{"id":9638,"date":"2020-09-25T22:04:06","date_gmt":"2020-09-25T22:04:06","guid":{"rendered":"https:\/\/msiainforma.org\/?p=9638"},"modified":"2020-09-25T22:04:06","modified_gmt":"2020-09-25T22:04:06","slug":"espanol-la-estupidez-de-la-ia-cargando-el-cerebro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/msiainforma.org\/es\/espanol-la-estupidez-de-la-ia-cargando-el-cerebro\/","title":{"rendered":"La estupidez de la IA: cargando el cerebro"},"content":{"rendered":"<em>Por Jonathan Tennenbaum<\/em><\/p>\n<p>Parte 5<\/p>\n<p><em>MSIa Informa, 25 de septiembre de 2020.-<\/em>En la parte 4 de esta serie de art\u00edculos present\u00e9 argumentos y pruebas para refutar la noci\u00f3n de que el cerebro humano funciona como un computador digital. Est\u00e1 claro, entre otras cosas, que las neuronas no tienen nada que ver con los elementos de computaci\u00f3n de un chip de computadora.<\/p>\n<p>Ante esa situaci\u00f3n, algunas personas pueden responder: \u201cEs claro que tiene raz\u00f3n. Las neuronas son sistemas anal\u00f3gicos-digitales muy complicados. Pero, con una capacidad suficiente de procesamiento de datos, no hay ning\u00fan problema en imitarlos. Es s\u00f3lo una cuesti\u00f3n de tiempo para que podamos cargar (upload, en el original \u2013n.e.) un cerebro entero\u201d.<\/p>\n<p>En este escenario, las investigaciones actuales del cerebro se encuentran en una situaci\u00f3n parad\u00f3jica.<\/p>\n<p>Un ejemplo: cient\u00edficos del Laboratorio de Computaci\u00f3n Neuronal del University College de Londres hicieron estudios experimentales sofisticados sobre las funciones de las dendritas en el sistema nervioso. Las dendritas son estructuras elaboradas en forma de \u00e1rbol, que se extienden del cuerpo de una neurona, donde est\u00e1 localizada la mayor\u00eda de las sinapsis, por medio de las que la neurona recibe impulsos de otras neuronas \u2013en general de millares de ellas.<\/p>\n<p>Las investigaciones modernas revelan que las dendritas, antes consideradas como colectores de se\u00f1ales pasivos, son estructuras muy din\u00e1micas que transforman activamente los impulsos de entrada y que tambi\u00e9n pueden cambiar su propia estructura en minutos. Su comportamiento es un ejemplo de la extraordinaria plasticidad caracter\u00edstica de todos los procesos vivos.<\/p>\n<p>Por un lado, el trabajo experimental del Laboratorio de Computaci\u00f3n Neuronal y de otros centros muestra, con claridad cada vez mayor, el absurdo de comparar el cerebro o una sola neurona con los sistemas de procesamiento de datos construidos por el hombre. Al mismo tiempo, sin embargo, los cient\u00edficos siguen encuadrando sus resultados en el lenguaje y en los conceptos de la ciencia de la computaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Consid\u00e9rese la introducci\u00f3n de un fascinante art\u00edculo sobre la \u201cComputaci\u00f3n dendr\u00edtica\u201d, cuyo autor principal fue el investigador del Laboratorio de Computaci\u00f3n Neuronal, Prof. Michael H\u00e4usser: \u201cLos cerebros computan. Esto significa que procesan informaci\u00f3n, crean representaciones abstractas de entidades f\u00edsicas y efect\u00faan operaciones sobre esa informaci\u00f3n, para ejecutar tareas. Uno de los principales objetivos de la neurociencia computacional es describir esas transformaciones como una secuencia de etapas elementales simples organizadas de forma algor\u00edtmica (<a href=\"https:\/\/neurophysics.ucsd.edu\/courses\/physics_171\/annurev.neuro.28.061604.135703%20.pdf\">https:\/\/neurophysics.ucsd.edu\/courses\/physics_171\/annurev.neuro.28.061604.135703 .pdf<\/a>].\u201d<\/p>\n<p>Expresiones como esta me hacen cuestionar. \u00bfEs realmente apropiado aplicar el t\u00e9rmino \u201ccomputaci\u00f3n\u201d a lo que el cerebro y sus c\u00e9lulas est\u00e1n haciendo? El t\u00e9rmino, normalmente, se refiere a un c\u00e1lculo matem\u00e1tico con n\u00fameros y s\u00edmbolos algebraicos. Esto es lo que hacen los ordenadores digitales. Los humanos, como ingenieros, f\u00edsicos o ni\u00f1os en edad escolar que aprenden aritm\u00e9tica, tambi\u00e9n pueden hacer c\u00e1lculos, si fuesen entrenados para ello. Pero su actividad mental el resto del tiempo no tiene nada que ver con la computaci\u00f3n.<\/p>\n<p>\u00bfEs apropiado, como hacen los autores, decir que el cerebro \u201cefect\u00faa operaciones sobre informaciones\u201d, y esperar que sea posible reducir esto a una sucesi\u00f3n de \u201cetapas elementales simples\u201d?<\/p>\n<p>Puede dar la impresi\u00f3n de que la neurociencia computacional, conforme la caracterizan los autores, est\u00e1 m\u00e1s preocupada en la implantaci\u00f3n de un esquema conceptual pre existente que lleve a la formaci\u00f3n computacional del cerebro. Tal vez esto sea injusto, pero creo que la duda lo justifica.<\/p>\n<p>Lo cierto es que los modelos de computador, en especial cuando se aplican a partes muy peque\u00f1as del tejido nervioso, pueden ser extremadamente \u00fatiles para fines cient\u00edficos. Un buen ejemplo es el trabajo de Eva Marder y sus colaboradores en el ganglio estomatog\u00e1strico de 30 neuronas de la langosta. Pero la imagen que emerge de su trabajo es muy diferente al de un computador que ejecuta una sucesi\u00f3n de operaciones algor\u00edtmicas.<\/p>\n<p>H\u00e4usser y su coautor argumentan convincentemente sobre la necesidad de tomar m\u00e1s en cuenta la biof\u00edsica real de la funci\u00f3n de las neuronas, dejando de lado la comparaci\u00f3n simplista de las neuronas con los componentes de un computador digital. Ellos dicen:<\/p>\n<p>\u00abEs costumbre que las propiedades computacionales relativamente simples hayan sido atribuidas a la neurona individual, con los c\u00e1lculos complejos que son la marca registrada de los cerebros y que son realizados por la red de esos elementos simples\u2026 [Nosotros] argumentamos que este modelo es demasiado simplificado, teniendo en vista las propiedades de las neuronas reales y los c\u00e1lculos realizados por ellas\u2026 En lugar de eso, los mecanismos lineales y no lineales extras, en el \u00e1rbol dendr\u00edtico, probablemente, servir\u00e1n de bloques de construcci\u00f3n computacional, que combinados desempe\u00f1an un papel fundamental en la computaci\u00f3n general realizada por la neurona\u2026 Los modelos neuronales patr\u00f3n no incorporan muchos c\u00e1lculos no lineales que se hacen en el procesamiento paralelo y localmente en cada dendrita y sus ramas\u2026 Esta nueva variedad de c\u00e1lculos dendr\u00edticos nos lleva a modelar una neurona de forma semejante a una red de alimentaci\u00f3n directa <ul><li>No hay elementos.<\/li><\/ul> de dos capas con unidades ocultas nos lineales. (\u2026)\u00bb.<\/p>\n<p>La \u00faltima frase est\u00e1 formulada en lenguaje t\u00e9cnico de las redes neuronales artificiales. \u00bfPor qu\u00e9?<\/p>\n<p>Los autores proponen, en efecto, que cada neurona del cerebro deba usarse como una min\u00fascula red neuronal por derecho propio. Ahora, no s\u00f3lo el cerebro en su conjunto, sino las neuronas individuales y partes de ellas \u00a1deber\u00edan estar haciendo c\u00e1lculos!<\/p>\n<p>De cualquier forma, descender al nivel sub celular para incluir \u201cmecanismos de computaci\u00f3n\u201d en el \u00e1rbol dendr\u00edtico a\u00f1ade complejidad a los modelos del cerebro. En los \u00faltimos 15 a\u00f1os, la \u201ccomputaci\u00f3n dendr\u00edtica\u201d floreci\u00f3 en un amplio y rico campo de investigaciones.<\/p>\n<p>Mientras pasaba eso, los modelos de neuronas individuales se volv\u00edan todav\u00eda m\u00e1s complicados. Por ejemplo, recientemente apareci\u00f3 un art\u00edculo titulado \u201cNeuronas corticales \u00fanicas como redes neuronales artificiales profundas\u201d, el cual afirma:<\/p>\n<p>\u00abPresentamos un nuevo enfoque para estudiar neuronas como unidades sofisticadas de procesamiento de informaci\u00f3n de E\/S (entrada\/salida), utilizando avances recientes en el campo del aprendizaje de m\u00e1quina. Entrenamos redes neuronales profundas (DNNs) para imitar el comportamiento de E\/S de un modelo no lineal detallado de una c\u00e9lula piramidal cortical de una capa 5, que recib\u00eda ricos patrones espaciotemporales de activaciones de sinapsis de entrada\u00bb.(<a href=\"https:\/\/www.biorxiv.org\/content\/10.1101\/613141v2\">https:\/\/www.biorxiv.org\/content\/10.1101\/613141v2<\/a>).<\/p>\n<p>Todo esto es muy interesante. Pero \u00bfestaremos llegando m\u00e1s cerca de entender los principios reales de funcionamiento del cerebro? Yo sugerir\u00eda que es est\u00fapido (v\u00e9ase la Parte 1) seguir pensando en el cerebro y en sus neuronas en t\u00e9rminos de computaci\u00f3n y de procesamiento de informaci\u00f3n, cuando la realidad pide algo muy diferente.<\/p>\n<p><strong>Entran los s\u00faper computadores<\/strong><\/p>\n<p>En comparaci\u00f3n con los actuales s\u00faper computadores que est\u00e1n entrado en operaci\u00f3n, se puede tener la impresi\u00f3n inicial de que nuestros cerebros no pasan de ser una tecnolog\u00eda tan anticuada como los carros de caballo.<\/p>\n<p>Los \u00faltimos a\u00f1os han sido testigos de una violenta carrera entre Estados Unidos y China para construir los mayores y m\u00e1s r\u00e1pidos s\u00faper ordenadores. El Sunway Taihu Light chino, descrito en 2018 por el Departamento de Energ\u00eda de Estados Unidos como el computador m\u00e1s r\u00e1pido del mundo, tiene un desempe\u00f1o de computaci\u00f3n pico de 124 petaflps (un petaflop = mil millones de operaciones de operaciones de punto fluctuante por segundo) y m\u00e1s de 1.310.000 GB de memoria primaria.<\/p>\n<p>Desde entonces, Estados Unidos volvieron a asumir el liderato, con dos nuevos s\u00faper computadores, el SUMMIT del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, y el un poco m\u00e1s lento Squoia, una m\u00e1quina IBM, Blue Gene de tercera generaci\u00f3n del Laboratorio Lawrence Livermore. El SUMMIT tiene una velocidad m\u00e1xima de procesamiento de 200 petaflops y 250.000.000 GB de capacidad de almacenamiento.<\/p>\n<p>Estas m\u00e1quinas requieren grandes cantidades de energ\u00eda el\u00e9ctrica, lo que hace de la energ\u00eda el\u00e9ctrica una parte importante de sus costos de operaci\u00f3n. El SUMMIT tiene un consumo de 13 megawatios, lo suficiente para abastecer cerca 10 mil residencias. En cambio, el consumo de energ\u00eda del cerebro humano es de apenas cerca de 25 watts \u2013medio mill\u00f3n de veces menos. Tan s\u00f3lo esto deber\u00eda sugerir que el cerebro opera seg\u00fan un principio completamente diferente.<\/p>\n<p><strong>Grande, pero est\u00fapido<\/strong><\/p>\n<p>A pesar de su velocidad y del gran n\u00famero de elementos de computaci\u00f3n, las s\u00faper computadoras actuales son sistemas extremadamente simples, en comparaci\u00f3n con el cerebro humano o del min\u00fasculo cerebro de un insecto. La verdad es que una sola neurona ya es mucho m\u00e1s complicada, en t\u00e9rminos de los procesos f\u00edsicos envueltos en su actividad, que el mayor de los s\u00faper ordenadores.<\/p>\n<p>La raz\u00f3n por la que los computadores son relativamente tan simples es elemental. Para hacer que un sistema f\u00edsico se comporte de manera estrictamente respetable y previsible, es necesario reducir radicalmente sus grados de libertad efectivos. Es necesario \u201cesclavizar\u201d la naturaleza, por as\u00ed decirlo. Claro, en los niveles at\u00f3mico y subat\u00f3mico, los transistores contenidos en un microchip son tambi\u00e9n sistemas f\u00edsicos vastamente complejos que poseen innumerables tipos de fluctuaciones y variaciones, adem\u00e1s de nuestro control. En consecuencia, proyectamos y producimos esos sistemas de forma que la mayor parte de la variabilidad sea \u201cirrelevante\u201d, desde el punto de vista del comportamiento mecanicista que necesitamos.<\/p>\n<p>En la medida en que el estudio del sistema nervioso humano progrese, los cient\u00edficos descubrir\u00e1n que las funciones cognitivas humanas dependen de formas cada vez m\u00e1s complejas de variabilidad y plasticidad \u2013del cerebro en su conjunto hasta las c\u00e9lulas individuales y hasta las mismas mol\u00e9culas. Como ya es costumbre en la biolog\u00eda, cuanto m\u00e1s se mira, m\u00e1s se encuentra.<\/p>\n<p>Los organismos vivos representan una especie de complejidad irreducible que desaf\u00eda las t\u00e1cticas de simplificaci\u00f3n groseras y la eliminaci\u00f3n de todo, adem\u00e1s de un peque\u00f1o n\u00famero de \u201cvariables relevantes\u201d, sin las cuales los modernos sistemas de computadoras no podr\u00edan emular ni siquiera una simple mol\u00e9cula de agua.<\/p>\n<p>Aunque los modelos simplificados pueden ser \u00fatiles e indispensables, nunca se deben confundir con la realidad.<\/p>\n<p>La neurobi\u00f3loga experimental Eve Marder pas\u00f3 toda su carrera cient\u00edfica de 40 a\u00f1os estudiando la red de 30 neuronas que constituyen el ganglio estomatog\u00e1strico del sistema nervioso de una langosta [<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=dGRQmndrUzA\">https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=dGRQmndrUzA<\/a> ]. Este sistema, supuestamente simple, muestra un comportamiento oscilatorio extraordinariamente complejo. El grupo de Marder, en la Brandeis University, y grupos colaboradores de todo el mundo utilizan las t\u00e9cnicas de micro electrodos para medir directamente la actividad el\u00e9ctrica de las neuronas individuales e investigan el papel de decenas de p\u00e9ptidos neuromoduladores que son secretados por las neuronas y que act\u00faan sobre las caracter\u00edsticas el\u00e9ctricas de las membranas celulares. El trabajo de Marder gener\u00f3 muchos conocimientos \u00fatiles, en parte porque utilizaba modelos computarizados para probar hip\u00f3tesis sobre los procesos biol\u00f3gicos involucrados. Esos modelos, al mismo tiempo, est\u00e1n muy lejos de ser capaces de prever con precisi\u00f3n la actividad real de las 30 neuronas de un ganglio vivo. D\u00edgase de paso que este no era el prop\u00f3sito de la investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Cargando el cerebro<\/strong><\/p>\n<p>Con este tel\u00f3n de fondo, se puede evaluar el grado de exageraci\u00f3n de las sugerencias de que ser\u00e1 posible en un futuro previsible simular todo el cerebro humano con el uso de un s\u00faper computador.<\/p>\n<p>Una figura prominente en este campo es el investigador cerebral israel\u00ed Henry Markham. En 2005 inici\u00f3 Blue Brain Project2 con el objetivo de construir simulaciones num\u00e9ricas \u201cde abajo hacia arriba\u201d a gran escala de un grupo de cerca de 100 mil neuronas de la columna neocortical de un rat\u00f3n.<\/p>\n<p>Un proyecto interesante, aunque se pueda, ciertamente, dudar de cu\u00e1n precisa podr\u00eda ser dicha simulaci\u00f3n, dada la dificultad de simular hasta 30 neuronas.<\/p>\n<p>En un art\u00edculo de 2006 titulado \u201cThe Blue BrainProjecct\u201d Markham escribi\u00f3:<\/p>\n<p>\u00abAlan Turing ((1912-1954) comenz\u00f3 queriendo \u201cconstruir el cerebro\u201d y termin\u00f3 con una computadora. En los sesenta a\u00f1os siguientes, la velocidad de computaci\u00f3n fue de 1 operaci\u00f3n de campo fluctuante por segundo (FLOPS) a m\u00e1s de 250 billones \u2013por mucho el mayor ritmo de crecimiento de cualquier tipo creado por el hombre en 10 mil a\u00f1os de civilizaci\u00f3n. (\u2026)<\/p>\n<p>\u00abA medida que las velocidades de c\u00e1lculo se aproximan y van m\u00e1s all\u00e1 de la franja de los petaflops, se vuelve inviable hacer la siguiente serie de salto qu\u00e1nticos para simular redes de neuronas, regiones del cerebro y, posteriormente, todo el cerebro. Al final de cuentas, Turing pudo haber brindado los medios con los cuales construir el cerebro. (\u2026)<\/p>\n<p>\u00abUn modelo de todo el cerebro a escala celular, probablemente, tomar\u00e1 la d\u00e9cada siguiente para ser construido. Un modelo a escala molecular de una NCC (columna neocortical del cerebro) es, probablemente, inviable en cinco a\u00f1os, y la conexi\u00f3n de v\u00edas bioqu\u00edmicas a modelos del genoma, probablemente, se alcanzar\u00e1 en 10 a\u00f1os. No hay ning\u00fan obst\u00e1culo fundamental para modelar el cerebro y, por lo tanto, es probable que tengamos modelos detallados de cerebros de mam\u00edferos, entre ellos del hombre, en un futuro cercano. (\u2026)<\/p>\n<p>Markham reafirm\u00f3 su optimismo en una conferencia TED Global en Oxford, en 2009:<\/p>\n<p>\u00abTenemos matem\u00e1tica para dar vida las neuronas. (\u2026) Hay literalmente tan s\u00f3lo un pu\u00f1ado de ecuaciones que necesitamos para simular la actividad del neoc\u00f3rtex. Pero lo que necesitamos es un computador mucho m\u00e1s grande. \u00ab(\u2026) Ahora ya tenemos ese s\u00faper computador Blue Gene. Podemos cargar todas las neuronas, cada una en su procesador, conectarlos y ver lo que pasa. (\u2026) Espero que ustedes est\u00e9n por lo menos parcialmente convencido de que no es imposible construir un cerebro. Podemos hacerlo en 10a\u00f1os\u00bb. [<a href=\"https:\/\/www.ted.com\/talks\/henry_markram_a_brain_in_a_supercomputer?language=en\">https:\/\/www.ted.com\/talks\/henry_markram_a_brain_in_a_supercomputer?language=en<\/a> ]\n<p>Markham consigui\u00f3 posteriormente una beca de mil millones de d\u00f3lares de la Comisi\u00f3n Europea para su grandioso Proyecto del Cerebro Humano (HBP, por sus siglas en ingl\u00e9s). El HBP se present\u00f3 en octubre de 2013 como uno de los proyectos \u201cemblem\u00e1ticos\u201d del programa Tecnolog\u00edas Futuras y Emergentes de la Comisi\u00f3n Europea.<\/p>\n<p>Sin embargo, casi de inmediato se vio en problemas.<\/p>\n<p>En septiembre de 2014, la revista <em>Nature<\/em> public\u00f3 un comentario de dos neurocient\u00edficos destacados, Yves Fr\u00e9gnac y Gilles Laurent titulado \u201cNeurociencias: \u00bfD\u00f3nde est\u00e1 el cerebro del Proyecto del Cerebro Humano?\u201d<\/p>\n<p>Los autores, ambos involucrados inicialmente en el proyecto, lo describen como un \u201cdesastre cerebral\u201d. Se\u00f1alan una carta abierta enviada a la Comisi\u00f3n Europea, el 7 de julio de 14, en la que neurocient\u00edficos de toda Europa e Israel declaran que boicotearan los llamados a los \u201cproyectos de sociedad\u201d, que deber\u00edan llevarse la mitad del financiamiento total del HBP. La carta reuni\u00f3 750 firmas. Los autores observan: \u201cAl contrario de las suposiciones p\u00fablicas de que el HBP generar\u00eda conocimiento sobre c\u00f3mo funciona el cerebro humano, el proyecto se est\u00e1 transformando en un dispendioso proyecto de gerencia de bancos de datos, con una caza de nuevas formas de arquitecturas de computaci\u00f3n. En los \u00faltimos meses, el consejo ejecutivo del HBP revel\u00f3 planes para reducir radicalmente su brazo de neurociencia experimental y cognitiva, lo que provoc\u00f3 la ira de la comunidad neurocient\u00edfica europea [<a href=\"https:\/\/www.nature.com\/news\/neuroscience-where-is-the-brain-in-the-human-brain-project-1.15803\">https:\/\/www.nature.com\/news\/neuroscience-where-is-the-brain-in-the-human-brain-project-1.15803<\/a> ].<\/p>\n<p>En 2015, el HBP fue sometido a una revisi\u00f3n. El comit\u00e9 ejecutivo, encabezado por Markham, fue disuelto y sustituido por un \u00f3rgano m\u00e1s representativo. Markham se retir\u00f3 del proyecto. El proyecto prosigue con una orientaci\u00f3n m\u00e1s amplia y menos sensacionalista [<a href=\"https:\/\/www.humanbrainproject.eu\/en\/\">https:\/\/www.humanbrainproject.eu\/en\/<\/a> ].<\/p>\n<p>Visto desde afuera, no puedo dejar de sospechar que el cabildo de las empresas de inform\u00e1tica y TI, de alguna forma, desempe\u00f1\u00f3 un papel en el citado \u201cdesastre cerebral\u201d. No hace falta decir que las simulaciones de procesos vivos significan un mercado gigantesco para s\u00faper computadoras y productos de TI relacionados en los campos de investigaci\u00f3n cient\u00edfica, la industria farmac\u00e9utica, psicolog\u00eda y medicina cl\u00ednica. El financiamiento a gran escala de gobiernos y del sector privado continuar\u00e1, ciertamente. Pero falta saber cu\u00e1nto de ese dinero se gastar\u00e1 con prop\u00f3sitos realmente \u00fatiles, y cu\u00e1nto para promover la estupidez. (Continua)","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Jonathan Tennenbaum Parte 5 MSIa Informa, 25 de septiembre de 2020.-En la parte 4 de esta serie de art\u00edculos present\u00e9 argumentos y pruebas para refutar la noci\u00f3n de que el cerebro humano funciona como un computador digital. 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