Intel apuesta a que el próximo gran salto de la Inteligencia Artificial vendrá de entender cómo funciona el cerebro humano y trasladar ese conocimiento a nuevos algoritmos computacionales.
Lip-Bu Tan, director ejecutivo de Intel, reveló una alianza estratégica con la firma Echo Neural Technologies para desarrollar sistemas de inteligencia artificial entrenados directamente a partir de la actividad cerebral humana.
“Durante años, emular la funcionalidad del cerebro humano ha sido el ‘santo grial de la computación’”, afirmó en su conferencia magistral en Computex 2026.
La apuesta forma parte de una visión más amplia de Intel para recuperar liderazgo tecnológico en la era de la inteligencia artificial, una estrategia que combina nuevas arquitecturas de procesadores; infraestructura para IA agéntica; computación especializada, y desarrollos inspirados en la biología.
La apuesta de Intel: Algoritmos de la IA ‘entrenados’ por el cerebro humano
Eddie Chang, neurocirujano de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) y fundador de Echo Neural Technologies, explicó que por primera vez los investigadores pueden observar cómo la corteza cerebral humana procesa el lenguaje en tiempo real con el nivel de detalle donde realmente ocurre la computación.
“Esto abre una posibilidad completamente nueva. Algoritmos que no sólo estén inspirados en el cerebro, sino que sean entrenados directamente con la actividad cerebral y evaluados contra el propio cerebro”, destacó.
De acuerdo con Chang, la colaboración con Intel busca desarrollar algoritmos para procesamiento de voz continua que se acerquen a la eficiencia energética y computacional de los sistemas biológicos.
“Junto con Intel estamos construyendo una inteligencia artificial que aprende de la computadora más poderosa jamás descubierta: El cerebro humano”, sostuvo.
Para Intel, el potencial de esta investigación va mucho más allá de la medicina. Lip-Bu Tan afirmó que los hallazgos podrían convertirse en la base de futuras computadoras de inteligencia artificial significativamente más eficientes que las actuales, en momentos en que el crecimiento explosivo de la demanda computacional está elevando los costos energéticos de la industria.