En los laboratorios de neuro-robótica de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC, una pequeña mano mecánica ha logrado algo inusual: escuchar una melodía y reproducirla tras solo dos minutos de autoaprendizaje. Desarrollado por el investigador Hesam Azadjou y el profesor Francisco Valero-Cuevas, este sistema, denominado Musician Hand, rompe con la robótica tradicional que depende de bases de datos masivas y meses de entrenamiento.

En un estudio publicado recientemente en la revista Advanced Science, los científicos explican cómo utilizaron células de rana para construir estos organismos sintéticos, dotándolos de precursores neuronales que maduran y crean redes de comunicación eléctrica de forma espontánea. Este hito técnico permite que los robots no solo se desplacen de manera autónoma, sino que muestren comportamientos mucho más complejos que sus predecesores, los biobots.

Imagine un insecto digital que no sigue órdenes programadas, sino que se mueve por sus propios instintos biológicos recreados en un ordenador. La startup Eon Systems acaba de presentar una demostración asombrosa: la primera emulación completa del cerebro de una mosca de la fruta (Drosophila melanogaster) conectada a un cuerpo virtual físico. Este avance, revelado en marzo de 2026, utiliza un mapa neuronal de más de 140.000 neuronas y 50 millones de sinapsis para permitir que el insecto digital camine, se asee y busque comida de forma autónoma. No se trata de una simple animación de videojuego, sino de un sistema donde la mente artificial interactúa con un entorno simulado que respeta las leyes de la física. Este logro es un paso crítico hacia la emulación de cerebros más complejos, como los de ratones o incluso humanos, y marca el inicio de una nueva era en la neurociencia computacional donde pasamos de mapas estáticos a organismos digitales vivos que interactúan con su entorno.

El filósofo Santiago Sánchez-Migallón analiza en La Máquina de Von Neumann por qué los grandes modelos de lenguaje no son conscientes y advierte del error de confundir inteligencia con experiencia subjetiva.

Un estudio liderado por los investigadores Karim Jerbi y Yoshua Bengio concluye que, aunque los modelos de lenguaje como GPT-4 son más creativos que la media de la población, aún no alcanzan el nivel de las personas más creativas. La investigación, basada en un test aplicado a 100.000 participantes y diversas IA, plantea también interrogantes sobre la conciencia y el control de estas tecnologías. Para los expertos, la clave sigue estando en quién utiliza estas herramientas y con qué intenciones.

Un equipo de científicos de la Universidad de Stanford ha desarrollado un interfaz cerebro-ordenador capaz de interpretar el habla interior en personas con graves dificultades de comunicación. El estudio, publicado en la revista Cell, muestra cómo esta tecnología, aún en fase experimental, podría convertirse en una herramienta clave para devolver la fluidez verbal a pacientes con parálisis.

Un equipo de investigadores del MIT ha revelado que el uso de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT para escribir ensayos puede afectar negativamente a la actividad cerebral, la memoria y la sensación de autoría. El estudio, que incluyó análisis neurológicos y lingüísticos, muestra que los estudiantes que dependen de ChatGPT exhiben una menor implicación cognitiva que quienes escriben por su cuenta o con ayuda de buscadores. Además, cuando dejan de usar la IA, su rendimiento no mejora, lo que sugiere un "coste cognitivo acumulativo".

Un equipo internacional de investigadores ha revelado que los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT y Gemini, desarrollan representaciones conceptuales de objetos sorprendentemente parecidas a las de los humanos. Analizando 4,7 millones de juicios de similitud entre objetos, descubrieron que estas inteligencias artificiales no solo organizan objetos de forma coherente, sino que incluso reflejan patrones de actividad cerebral humana.