Esta bicicleta puede pasar por un tope sola y permanecer erguida. Cuando una persona caminando detrás de ella dice “Izquierda”, gira a la izquierda. También tiene ojos: puede seguir a alguien que trota varios metros adelante de ella. Y si se topa con un obstáculo, puede desviarse hacia un lado, manteniendo el equilibro y siguiendo su camino.	En un artículo publicado en la revista Nature el 31 de julio, los investigadores describieron cómo un microprocesador como ese podría ayudar a las máquinas a responder a los comandos de voz, reconocer el entorno, evadir obstáculos y mantener el equilibrio. Los investigadores también proporcionaron un video en el que se muestran estas habilidades en una bicicleta motorizada. Al manejar todas esas habilidades con un procesador neuromórfico, el proyecto subrayó el esfuerzo más amplio por alcanzar nuevos niveles de inteligencia artificial con novedosos tipos de microprocesadores.	La esperanza es que este tipo de microprocesador con el tiempo permita que las máquinas sorteen el mundo con una autonomía imposible hoy. Los robots existentes pueden aprender a abrir una puerta o lanzar una pelota de ping-pong en una cesta, pero el entrenamiento toma de horas a días de prueba y error. Con la ayuda de microprocesadores neuromórficos y otros, las máquinas podrían aprender tareas más complejas de manera más eficiente.	Los investigadores ahora buscan construir sistemas que puedan aprender habilidades de manera similar a como lo hacen las personas. Los investigadores están desarrollando microprocesadores específicamente para entrenar y operar sistemas de inteligencia artificial. Los proyectos más ambiciosos son los procesadores neuromórficos, incluyendo el microprocesador Tianjic actualmente en desarrollo en la Universidad Tsinghua, en China.	Estos chips están diseñados para imitar la red neuronal del cerebro, de manera similar a las redes neurales, pero con una mayor fidelidad. Los microprocesadores neuromórficos generalmente incluyen cientos de miles de neuronas falsas. Estas neuronas operan intercambiando pequeñas ráfagas de señales eléctricas, que “detonan” o “se disparan” sólo cuando las señales de entrada alcanzan umbrales críticos, como lo hacen las neuronas biológicas.