marinas, porque ayudan a poner entre paréntesis la evolución del sistema nervioso. Son los más primitivos de todos los animales multicelulares, sin un plan corporal general, sin extremidades, sin músculos y sin necesidad de nervios. Se encuentran en el fondo del océano, filtrando los nutrientes como un colador. Sin embargo, las esponjas comparten algunos genes con nosotros, incluidos al menos 25 que, en las personas, ayudan a estructurar el sistema nervioso. En las esponjas, los mismos genes pueden estar implicados en aspectos más sencillos de la comunicación entre las células. Las esponjas parecen estar situadas justo en el umbral evolutivo del sistema nervioso. Se cree que compartieron un último ancestro común con nosotros entre unos 700 y 600 MYA.
En cambio, otro tipo de animal antiguo, la gelatina de mar, sí tiene un sistema nervioso. Las jaleas de mar no se fosilizan muy bien, pero analizando su relación genética con otros animales, los biólogos estiman que pueden haberse separado del resto del reino animal a partir de 650 MYA. Estas cifras pueden cambiar con nuevos datos, pero como estimación plausible y aproximada, parece que las neuronas, los componentes celulares básicos de un sistema nervioso, aparecieron por primera vez en el reino animal en algún lugar entre las esponjas y las jaleas de mar, hace algo más de 500 millones de años.
Una neurona es, en esencia, una célula que transmite una señal. Una onda de energía electroquímica atraviesa la membrana de la célula de un extremo a otro, a unos 60 metros por segundo, e influye en otra neurona, un músculo o una glándula. Los primeros sistemas nerviosos pueden haber sido simples redes de neuronas que se extendían por todo el cuerpo, interconectando los músculos. Las hidras funcionan según este principio de red nerviosa. Son minúsculas criaturas acuáticas -animales transparentes con forma de flor, con sacos para el cuerpo unidos a muchos brazos- y pertenecen a la misma categoría antigua que las jaleas de mar. Si se toca una hidra en un lugar, la red nerviosa difunde las señales de forma indiscriminada y la hidra se estremece en su conjunto.
Una red nerviosa no procesa información, no en ningún sentido significativo. Simplemente transmite señales por el cuerpo. Conecta el estímulo sensorial (un pinchazo en la hidra) con una salida muscular (una contracción). Sin embargo, tras la aparición de la red nerviosa, los sistemas nerviosos desarrollaron rápidamente un segundo nivel de complejidad: la capacidad de potenciar unas señales sobre otras. Este sencillo pero poderoso truco de potenciación de señales es una de las formas básicas en que las neuronas manipulan la información. Es un componente básico de casi todos los cálculos que conocemos en el cerebro.
El ojo del cangrejo es uno de los ejemplos mejor estudiados. El cangrejo tiene un ojo compuesto con una serie de detectores, cada uno con una neurona en su interior. Si la luz incide en un detector, se activa la neurona de su interior. Hasta aquí todo bien. Pero en una pizca más de complejidad, cada neurona está conectada a sus vecinas más cercanas y, debido a esas conexiones, las neuronas compiten entre sí. Cuando una neurona de un detector se activa, tiende a suprimir la actividad de las neuronas de los detectores vecinos, como una persona en una multitud que intenta gritar más fuerte mientras hace callar a las personas más cercanas.
El mecanismo en el ojo de un cangrejo es posiblemente el ejemplo más simple y fundamental de atención. Nuestra atención humana no es más que una versión elaborada del mismo, hecha con los mismos bloques de construcción.
El resultado es que si una mancha de luz borrosa brilla en el ojo del cangrejo, con la parte más brillante de la mancha golpeando un detector, la neurona de ese detector se vuelve altamente activa, gana la competencia y apaga a sus vecinos. El patrón de actividad en el conjunto de detectores del ojo no sólo señala un punto brillante, sino también un anillo de oscuridad a su alrededor. De este modo, la señal se ve reforzada. El ojo del cangrejo toma una realidad borrosa en escala de grises y la convierte en una imagen de alto contraste con picos exagerados y más brillantes y sombras más oscuras. Este realce de la señal es una consecuencia directa de las neuronas que inhiben a sus vecinas, un proceso llamado inhibición lateral.
El mecanismo en el ojo del cangrejo es posiblemente el ejemplo más simple y fundamental -el caso modelo A- de la atención. Las señales compiten entre sí, las señales ganadoras se potencian a expensas de las señales perdedoras, y esas señales ganadoras pueden pasar a influir en los movimientos del animal. Esa es la esencia computacional de la atención. Nuestra atención humana no es más que una versión elaborada de ella, hecha de los mismos bloques de construcción. Se puede encontrar el método del ojo de cangrejo de la inhibición lateral en cada etapa de procesamiento en el sistema nervioso humano, desde el ojo hasta los niveles más altos del pensamiento en la corteza cerebral. El origen de la atención se encuentra en lo más profundo del tiempo evolutivo, hace más de 500 millones de años, con una innovación sorprendentemente sencilla.
Los cangrejos pertenecen a un extenso grupo de animales, los artrópodos, que incluye arañas e insectos y otras criaturas con exoesqueletos duros y articulados y que se ramificaron de otros animales alrededor de 600 MYA. El artrópodo extinto más famoso, el que cuenta con el mayor club de fans en la actualidad, es el trilobite, una criatura con patas y articulaciones, casi como un cangrejo de herradura en miniatura, que se arrastraba por el fondo de los mares del Cámbrico a partir de 540 MYA. Cuando los trilobites morían y se hundían en un limo muy fino en el fondo del océano, sus ojos facetados se fosilizaban a veces con un detalle asombroso. Si se observa un fósil de trilobite y se examinan sus ojos saltones a través de una lupa, a menudo se puede seguir viendo el mosaico ordenado de detectores individuales. A juzgar por estos detalles fosilizados, el ojo del trilobite debió de parecerse mucho al ojo de un cangrejo moderno en su organización y es probable que utilizara el mismo truco de competencia entre detectores vecinos para agudizar su visión del antiguo fondo marino.
Imagínese un animal construido poco a poco con atención «local». En ese animal, cada parte del cuerpo funcionaría como un dispositivo independiente, filtrando su propia información y escogiendo las señales más destacadas. Uno de los ojos podría decir: «Este punto en particular es especialmente brillante. No importa el resto de puntos». Mientras tanto, de forma independiente, una de las piernas dice: «Me acaban de pinchar con fuerza justo aquí. Ignora los toques más ligeros que hay cerca». Un animal con esta capacidad actuaría como un conjunto de agentes separados que están pegados físicamente, cada uno de los cuales emitiría sus propias señales y desencadenaría sus propias acciones. El comportamiento del animal sería, en el mejor de los casos, caótico.
Para una respuesta coherente a su entorno, el animal necesita una atención más centralizada. ¿Pueden muchas fuentes de información separadas -los ojos, el cuerpo, las patas, los oídos, los sensores químicos- reunir su información en un solo lugar para una clasificación global y una competencia entre señales? Esa convergencia permitiría al animal seleccionar el objeto más vívido de su entorno, el que parece más importante en ese momento, y luego generar una respuesta única y significativa.
Nadie sabe cuándo apareció por primera vez ese tipo de atención centralizada, en parte porque nadie está seguro de qué animales la tienen y cuáles no. Los vertebrados tienen un procesador de atención central. Pero los mecanismos de la atención no se han estudiado tan a fondo en los invertebrados. Muchos tipos de animales, como los gusanos segmentados y las babosas, no tienen un cerebro central. En su lugar, tienen grupos de neuronas, o ganglios, repartidos por todo su cuerpo para realizar cálculos locales. Probablemente no tienen atención centralizada.
Los artrópodos, como los cangrejos, los insectos y las arañas, son mejores candidatos para la atención centralizada. Tienen un cerebro central, o al menos un agregado de neuronas en la cabeza que es más grande que cualquiera de los otros en sus cuerpos. Ese gran ganglio puede haber evolucionado en parte debido a los requisitos de la visión. Como los ojos están en la cabeza y la visión es el sentido más complicado y que más información requiere, la cabeza recibe la mayor parte de las neuronas. Algunos aspectos del olfato, el gusto, el oído y el tacto también convergen en ese ganglio central.
Los insectos son más inteligentes de lo que la gente cree. Cuando se golpea a una mosca y ésta consigue escapar -como casi siempre hace- no se escapa por un simple reflejo. Probablemente tiene algo que podemos llamar atención central, o la capacidad de concentrar rápidamente sus recursos de procesamiento en cualquier parte de su mundo que sea más importante en ese momento, con el fin de generar una respuesta coordinada.
Los pulpos, los calamares y las sepias son verdaderos alienígenas con respecto a nosotros. Ningún otro animal inteligente está tan lejos de nosotros en el árbol de la vida.
Los pulpos son las superestrellas de los invertebrados por su asombrosa inteligencia. Se consideran moluscos, como las almejas o los caracoles. Los moluscos probablemente aparecieron por primera vez alrededor de 550 MYA y permanecieron relativamente simples, al menos en la organización de sus sistemas nerviosos, durante cientos de millones de años. Una rama, la de los cefalópodos, acabó desarrollando un cerebro complejo y un comportamiento sofisticado y puede haber alcanzado algo parecido a la forma moderna de un pulpo alrededor de 300 MYA.
Los pulpos, calamares y sepias son verdaderos alienígenas con respecto a nosotros. Ningún otro animal inteligente está tan lejos de nosotros en el árbol de la vida. Nos demuestran que la inteligencia de los grandes cerebros no es un hecho aislado, ya que evolucionó de forma independiente al menos dos veces: primero entre los vertebrados y luego de nuevo entre los invertebrados.
Los pulpos son excelentes depredadores visuales. Un buen depredador debe ser más inteligente y mejor coordinado que su presa, y el uso de la visión para localizar y reconocer a la presa es especialmente intensivo desde el punto de vista computacional. Ningún otro sistema sensorial recibe tal cantidad de información variada y necesita una forma inteligente de concentrarse en subconjuntos útiles de esa información. La atención, por tanto, es el nombre del juego para un depredador visual. Tal vez ese estilo de vida tenga algo que ver con la expansión de la inteligencia del pulpo.
Sea cual sea la razón, el pulpo desarrolló un sistema nervioso extraordinario. Puede utilizar herramientas, resolver problemas y mostrar una creatividad inesperada. En una demostración ya clásica, los pulpos pueden aprender a abrir un tarro de cristal desenroscando la tapa para llegar a un sabroso bocado en su interior. El pulpo tiene un cerebro central y también un procesador independiente, más pequeño, en cada brazo, lo que le confiere una mezcla única de mando centralizado y distribuido.
El pulpo también dispone probablemente de paquetes de información ricos en modelos propios y constantemente actualizados para controlar su cuerpo y su comportamiento. Desde el punto de vista de la ingeniería, necesitaría modelos propios para funcionar eficazmente. Por ejemplo, podría tener alguna forma de esquema corporal que siguiera la forma y la estructura de su cuerpo para coordinar el movimiento. (Quizá cada brazo tenga su propio esquema). En ese sentido, se podría decir que un pulpo se conoce a sí mismo. Posee información sobre sí mismo y sobre el mundo exterior, y esa información da lugar a un comportamiento complejo.
Pero todos estos rasgos verdaderamente maravillosos no significan que un pulpo sea consciente.
Los investigadores de la conciencia utilizan a veces el término conciencia objetiva para significar que la información ha llegado y está siendo procesada de manera que afecta a la elección del comportamiento. En esa definición más bien baja, se podría decir que un microondas es consciente del ajuste de la hora y que un coche autoconducido es consciente del obstáculo que se avecina. Sí, un pulpo es objetivamente consciente de sí mismo y de los objetos que le rodean. Contiene la información.
¿Pero es subjetivamente consciente? Si pudiera hablar, ¿afirmaría tener una experiencia subjetiva y consciente del mismo modo que usted o yo?
Preguntemos al pulpo. Imaginemos un experimento mental algo improbable. Supongamos que nos hacemos con un loco dispositivo de ciencia ficción -llamémoslo Speechinator 5000- que sirve como traductor de información a voz. Tiene un puerto que se puede conectar a la cabeza del pulpo y verbaliza la información que se encuentra en el cerebro.
Podría decir cosas como «Hay un pez» si el sistema visual del pulpo contiene información sobre un pez cercano. El dispositivo podría decir: «Soy una entidad con un montón de extremidades que se mueven de esta y aquella manera». Podría decir: «Sacar un pez de un tarro requiere girar esa parte circular». Diría muchas cosas, que reflejarían la información que sabemos que contiene el sistema nervioso del pulpo. Pero no sabemos si diría: «Tengo una experiencia subjetiva y privada -una conciencia- de ese pez. No me limito a procesarlo. Lo experimento. Ver un pez se siente como algo». No sabemos si su cerebro contiene ese tipo de información porque no sabemos qué le dicen los modelos propios del pulpo. Puede que le falte la maquinaria para modelar lo que es la conciencia o para atribuirse esa propiedad a sí mismo. La conciencia podría ser irrelevante para el animal.
El enigma del pulpo es un ejemplo instructivo de cómo un animal puede ser complejo e inteligente y, sin embargo, somos, hasta ahora, incapaces de responder a la pregunta de su experiencia subjetiva o incluso si la pregunta tiene algún significado para esa criatura.
Sí, un pulpo es objetivamente consciente de sí mismo y de los objetos que le rodean. Pero, ¿tiene conciencia subjetiva? Si pudiera hablar, ¿afirmaría tener una experiencia subjetiva y consciente del mismo modo que usted o yo?
Quizás una fuente de confusión aquí sea el automático y poderoso impulso humano de atribuir conciencia a los objetos que nos rodean. Somos propensos a ver la conciencia en las marionetas y otros objetos aún menos probables. La gente a veces cree que sus plantas de interior son conscientes. Un pulpo, con su comportamiento rico y complejo y sus grandes ojos llenos de atención concentrada, es una prueba de mancha de tinta mucho más convincente, por así decirlo, que desencadena una fuerte percepción social en nosotros. No sólo sabemos, intelectualmente, que recoge información objetiva sobre su mundo, sino que no podemos evitar sentir que también debe tener una conciencia subjetiva que emana de esos ojos llenos de alma.
Pero la verdad es que no lo sabemos, y la sensación que tenemos de su mente consciente dice más de nosotros que del pulpo. Los expertos que estudian a los pulpos corren el riesgo de convertirse en los observadores menos fiables en este punto, porque son los más propensos a dejarse embelesar por estas maravillosas criaturas.
Para que quede claro, no estoy diciendo que los pulpos no sean conscientes. Pero el sistema nervioso de los pulpos está todavía tan incompletamente comprendido que no podemos todavía comparar su organización cerebral con la nuestra y adivinar lo similar que podría ser en sus algoritmos y modelos propios. Para hacer ese tipo de comparaciones, tendremos que examinar animales de nuestro propio linaje, los vertebrados.
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