# Wolf Singer: la IA calcula, pero solo el cerebro le da sentido > El neurobiólogo alemán sostiene que las máquinas no saben lo que hacen y propone sistemas híbridos que combinen cómputo digital y analógico, más eficientes en energía. También reclama un organismo internacional de control, similar al de la energía atómica. - URL: https://republisher.online/notas/wolf-singer-la-ia-calcula-pero-solo-el-cerebro-le-491526 - Publicada: 24 oct 2026, 09:46 (2026-10-24T12:46:20.406Z) - Actualizada: 24 oct 2026, 09:46 (2026-10-24T12:46:20.421Z) - Firma: Redacción de Republisher - Sección: [Tecnología](https://republisher.online/secciones/tecnologia) En un artículo de opinión publicado en el diario alemán Frankfurter Allgemeine, el neurobiólogo Wolf Singer sostiene que los sistemas de inteligencia artificial (IA) "no saben lo que hacen": lo que producen adquiere significado recién cuando un cerebro humano lo interpreta. Para Singer, en ese contraste hay una oportunidad: desarrollar una inteligencia híbrida. Singer fue director del Instituto Max Planck de Investigación del Cerebro en Fráncfort y fundador del Instituto Ernst Strüngmann. Junto con Felix Effenberger tiene dos patentes de cómputo basado en ondas y fundó la start-up Natural Intelligence (NISYS). Esa pertenencia es parte del contexto de su propuesta. ## Dos maneras de calcular Según Singer, cerebros y máquinas resuelven en esencia las mismas tareas: procesan información, hacen predicciones y toman decisiones. Pero con estrategias muy distintas. Las computadoras actuales, donde se programan los grandes modelos de lenguaje, siguen la arquitectura que John von Neumann desarrolló en los años cincuenta. La memoria está separada del procesador y un reloj central ordena las instrucciones una tras otra, entre cuatro y cinco mil millones de veces por segundo. Eso exige mover constantemente enormes volúmenes de datos, con alto gasto de energía, y deja al tiempo fuera como espacio de codificación. En el cerebro, memoria y procesador son lo mismo: la forma en que se conectan las neuronas fija el programa y almacena lo aprendido. No hay reloj global y el orden temporal de los eventos forma parte del cálculo. Las "neuronas" artificiales, afirma, son "caricaturas" de las reales, porque solo suman señales entrantes. Los modelos de lenguaje llegan a unas cien capas de hasta 50.000 nodos y necesitan al menos un millón de pasadas de entrenamiento. ## Conjuntos de neuronas y oscilaciones Los sistemas naturales, explica, usan además una conectividad recurrente masiva y codifican los contenidos en conjuntos de células que se asocian por breves lapsos. La misma célula puede integrar conjuntos distintos, lo que resulta mucho más económico que asignar un nodo a cada objeto. Para saber qué neuronas van juntas, el cerebro recurre a oscilaciones: ritmos de actividad cuya fase sirve como señal independiente. Singer ilustra el cómputo basado en ondas con un estanque en el que chicos arrojan piedras. Las ondas interfieren y, al medir amplitud, frecuencia y fase en varios puntos, puede determinarse dónde y cuándo cayó cada piedra. El estanque tiene así una memoria que se desvanece. Según sostiene, sus estudios electrofisiológicos y las simulaciones de Effenberger indican que el cerebro usa estos procesos y que contribuyen a su eficiencia. ## Una ilusión de comprensión Para Singer, el desempeño de la IA es en parte una ilusión. Los modelos se entrenaron con el resultado de siglos de creación humana, como lenguas, fórmulas y obras de arte, y buscan las secuencias de símbolos estadísticamente más probables para cada pregunta. Pueden descubrir conexiones en las que quien preguntó no había pensado, pero distinguir lo sensato de lo absurdo queda a cargo de las personas. Allí ve el riesgo: las máquinas engañan con un saber prestado, transferido, según él, violando normas de derechos de autor, e interfieren en la vida cotidiana como si fueran interlocutores con conciencia. Pide por eso organismos internacionales capaces de vigilar y prohibir desarrollos, con atribuciones similares a las de la Agencia Internacional de Energía Atómica (en el texto, "Comisión"). ## El costo energético El cerebro consume unos 30 vatios; un chip moderno, cerca de 700. Entrenar un gran modelo puede requerir más de un gigavatio hora, con lo que un cerebro humano se arreglaría durante varios milenios. Singer atribuye la eficiencia natural a los códigos combinatorios, al cómputo en la memoria y al procesamiento simultáneo de variables espaciales y temporales. Las computadoras digitales pueden en principio simular cualquier proceso analógico, pero hacerlo con sistemas recurrentes en una máquina con reloj es enormemente costoso. Por eso la investigación mira cada vez más a los sistemas naturales. Singer señala que la dinámica de osciladores acoplados comparte propiedades con las que aprovechan las computadoras cuánticas, y espera sistemas eficientes que combinen las ventajas de ambas estrategias. ## Una lectura La tesis mezcla un diagnóstico técnico con un argumento de política regulatoria y con una línea de investigación en la que el autor tiene intereses propios. Queda abierto cuánto de la eficiencia del cómputo con ondas puede trasladarse a hardware real y a qué escala. Tampoco está claro cómo funcionaría el organismo de control que propone. Vale seguir los avances en cómputo neuromórfico y los debates regulatorios sobre IA. ## Fuentes - [Neurologe Wolf Singer: KI, menschliches Gehirn und hybride Intelligenz](https://www.faz.net/aktuell/wissen/computer-mathematik/neurologe-wolf-singer-ki-menschliches-gehirn-und-hybride-intelligenz-accg-201599272.html) (Frankfurter Allgemeine, 24 oct 2026, Alemán)