La historia de la tecnología nos muestra que la revolución industrial
del siglo XIX fue una revolución en la mecánica que sirvió para
automatizar el trabajo físico. Los actuales cambios que propicia la
nanotecnología, los voy a enmarcar en una revolución existencial, porque
nos afectan directamente como seres
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El espíritu en la máquina. La nanotecnología, la complejidad y nosotros
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La influencia de la nanotecnología en nuestra vida diaria
se refleja en las herramientas de comunicación móvil, en los
diagnósticos y nuevos tratamientos médicos, en el uso de datos por las
empresas y los gobiernos y en la acumulación de los mismos en la nube.
La sociedad reacciona despacio a los cambios tecnológicos, que se
suceden con gran rapidez. La nanotecnología, con sus capacidades a
escala atómica a las que se producen gran parte de las dinámicas del
mundo natural y físico, tiene el potencial de hacer factibles avances
sin precedentes en la historia de la humanidad. Los cambios evolutivos
—la manipulación del mundo natural que se da, por ejemplo, en la
genética— y los cambios emergentes —la manipulación y la autonomía del
mundo físico que facilita, por ejemplo, la inteligencia artificial—
pueden ahora combinarse y desembocar en profundas transformaciones
existenciales. En el interior de las máquinas complejas que hemos creado
mora un espíritu, y la humanidad debe trabajar en cada fase del proceso
de construcción de las máquinas para asegurarse de que el espíritu sea
benévolo.
«Incluso algunos de sus materialistas compatriotas están preparados para aceptar, al menos como una hipótesis de trabajo, que alguna entidad ha… por así decirlo, invadido a HAL. Sasha ha encontrado una buena manera de expresarlo: “El espíritu que mora en la máquina”».
Arthur C. Clarke, 2010: Odisea Dos, 1982
«La doctrina oficial, que se remonta principalmente a Descartes, viene a decir lo siguiente: […] todos los seres humanos cuentan con un cuerpo y una mente. […] Algunos preferirían decir los seres humanos son un cuerpo y una mente, juntos. De ordinario, el cuerpo y la mente de cada uno están unidos, pero después de la muerte su mente podría seguir existiendo y funcionando. […] Lo expuesto es la teoría oficial. Me referiré a ella a menudo, en un tono deliberadamente denigratorio, como “el dogma del espíritu que mora en la máquina”. Espero demostrar que es totalmente falso; no solo en sus aspectos concretos, también por principio».
Gilbert Ryle, El concepto de lo mental, 1949
Hace seis años, en mi artículo anterior1 para
esta colección, analizamos las implicaciones de la capacidad de
observar y ejercer control a escala atómica y molecular; es decir, de la
nanotecnología. A modo de conclusión, planteábamos conjeturas y
numerosas preguntas acerca de la complejidad física y biológica que nos
descubrirá el futuro merced al desarrollo de esta tecnología. Nuestro
argumento era que la complejidad de la naturaleza surgía en
interacciones que tenían lugar a escala atómica: átomos que forman
moléculas; moléculas complejas que, a su vez, derivan en fábricas
moleculares, como las células responsables de la reproducción, y la
formación de sistemas jerárquicos polifacéticos. Las leyes de la física,
como la segunda ley de la termodinámica, siguen vigentes, de modo que
este desarrollo de la complejidad se produce a lo largo de periodos
prolongados y en sistemas de elevada eficiencia energética. El uso del
control nanotecnológico a escala atómica (la escala de la naturaleza) ha
comportado mejoras continuadas en la eficiencia de los sistemas físicos
y la extensión de su uso a la biología y otros campos. Esta capacidad
de tomar el control de la naturaleza mediante la tecnología física
otorga al ser humano la facultad de intervenir benéficamente, pero
también plantea preguntas existenciales sobre el humano y la máquina.
Había ejemplos ilustrativos, como las denominadas máquinas emergentes ,
autómatas capaces de autorreproducirse, cuyo software y hardware se
habían fusionado para formar sistemas vivos; o las máquinas evolutivas,
cuya optimización mediante ingeniería modificaba el constructo
evolutivo. En la actualidad las máquinas computacionales existen como
variedad emergente, al mejorarse a sí mismas a medida que observan y
manipulan más datos, modifican sus ajustes cambiando el modo de usar el
hardware y realizan copias de sí mismas mediante la partición usando
el hardware existente, aunque todavía no se están fabricando, a
excepción de la rudimentaria impresión en 3D. Hoy día son numerosos los
productos químicos y los medicamentos producidos a través de células y
enzimas que hacen las veces de factorías biológicas.
Desde aquel artículo de 2012, las preguntas existenciales que
planteábamos a modo de conclusión no han hecho sino consolidarse. El
rápido desarrollo de las CRISPR (repeticiones palindrómicas cortas
agrupadas y regularmente interespaciadas) y la veloz evolución del
aprendizaje automatizado hacia la inteligencia artificial (IA)2 nos
han conducido a una difícil encrucijada. El presente capítulo, una
reflexión científica y filosófica, pone de relieve las lecciones que nos
han brindado estos años a fin de subrayar la rápida progresión
realizada para, acto seguido, centrarse en las implicaciones futuras que
ya se vislumbran. Analiza cómo los principios de la física han influido
en el progreso y la evolución de la nanotecnología, en qué ámbitos esta
ha tenido éxito y en cuáles no tanto, y por qué razones. Cuando
aparecen nuevas tecnologías que generan cambios a gran velocidad, las
instituciones de la sociedad, al igual que cada uno de sus individuos,
tardan en potenciar sus aspectos positivos y limitar los negativos
mediante unas restricciones (en el ámbito de la comunidad y del
individuo) que aseguren un equilibrio saludable. A modo de ejemplo,
cuando se inventó el ferrocarril moderno, los motores de vapor tendían a
explotar y los trenes tenían accidentes por la ausencia de sistemas de
señalización, pero la sociedad estableció mecanismos de seguridad.
Actualmente, los motores siguen explotando y sigue habiendo accidentes,
pero a una escala que la sociedad considera aceptable. Por otra parte,
todavía estamos trabajando en el control de los plásticos y aún no hemos
podido frenar el cambio climático, lo que ilustra lo mucho que tardan
en responder la sociedad y los individuos a los avances tecnológicos.
Con el mismo ánimo que en el ensayo anterior, el presente artículo
refleja la evolución de las capacidades que, gracias a la
nanotecnología, se atisban en un futuro inminente, así como las
cuestiones de gran calado sobre las cuales la sociedad debe empezar a
reflexionar y actuar.
El uso del control nanotecnológico a escala atómica (la escala de la naturaleza) ha comportado mejoras continuadas en la eficiencia de los sistemas físicos y la extensión de su uso a la biología y otros campos, pero también plantea preguntas existenciales sobre el humano y la máquina
La última década ha sido testigo del empleo de la nanotecnología en
muchas aplicaciones pasivas de ámbito general. En tanto material basado
en la variedad de propiedades únicas al alcance de materiales
específicos gracias a fenómenos a pequeña escala, el elemento
nanotecnológico tiene un uso cada vez más generalizado en muchos
productos, aunque con un coste económico bastante elevado. Sus
aplicaciones van desde las relativamente sencillas hasta otras bastante
complejas. Por ejemplo, los revestimientos aportan robustez y una
resistencia elevada ante la corrosión y el desgaste y se aplican a los
implantes médicos (como los estents, las válvulas y los marcapasos,
entre otros). También se utilizan los revestimientos en superficies que
requieren más resistencia en entornos difíciles: desde
máquinas-herramienta hasta grandes superficies metálicas. Dado que el
pequeño tamaño de un material modifica las propiedades ópticas, esta
tecnología ha posibilitado aplicaciones que van desde usos generalizados
pero triviales, como las cremas solares, hasta otros mucho más
sofisticados, como las intervenciones por vía óptica en sistemas vivos y
físicos. Algunas mejoras mecánicas, como las debidas a los nanotubos,
se han integrado en el arsenal de compuestos de bajo peso. Por otra
parte, las posibilidades a nanoescala y su consiguiente uso en las
superficies han permitido mejoras en la filtración de virus y bacterias.
Asimismo, las baterías utilizan la porosidad y las propiedades
superficiales para mejorar las características de uso: la densidad
energética y la retención de la carga, entre otras; y la proliferación
de automóviles eléctricos y del almacenamiento de electricidad en
baterías promete una utilización a gran escala. La aplicación de
nanotecnología en superficies permite aprovechar la interacción a escala
molecular para la unión y la interacción. En este sentido, este
mecanismo posibilita una localización muy específica en el cuerpo, para
mejorar tanto la detección de problemas como la administración de
medicamentos. En concreto, la observación y eliminación de los
crecimientos cancerosos tiene una presencia cada vez mayor en el arsenal
médico. Esta misma propiedad superficial se utiliza en sensores capaces
de detectar sustancias químicas específicas en el medioambiente. Lo más
relevante del concepto de la máquina evolutiva es su capacidad
(desarrollada mediante ensayos aleatorizados a gran escala basados en la
reproducción de la naturaleza y efectuados sobre los dispositivos, algo
que se conoce como «laboratorio sobre un chip») de distinguir,
comprender y desarrollar una serie de remedios que se pueden administrar
localmente en casos en que los mecanismos biológicos hayan dejado de
funcionar. La investigación contra el cáncer, el verdadero rompecabezas a
que se enfrenta la medicina, se ha beneficiado mucho de la observación e
intervención propiciadas por las herramientas de la nanotecnología,
aunque se trata de un fenómeno muy complejo (el cáncer engloba un
conjunto de numerosas enfermedades diferentes) que está todavía muy
lejos de una solución, a excepción de algunas de sus manifestaciones. El
concepto de máquina evolutiva también ha quedado patente en los métodos
de producción de diversos compuestos, de simples a complejos, que se
han generalizado: desde la conversión del peróxido de hidrógeno en un
oxidante intenso mediante enzimas hasta la vacuna contra el virus del
Ébola producida con plantas de tabaco.
Lo más relevante del concepto de la máquina evolutiva es su capacidad de distinguir, comprender y desarrollar una serie de remedios que se pueden administrar localmente en casos en que los mecanismos biológicos hayan dejado de funcionar
Hay que reconocer que gran parte de este uso de la nanotecnología se
ha centrado en aplicaciones cuyo coste es una preocupación secundaria y
las propiedades específicas son lo bastante atractivas para hacer
deseable el producto. Se nos plantea, pues, un obstáculo: el coste de
fabricación sigue siendo un problema. Otra dificultad es el ya
tradicional problema del exceso de entusiasmo que impulsa la cultura del
mercado: pese a las expectativas, el grafeno, los nanotubos y otras
tecnologías de este tipo todavía no han conseguido implantarse a gran
escala. Un ejemplo de dicha cultura de mercado es el ascensor espacial,
basado en los nanotubos de carbono, que despertó el interés popular: la
termodinámica establece la probabilidad de errores, por ejemplo, en el
montaje; y, pese a que los nanotubos de pequeño tamaño pueden mostrar
una resistencia formidable, a partir de una longitud determinada la
existencia de un solo defecto puede tener repercusiones graves. Por lo
tanto, los ascensores espaciales siguen siendo ciencia ficción.
Con todo, hay un ámbito en el que el obstáculo económico se supera a
un ritmo bastante asombroso. En las aplicaciones centradas en el ser
humano, la evolución de la electrónica en la industria de la información
(informática y comunicación), la reducción de costes y la
generalización del uso de la nanotecnología han sido espectaculares. En
este sentido, el teléfono móvil, ya convertido en teléfono inteligente
con acceso a internet y reproducción de vídeo, ha sido una herramienta
de transformación increíblemente beneficiosa para los desfavorecidos del
tercer mundo.
La naturaleza del archivo de los datos y el acceso a los mismos ha
cambiado gracias a las memorias y los recursos computacionales a
nanoescala, situados cada vez más en un «no lugar» muy remoto al que nos
referimos con el eufemismo de «la nube». Asimismo, accedemos a esta
gracias a una serie de avances propiciados por la tecnología a
nanoescala en las comunicaciones, ya sean inalámbricas u ópticas, y con
los dispositivos a nuestro alcance. Los vídeos, los mensajes de texto,
la comunicación instantánea y la difusión rápida de información son algo
cotidiano. Por su parte, los electrodomésticos y dispositivos
electrónicos, de pequeño o gran tamaño, están interconectados y
controlados en un internet de las cosas que conforma un tejido en
expansión tanto en casa como en el trabajo, con objetivos como reducir
el consumo de energía, mejorar la salud o ahorrar al ser humano algunas
tareas cotidianas.
La disponibilidad de información y la capacidad de derivar
inferencias de ella han puesto el aprendizaje automático, también
conocido como inteligencia artificial, en primer plano. Los datos se
pueden analizar y las decisiones se pueden tomar automáticamente de un
modo rudimentario, en el sentido de la máquina emergente. La combinación
de la IA con la robótica (es decir, el uso físico de dicha información)
también se está desplazando poco a poco de las fábricas a las
aplicaciones personales que, como la conducción automática, aúnan la
captación sensorial, la inferencia, el control y el manejo. Todo ello
constituye un uso activo y representa un carácter tan emergente como
evolutivo.
La computación cuántica es otra área con una progresión formidable en
la última década. Para efectuar sus cálculos, la computación cuántica
se basa en la superposición entrelazada de información accesible a
escala cuántica, que es posible a escala nano. Es
muy distinta del estilo tradicional de computación determinista, basado
en los bits clásicos; clásicos en el sentido de que se dividen
exclusivamente entre «0» y «1» lógicos (booleanos). Podemos transformar
estos bits mediante funciones computacionales: un «0» en «1», por
ejemplo, a través de un inversor; o una colección de ceros y unos (es
decir, un número) en otro número, mediante la función que elijamos.
Sumar o multiplicar es una operación funcional de este tipo y, en cada
etapa de la computación, estos ceros y unos se transforman de un modo
determinista. Esto es, en la computación clásica, por lo general, no se
puede volver al punto de partida una vez efectuada una transformación,
puesto que hay información que se va descartando en el proceso: el
producto de una multiplicación suele tener múltiples combinaciones de
multiplicandos y multiplicadores, que tras la operación no se pueden
deducir del resultado.
Los bits cuánticos, en calidad de estados entrelazados superpuestos,
en cambio son muy diferentes. Un sistema con un único bit cuántico
consiste en una superposición de «0» y «1». No sabemos cuál de ellos es,
solo que es uno de los dos; para saber si es «0» o «1», tendremos que
medirlo. Un sistema con dos bits cuánticos puede ser un sistema
entrelazado, donde los dos bits están interconectados. Por ejemplo,
podría ser una superposición en que, si el primero es un 0, el segundo
es un 1, pero si el primero es un 1, el segundo es un 0: esto es una
superposición entrelazada. Solo al efectuar una medición podemos
descubrir si se trata de la combinación «01» o de la combinación «10».
En un sistema compuesto de un gran número de bits cuánticos, estos
pueden formar muchas más conexiones de este tipo, que se pueden
manipular mediante la computación (sin medir el resultado), de forma que
sigan existiendo el entrelazamiento y sus transformaciones. Mientras se
efectúa esta computación, sin haber observado el resultado, es posible
retrotraerse hasta el punto inicial, porque no se ha descartado
información alguna. Por lo tanto, la computación sigue adelante y no
conocemos el resultado hasta que llevamos a cabo una medición, que sí
nos devuelve al modo clásico. Esta capacidad —y las transformaciones que
permite sin renunciar al entrelazamiento y sus consiguientes
posibilidades (a diferencia del modo clásico, que las descarta)— otorga a
la computación cuántica propiedades superiores a las de la computación
clásica. En la actualidad existen sistemas de 50 bits cuánticos, lo que
representa casi el umbral en que la computación cuántica empieza a
superar las capacidades de la computación clásica. Son potencialmente
resolubles ya numerosos problemas complejos, como en la criptografía
(que no en vano fue la primera razón para aplicar este enfoque), pero
también otros interesantes y de índole más práctica: por ejemplo,
comprender las moléculas y sus interacciones para desarrollar su
complejidad con vistas a descubrir nuevos medicamentos. A la hora de
calcular, 50 bits cuánticos representan una complejidad mucho mayor. Si
tenemos en cuenta que, en la diversidad de interacciones a la escala más
reducida, la naturaleza se caracteriza por un comportamiento cuántico y
que el comportamiento cuántico coincide, a una escala mayor y por el
principio de correspondencia, a un comportamiento clásico (es decir, un
resultado estadísticamente muy probable), entonces la computación
cuántica representa una manera, recién descubierta, de simular cómo
computa la propia naturaleza: ha nacido un nuevo tipo de computación.
La
evolución en la AI, la robótica, la autonomía y la combinación de la
maquinaria emergente la evolutiva son, en gran medida, comparables a los
cambios surgidos con la invención de la imprenta y del transporte
mecanizado
Estos cambios de tanta amplitud y relevancia, aún en su fase
naciente, son en gran medida comparables a los surgidos con la invención
de la imprenta y del transporte mecanizado. La imprenta democratizó el
aprendizaje y la difusión de información. Por su parte, el transporte
mecanizado hizo más pequeño el mundo y facilitó la distribución de
bienes. Ambos tuvieron un papel decisivo a la hora de permitir un modo
más eficiente (tanto en tiempo como en energía y en otros aspectos) de
impulsar el progreso humano. Al mismo tiempo, los libros también
transmiten atrocidades y los medios de transporte son una práctica
herramienta tanto para los terroristas como para la represión estatal.
Sin embargo, la sociedad ha encontrado maneras de limitar estos efectos
negativos y sigue encontrando nuevas maneras de limitarlos a medida que
nacen nuevas mutaciones. Las nuevas tecnologías también tienen atributos
nocivos. En este sentido, los instrumentos de comunicación móvil y la
ubicuidad de la disponibilidad de información nos han cambiado: nos
alejan de un pensamiento y una articulación detenidos y de mayor alcance
y modifican nuestra reacción ante cualquier información (debido a la
confianza en la letra impresa que nos han inculcado). Los mercados
financieros, las interacciones sociales e incluso nuestras relaciones
familiares muestran algunas consecuencias de la ubicuidad de acceso
propiciada por la tecnología a nanoescala. Los drones, como máquinas que
permiten matar sin mancharnos las manos de sangre, son omnipresentes en
los conflictos y, gracias a la explotación de la tecnología,
trivializan la muerte y el destino humano.
La computación cuántica es un área con una progresión formidable en la última década. Hoy son potencialmente resolubles numerosos problemas complejos, como en la criptografía, pero también de índole más práctica: por ejemplo, comprender las moléculas y sus interacciones para desarrollar su complejidad con vistas a descubrir nuevos medicamentos
Esta evolución en la IA, la robótica, la autonomía y la combinación
de la maquinaria emergente y la evolutiva plantea preguntas de gran
calado. Además, la sociedad carece de los conocimientos, aunque sea
rudimentarios, necesarios para abordar racionalmente, desde una
perspectiva filosófica y científica, muchos de los problemas que sin
duda surgirán (igual que aparecieron en anteriores puntos de inflexión
desencadenados por la tecnología).
Me gustaría analizar esta transición estudiando las posibilidades de
esta era en ciernes e integrando reflexiones que abarquen desde su punto
de partida hasta su punto de destino, con pensamientos que hagan de
puente entre la dimensión física y la dimensión natural de la
nanotecnología.
La
combinación de la AI con la robótica (es decir, el uso físico de dicha
información) también se está desplazando poco a poco de las fábricas a
las aplicaciones personales
La segunda ley de la termodinámica, formulada por primera vez por
Sadi Carnot en 1824, establece que, en un sistema aislado, la entropía
siempre crece. La entropía, en términos simplificados, es una medida de
aleatoriedad. Según dicha ley, en ausencia de entrada de energía y
materia exterior a un sistema, el sistema evolucionará hacia una
aleatoriedad total; agotará todas sus capacidades. Este estado de máxima
aleatoriedad constituye un equilibrio termodinámico. Este argumento,
inicialmente empírico, cuenta ahora con unos fundamentos estadísticos
concretos y es la razón por la cual los procesos naturales tienden a
avanzar en una determinada dirección, al igual que el paso del tiempo.
Por el contrario, nuestro mundo (el natural y el que hemos creado) tiene
un grado muy alto de organización, además de la capacidad de llevar a
cabo cosas verdaderamente interesantes: los átomos se agrupan en
moléculas; a su vez, las moléculas van ganando complejidad; algunas
moléculas muy complejas, como los ribosomas (formados por ARN y partes
de proteína) se convierten en controladores y efectúan funciones de
transcripción y transmisión de mensajes que son esenciales para la
creación de proteínas; aparecen las células (con miles de variedades en
el caso de los humanos) y se forman los órganos, que se desarrollan
hasta desembocar en la diversidad de las creaciones de la naturaleza. La
jerarquía resultante de este emparejamiento organizado dio lugar a una
máquina emergente viva. Por su parte, nuestro sistema social, al igual
que los sistemas de computación, gobierno o finanzas, también constituye
una maquinaria de este tipo: componentes que se combinan con otros de
acuerdo con una ortodoxia organizada y dotada de muchas capacidades. El
vector hacia la aleatoriedad termodinámica que establecía la segunda ley
se ha evitado gracias al flujo entrante de materia y energía, de manera
que se ha generado una diversidad interesante.
Esta es la apariencia de la complejidad que adopta la forma de una
jerarquía, que Herbert Simon caracteriza mediante una interesante
parábola en su ensayo The Architecture of Complexity [La arquitectura de la complejidad],3 que
habla de los relojeros Hora y Tempus. Ambos fabricaban relojes hechos
de 1.000 pequeñas piezas individuales. Tempus elaboraba sus relojes
juntando todas las piezas de una vez, pero, si le interrumpían (por
ejemplo, con una llamada de teléfono), debía reconstruirlos enteros, con
sus 1.000 piezas. Cuanto más éxito cosechaban sus relojes entre los
clientes, más llamadas recibía y, por lo tanto, más se retrasaba en la
fabricación. Los relojes de Hora eran igual de buenos, pero los
fabricaba mediante una jerarquía de ensamblajes parciales. El primer
grupo de ensamblajes utilizaba 10 piezas en cada uno; a continuación, se
utilizaban 10 ensamblajes parciales para formar un ensamblaje parcial
más grande; y así sucesivamente. Aunque al principio se hacían la
competencia, Tempus acabó trabajando para Hora. Con una probabilidad de 1
entre 100 de una interrupción durante el proceso de ensamblaje, Tempus
tenía que dedicar un promedio de 4.000 veces más de tiempo a producir un
reloj. Con cada interrupción, Tempus tenía que empezar desde el
principio, pero Hora solo tenía que rehacer parte del camino. La
jerarquía hacía posible el éxito de Hora en este rudimentario sistema
complejo.
La moraleja de esta parábola, en términos de termodinámica
(generalizable, además, a nuestro mundo físico y natural), es que la
complejidad surgió de un ensamblaje de piezas que, en general, puede ser
aleatorio. La probabilidad de culminar una construcción a partir de un
pequeño número de elementos que se ensamblan para formar un conjunto
estable, inicialmente simple, pero cada vez más complejo a medida que se
desarrolla la jerarquía, es mayor que la probabilidad de ensamblar un
gran número de elementos de una vez. Por otra parte, aparecen nuevas
propiedades en el producto final y, posiblemente, en los ensamblajes
parciales intermedios. Por supuesto, esta es una descripción muy
simplista y susceptible de muchas objeciones, pero lo importante es que
surgió una estructura organizativa gracias al flujo de entrada de
energía y piezas al sistema y a la existencia de formas intermedias
estables que reducían la entropía. Con el tiempo suficiente, la
naturaleza también forma jerarquías basadas en formas intermedias
estables que descubre. Aparece así la negentropía: un descenso
(negativo) de la entropía desde el estado de agotamiento, es decir,
desde su máximo. Esta es la historia de cómo surgió la vida.
En su libro de 1967, The Ghost in the Machine [El espíritu que mora en la máquina] (es la tercera vez que aparece esta expresión),4 Arthur
Koestler denomina este proceso «el efecto Jano»: los nodos de esta
jerarquía son como el dios romano del mismo nombre, que tenía una cara
que miraba hacia la parte dependiente y otra que miraba hacia el ápice.
Este eslabón y la proliferación de eslabones como estos, asociados a sus
inusuales propiedades, son clave para las propiedades emergentes del
conjunto.
No obstante, la termodinámica plantea más limitaciones, que se
manifiestan en la confluencia de la energía, la entropía y los errores.
Todo sistema complejo está hecho de un gran número de subconjuntos
jerárquicos, y un sistema que emplee objetos a nanoescala está sometido a
estas restricciones en el proceso de su construcción. Para reducir los
errores, debe haber una reducción considerable de la entropía, pero,
como un proceso de reducción tal requiere usar más energía, se generará
calor. Por lo tanto, para ser sostenible (es decir, para evitar el
sobrecalentamiento aun cuando el flujo de energía mantenga el sistema en
funcionamiento), requiere una eficiencia energética elevada, limitar la
cantidad de energía que se transforma y mantener los errores bajo
control. En este sentido, la necesidad de desplegar tanta energía en
cada etapa hace que el sistema adolezca de una insaciable hambre de
energía, una consecuencia termodinámica que influye negativamente en la
computación y la comunicación. Las turbinas gigantes que convierten la
energía en electricidad, desde el movimiento mecánico de las aspas hasta
el flujo de corriente voltaica, deben ser extremadamente eficientes, de
modo que solo un pequeño porcentaje (como mucho) de la energía se
pierda; y todo ello, para una turbina, que no es un sistema tan
complejo. Sin embargo, la computación y la comunicación todavía no han
aprendido esta lección.
Con las CRISPR se abren las puertas al descubrimiento de medicamentos, la prevención de las enfermedades genéticas y cardíacas y las afecciones sanguíneas y la modificación de las propiedades de las plantas
La naturaleza ha encontrado una manera inteligente de evitar este
problema. Pensemos en la compleja máquina biológica que es el ser
humano. Los procesos de desarrollo o reemplazo tienen lugar de forma
individual y en volúmenes muy pequeños (a nanoescala), en paralelo a la
escala del número de Avogadro. Toda esta transcripción, transmisión de
mensajes, generación de proteínas y de células, etcétera, requiere
energía, pero la naturaleza evita el problema del error mediante la
introducción de mecanismos de autorreparación. La rotura y la formación
de estos vínculos consumen muy poca energía (10-100 kBT, donde kBT constituye
una buena medida del orden de energía en un movimiento térmico). Los
errores escalan de manera exponencial con estos prefactores. Con una
energía de 10 kBT, una de cada 100.000 etapas de
desarrollo (por ejemplo, cada etapa de extracción y copia de un
elemento) tendrá un error, que deberá ser detectado. La máquina
desarrolladora deberá, pues, retroceder, hasta el último estado correcto
conocido y reconstruir dicho vínculo; en cierto modo, es como la
llamada a Tempus y Hora, pero en la que Hora solo tiene que reiniciar la
fabricación desde un estado intermedio. La naturaleza consigue hacerlo
bastante bien: a diario, el cuerpo humano recicla su peso corporal en
ATP (adenosina trifosfato, la molécula de la transformación de energía),
a fin de permitir la síntesis química, la propagación de impulsos
nerviosos y la contracción de los músculos. La comprobación y reparación
posibilita este grado de complejidad, pese a las restricciones
energéticas.
¿Qué relación guarda esta explicación sobre la nanotecnología con el
«espíritu oculto»? A modo de ilustración, me gustaría poner en relación
dos tecnologías nuevas de esta década: las CRISPR y la IA actual.
CRISPR es la abreviación de un método de edición de genes que se
sirve de una proteína de origen natural (Cas9) y de ARN-guía específicos
para alterar los genes portadores e insertar en ellos las secuencias
deseadas. La intervención del ARN-guía complementando una secuencia de
ADN foráneo posibilita que la proteína Cas9 desenmarañe la hélice de ADN
de la secuencia y cree un corte en dos cadenas, que después la enzima
reparadora volverá a empalmar mediante la inserción del ADN experimental
deseado. La secuencia del ARN-guía es relativamente barata de diseñar,
su eficiencia es alta y la proteína es inyectable. Además, permite hacer
mutar múltiples genes de una vez. Este proceso se puede efectuar en el
núcleo de una célula, en células madre, en embriones e, incluso, en un
contexto extracelular. Se trata de una herramienta de edición genética
que permite intervenir en el diseño del genoma. Cabe reiterar, en todo
caso, que la termodinámica nos enseña que siempre habrá errores (cuya
probabilidad será inversamente proporcional a la energía empleada), de
modo que los sistemas de baja energía necesitan sistemas de
autocorrección. Aun así, pueden escaparse fallos muy esporádicos. Las
CRISPR son de ayuda precisamente en este apartado, con los errores
naturales del mundo natural: un Jano defectuoso (un error en la
construcción del sistema al modo de Hora) tiene arreglo.
Por tanto se abren las puertas al descubrimiento de medicamentos, la
prevención de las enfermedades genéticas y cardíacas y las afecciones
sanguíneas y la modificación de las propiedades de las plantas;5 tenemos
un buen ejemplo en los tomates que pierden los pedículos (la parte que
une el fruto a la planta), los cuales reciben la señal de morir y
soltarse cuando el tomate está lo bastante maduro. Lo que a un sistema
complejo de la naturaleza le llevaría muchas generaciones, mediante el
cultivo de mejora de las plantas o la cría de especies vivas, se puede
conseguir en una o unas pocas generaciones. Gracias a la intervención
humana, ha nacido una máquina emergente-evolutiva y, por consiguiente,
se pueden diseñar nuevos miembros del reino animal.
La segunda tecnología que abordaremos es la del aprendizaje
automático, que hoy en día evoluciona hacia una inteligencia artificial.
Dado que los dispositivos electrónicos han reducido su tamaño
considerablemente y que se han desarrollado nuevas arquitecturas
(algunas dotadas de rudimentarias formas de autoevaluación y
autorreparación), con niveles todavía mayores de densidad e integración,
ahora contamos con recursos de supercomputación sobre la mesa de
nuestra casa y también en la nube. Hoy en día, esta ingente capacidad de
selección y manipulación de datos basta para que los algoritmos
programados descubran patrones, encuentren vínculos entre estos y,
también, pongan en marcha otras tareas que planteen preguntas para
contribuir a poner a prueba la validez de las inferencias y explorar en
busca de más datos cuando no baste con los disponibles. Desde la
perspectiva humana, la información consiste en asociaciones compactas.
La fotografía de un perro contiene muchos datos en los píxeles e,
incluso, es posible asociarla a una medida de información científica
(una especie de negentropía). En todo caso, los humanos, al ver la
fotografía, asociarán dicha información a la imagen de un perro, pero,
más concretamente, a un perro golden retriever bien cuidado y quizá
también la asociarán a la idea de que los perros de esta raza tienen
tendencia al cáncer a causa de la cría selectiva, etcétera. Buena parte
de esta información puede estar asociada al perro a modo de pequeños
elementos de conocimiento, como, por ejemplo, la idea de que los perros
no se llevan bien con los gatos y que los perros fueron domesticados
(también mediante la cría selectiva) durante la fase en que los humanos
eran cazadores-recolectores. A medida que nos alejamos más y más del
perro como patrón (los perros evolucionaron a partir de los lobos), la
capacidad de una máquina física se va debilitando a falta de una
conexión entre dominios de información muy diferentes que puedan
combinarse en forma de conocimiento. Para un humano, este problema no es
tan grave. Si esta información fáctica sobre el lobo y el perro formara
parte de la máquina como contenido, sería una buena cosa, pero si
quisiéramos encontrar dicha conexión, habría que hacer preguntas, seguir
el rastro genético, cotejar patrones y tomar otras medidas antes de
poder establecer la conexión correspondiente. El aprendizaje y la
creación de conocimiento del ser humano se producen a través de las
hipótesis y el análisis de los resultados de experimentos y debates, que
desembocan en un consenso. Esta capacidad, teniendo en cuenta que las
máquinas pueden pedir y buscar información, está ya al alcance de la IA,
aunque todavía no se ha conseguido conectar dos campos antes separados,
el espacio y el tiempo (como en la relatividad). Por lo tanto, en los
artículos sobre cómo efectúa la IA la evaluación preliminar de
enfermedades y ayuda a diseñar moléculas y a desarrollar experimentos
con las moléculas de diseño, se abordan tareas bastante complejas de
combinación de patrones en las cuales se conectan datos e información.
Por otra parte, el formidable progreso de la computación cuántica
abre otra serie de posibilidades de gran potencial. Las capacidades
diferenciadas y excepcionales de la computación cuántica
(entrelazamiento incluido) podrían hacer que determinadas conexiones,
que eran invisibles bajo un enfoque clásico, se conviertan en latentes
con un enfoque de mecánica cuántica. Esto implica, potencialmente, que
la naturaleza de las asociaciones y conexiones que el ser humano ve
—como las que Einstein identificó en la relatividad, y que el
aprendizaje automático clásico solo podía ver si ya las había visto
antes— pueden ser desentrañadas por la maquinaria de la computación
cuántica, al constar en forma de datos entrelazados y fuera del alcance
de un enfoque clásico.
Llegados a este punto, es el momento de poner en relación este debate con mis reflexiones sobre termodinámica.
Las CRISPR, como herramienta de modificación genética, fueron el
producto de sustituir los ensayos aleatorizados de la naturaleza por la
intervención humana, porque los científicos ya sabían cómo la respuesta
inmune de las bacterias combate un ADN viral foráneo. En este contexto,
las CRISPR sirven para producir dos cadenas de ARN (ARN-guía) que se
agrupan con la enzima Cas9 para formar un complejo, que, a su vez, ataca
al ADN viral, lo separa y, de este modo, lo desactiva. Por el modo en
que la Cas9 se une al ADN, puede distinguir entre el ADN bacteriano y el
AND viral; esta capacidad constituye una memoria que puede seguir
corrigiendo amenazas futuras, es decir, los errores. En la actualidad ya
hemos establecido vínculos entre el campo de las infecciones virales y
bacterianas y el enorme campo de los procesos naturales que dependen del
genoma; así, un proceso cuya estabilidad ya había demostrado la
naturaleza se ha llevado a otros contextos que, pese a haber sido ya
quizá descubiertos por la naturaleza, tal vez no hayan evolucionado en
el sentido de Wallace y Darwin. Las restricciones de la termodinámica,
tanto en lo referido al consumo de energía como a la necesidad de
estabilidad y corrección de errores, se han cumplido en la aplicación
física de las CRISPR al mundo natural. En consecuencia, ahora el ser
humano puede aplicar este procedimiento a multitud de lugares donde la
naturaleza no ha sabido cómo hacerlo o lo ha intentado sin éxito.
El apartado siguiente aborda la evolución de la computación hasta la
IA que ha vivido nuestra tecnología física, así como las
correspondientes ventajas y desventajas. La reducción del tamaño de los
dispositivos electrónicos físicos significa que buena parte de lo que
ocurre a escala cuántica es importante. El efecto túnel es uno de estos
fenómenos: el hecho de que los electrones respondan a dicho efecto por
la mera presencia de voltajes, y no porque se estén manipulando datos,
trae consigo una producción de calor que no sirve para nada útil. La
reducción de los errores en estos sistemas físicos (aunque todavía sin
la capacidad general de corregir los errores durante las etapas
individuales) comporta que no se pueda reducir la energía utilizada para
manipular los datos. Por otra parte, la cantidad de energía consumida
por un sistema biológico complejo para efectuar una transformación útil
está muchos órdenes de magnitud por debajo de la de un sistema físico
complejo. El cerebro humano consume la misma energía que una bombilla de
20 W, mientras que los sistemas físicos utilizados en el ámbito de la
IA presentan, en caso de almacenamiento local, un consumo de energía
cientos de veces superior, que se multiplica por más centenares aún si
el almacenamiento está en la nube. Por lo tanto, esta ventaja para la IA
ha venido acompañada de un ingente incremento en el consumo de energía,
debido a la termodinámica propia del modo de aplicación de este sistema
complejo.
La naturaleza de las asociaciones y conexiones que el ser humano ve, como las que Einstein identificó en la relatividad, y que el aprendizaje automático clásico solo podía ver si ya las había visto antes, pueden ser desentrañadas por la maquinaria de la computación cuántica, al constar en forma de datos entrelazados y fuera del alcance de un enfoque clásico
El pensamiento y el cerebro humanos constituyen una frontera que
podemos entender en sus componentes, pero no como un conjunto complejo y
asombroso; no conviene olvidar, en este sentido, las enseñanzas de la
parábola de los ciegos y el elefante. En todo caso, hay varias
características respecto a las que los científicos (psicólogos,
científicos de la conducta y neurocientíficos) parecen estar de acuerdo
en sus polifacéticos experimentos. El psicólogo conductista Daniel
Kahneman6 distingue
entre el pensamiento rápido y el lento. El rápido es un pensamiento
correspondiente al sistema 1, que es veloz, heurístico, instintivo y
emocional. Cuando efectúa juicios rápidos, una persona pone en relación
otros contextos con el problema a que se enfrenta. Esta dependencia de
la heurística comporta sesgos y, por lo tanto, errores sistemáticos. El
pensamiento lento corresponde al sistema 2, que es deliberativo y
analítico y, por ende, lento. El cerebro humano, como el de otros pocos
mamíferos, es capaz de imaginar varios «mundos» pasados y futuros para
desarrollar inferencias y respuestas situacionales. El neurocientífico
Robert Sapolsky7
analiza los orígenes de la agresión y la recompensa en términos de lo
que sucede en el cerebro. En mi opinión, en su mayor parte están
relacionados con el pensamiento rápido, puesto que tienden a ser
instintivos. En términos funcionales, el cerebro se puede dividir en
tres partes. La primera capa, común al reino animal, es el núcleo
interior, bastante autónomo y que regula el cuerpo para mantenerlo en
equilibrio. La segunda capa, más reciente en la evolución, se expandió
en los mamíferos y es, en proporción, la más avanzada de los humanos. La
tercera capa, el neocórtex o superficie superior, es la que tiene un
desarrollo más reciente (unos cientos de millones de años,8 hace
relativamente poco tiempo) y tiene, como puntos fuertes, la cognición,
la abstracción, la contemplación y el procesamiento sensorial. La capa 1
también recibe instrucciones de la capa 2 por medio del hipotálamo, y
la capa 3 puede enviar señales a la capa 2, que a su vez las remite a la
1. La amígdala cerebral es una estructura límbica (una capa intermedia)
situada bajo el córtex. En la agresión median la amígdala, el córtex
frontal y el sistema de dopamina cortical. El sistema dopaminérgico (la
generación de dopamina en varias zonas del cerebro) se activa en
previsión de una recompensa, de modo que, en este aspecto en particular,
este sistema complejo se puede entrenar (al estilo pavloviano) e
inducir al aprendizaje mediante experiencias de entrenamiento de
refuerzo o inhibición. Un ejemplo profundo del fallo de esta maquinaria
lo representa Ulrike Meinhof, de la organización terrorista Fracción
Baader-Meinhof del Ejército Rojo, formada en 1968 en Alemania. En 1962,
cuando era periodista, a Meinhof le extirparon un tumor cerebral. En
1976 su autopsia reveló un tumor y un tejido cicatrizal quirúrgico que
dañaba la amígdala cerebral, donde los contextos sociales, las
ansiedades, las ambigüedades, etcétera se combinan para formar una
respuesta de agresión. Gran parte de las tendencias de un humano
dependen de esta maquinaria consistente en la relación entre la capa 3 y
la 2, así como de los «Janos» que contienen. Si no se corrigen, los
errores perniciosos en la manera de pensar y tomar decisiones, en el
ámbito de la inteligencia, tienen una gran importancia. Esto, que es
cierto en la naturaleza, también lo será en la IA.
Cámara de techo y sistema de radar del coche autónomo Ford Fusion de Uber durante una demostración de la tecnología de los coches sin conductor celebrada en Pittsburgh, Pensilvania, el 13 de septiembre de 2016
Una vez expuestos los antecedentes del actual estado de las cosas y
efectuado el correspondiente análisis, es el momento de mirar al futuro.
La tecnología, cuando se ha empleado juiciosamente y por el bien
general de la sociedad en su conjunto, ha sido una contribución única
del ser humano a la naturaleza. En los casi dos siglos desde la
invención del motor de vapor, las capacidades tecnológicas se han
desarrollado a un ritmo asombroso.
En este contexto, en las últimas décadas, la nanotecnología ya casi
ha franqueado la gran distancia que separaba lo físico de lo biológico.
Las últimas décadas del siglo XX y las primeras del XXI han
visto nacer muchas herramientas nanotecnológicas que posibilitan un
conocimiento más afinado de los procesos biológicos complejos. A su vez,
ello ha derivado en las increíbles capacidades de manipulación
existentes en la actualidad, que representan una alternativa a los
caminos naturales de la evolución. La IA aporta una capacidad cognitiva
de tipo cerebral. El problema es que dicha capacidad puede aplicarse a
una cantidad de datos asombrosamente mayor que la que ningún humano
pueda contener y, a menudo, está en manos de grandes corporaciones.
La historia de la tecnología nos muestra que la revolución industrial del siglo XIX fue
una revolución en la mecánica que sirvió para automatizar el trabajo
físico. Los actuales cambios que propicia la nanotecnología, por su
combinación de lo biológico y lo físico, los voy a enmarcar en una revolución existencial, porque nos afectan directamente como seres.
La revolución existencial y los cambios y trastornos que es probable
que traiga consigo son de una clase y de una escala que harán inútiles
los esfuerzos posteriores de la sociedad por recuperar el control
(conseguirlo cuesta muchas décadas, ha ocurrido incluso con conflictos
sociales como los derivados del marxismo tras la revolución industrial).
Es necesario ser muy cuidadosos, previsores y juiciosos; de lo
contrario nos enfrentaremos a repercusiones mucho más graves que la
extinción de especies que se está produciendo ya debido a la expansión
desenfrenada de la humanidad y su consiguiente necesidad de recursos.
Son muchos los indicios en este sentido, algunos con una conexión más
profunda que otros. Entre 1965 y 2015, la producción de energía
primaria en el mundo se ha incrementado de 40 PWh a 135 PWh
(petavatios-hora) al año. Es decir, la producción se ha multiplicado por
más de tres en cincuenta años, con el petróleo, el carbón y el gas como
fuentes predominantes de energía. Además, durante el mismo periodo, el
movimiento de energía anual solo en Estados Unidos pasó de unos 8 PWh a
casi 42 PWh; es decir, se quintuplicó. En la actualidad, Estados Unidos
consume, por sí solo, la misma cantidad de energía eléctrica que
consumía el mundo entero hace unos cincuenta años. Además, el consumo de
ese país equivale a una cuarta parte del consumo energético mundial,
aunque la población estadounidense no suponga ni una vigésima parte del
total de la población mundial. Cabe destacar que gran parte de este
incremento en el consumo eléctrico es el resultado de la proliferación
de la computación y la comunicación. El funcionamiento de cada teléfono
móvil inteligente necesita electricidad equivalente al gasto de una
nevera pequeña, que se consume en dispositivos de red y sistemas de
conmutación. Cada búsqueda en la red y cada publicidad emitida gracias a
los algoritmos de aprendizaje automático requieren otra cantidad
equivalente de energía consumida en recursos computacionales. El
calentamiento global es, en el fondo, un problema derivado del consumo
eléctrico, alimentado a su vez por esta estructura de información, con
sus orígenes termodinámicos.
En cuanto al aspecto cognitivo de la capacidad de las máquinas y la
robótica, los coches autónomos constituyen la principal tendencia
actual. Cabe preguntarse si, a medida que mejore dicho aspecto
cognitivo, la gente vivirá más y más lejos de su trabajo y los
automóviles se convertirán en oficinas sobre ruedas o si, por el
contrario, la evolución desembocará en un uso eficiente de los coches,
de modo que recogerán a las personas en lugares preestablecidos y las
llevarán a sus respectivos destinos, lo que hará necesarios menos
automóviles (por su eficiencia y porque solo existirán como servicio
público o vehículo de empresa). Si ocurre esto último, se habrá
encontrado una solución tecnológica para un gran problema que apareció
en nuestra sociedad hace más de cien años, tras la invención del motor
de combustión. Si ocurre lo primero, lo que habrá generado la tecnología
será un nuevo incremento del consumo de energía. En este contexto y en
términos existenciales, es engañosa la generalización continuada del
argumento de que «el medio es el mensaje», porque las empresas
tecnológicas con plataformas computaciolanes y el alcance necesario son,
de hecho, empresas que impulsan publicidad, ideas y estilos de vida
aprovechando su acceso al flujo de interacción social de los individuos.
En cuanto a la alteración biológica, los humanos no han objetado
demasiado a la agricultura modificada genéticamente, que consiste en una
modificación rudimentaria del genoma. La mejora del valor nutricional,
la resistencia a las plagas y el estrés y otras propiedades han tenido
una buena acogida, en especial en Estados Unidos y el tercer mundo. No
se entiende tanto, sin embargo, el cruce de especies y la introducción
de transgénicos foráneos en la naturaleza, tampoco los efectos que tiene
sobre otras especies naturales este constructo artificial que no
procede del proceso evolutivo de la naturaleza. La creciente resistencia
a estas prácticas está asociada también con la invasividad, que conduce
a una reducción de la diversidad. El maíz BT fertiliza otras cosechas y
se convierte en un vector de contaminación cruzada de los genes al
estilo mendeliano. Asimismo, el maíz BT afecta también a algunos
insectos, como ejemplifica el caso de las mariposas monarca. Por lo
tanto, del mismo modo que las bacterias resistentes a los antibióticos a
las que nos enfrentamos hoy en día (en especial en los hospitales del
tercer mundo con la persistencia de la tuberculosis, y en los grandes
hospitales de Estados Unidos), la nueva intervención de diseño en la
biología tendrá consecuencias nocivas. Sin embargo, a día de hoy
carecemos de las capacidades necesarias para visualizar estas posibles
amenazas, de modo que el tema merece un análisis más detenido.
Hablamos, pues, de la introducción de un cambio artificial programado
con precisión en el mundo natural, donde la evolución tiene lugar por
lo común mediante una selección basada en variaciones pequeñas y
heredadas que incrementan la capacidad para competir, sobrevivir y
reproducirse; es decir, mediante interacciones aleatorias naturales que
solo siguen adelante en casos concretos. ¿Qué efecto tendrá la
introducción de cambios artificiales? Conducirá a una prolongación del
proceso natural de evolución, pero, en este caso, tras haber introducido
una entidad no natural. La naturaleza evoluciona muy despacio y a largo
plazo, de modo que minimiza las características dañinas, desde el nivel
muy molecular básico hasta el nivel del sistema complejo, en cada una
de las etapas del ensamblaje. Pese a que el cambio artificial es
portador de una característica específica deseada por el ser humano, es
posible que, como sucede en muchos casos, no cuente con las
características que la naturaleza habría elegido por medio de la
optimización inherente al proceso de evolución natural. La compresión de
la escala temporal y la introducción de una programación específica y
no natural llevan aparejadas unas posibilidades de error elevadas. No en
vano, a diario somos testigos de las funestas consecuencias de dichos
errores en los complejos sistemas de nuestro mundo. Por ejemplo, el
fallo de situar a la persona equivocada en la jerarquía de una
organización conduce al fracaso de esta; y el error de situar el
componente equivocado en un sistema complejo, como el reloj de Hora,
impedirá que el sistema funcione. Se puede conseguir una función
concreta mediante una intervención deliberada, pero es posible que, al
hacerlo, perdamos una función general.
La historia de la tecnología nos muestra que la revolución industrial del siglo XIX fue una revolución en la mecánica que sirvió para automatizar el trabajo físico. Los actuales cambios que propicia la nanotecnología, los voy a enmarcar en una revolución existencial, porque nos afectan directamente como seres
Las CRISPR hacen que las consecuencias de la modificación genética
del mundo natural sean mucho más profundas, porque permiten el cambio
programado de múltiples genes, no solo en las cosechas, sino en todos
sus habitantes, vivos o no. Por añadidura, el efecto de múltiples
cambios simultáneos agrava el riesgo. Un tomate que presente el mismo
tamaño que una hamburguesa, tenga buen sabor, tarde mucho en pudrirse y
crezca en una planta sin pedículos puede ser muy deseable para
McDonald’s, el agricultor o el consumidor, pero, si sus genes se
transmiten a otras especies, entraña riesgos extremos que, en realidad,
ni siquiera son previsibles. Eso es precisamente lo que las
restricciones termodinámicas sobre los procesos de la naturaleza (en
cuanto a la energía, las tasas de error, la corrección de errores, las
mutaciones generacionales y la autoselección) han atenuado durante miles
de millones de años.
Una consecuencia de lo anterior es el potencial de programar algunas
características de nuestros hijos. ¿Quién no quiere que sus hijos sean
más inteligentes y más guapos? Hace cien años la eugenesia gozaba de
inmensa popularidad en los países occidentales (con partidarios como
John Maynard Keynes, Teddy Roosevelt, Bertrand Russell, Bernard Shaw y
Winston Churchill) y trazó un camino que no tardó en culminar en Adolf
Hitler. Entre las bolsas de alta incidencia del síndrome de Asperger se
encuentra Silicon Valley, donde reside un gran número de expertos en
altas tecnologías: un grupo con características específicas y similares
y, por lo tanto, de diversidad reducida. Que el autismo represente un
problema allí no puede sorprender a nadie. Los genes sirven a multitud
de propósitos y de su coexistencia surgen varias características. Los
humanos adquieren sus rasgos (en términos de enfermedades e
inclinaciones, entre otras cosas) a partir de la diversidad. Si
programamos estos aspectos, no podemos saber qué resultados nocivos
podemos provocar y que, además, pueden pasar desapercibidos durante
generaciones.
Otra vía de desarrollo de este enfoque consiste en la combinación de
las CRISPR con la inteligencia artificial, a modo de fusión
emergente-evolutiva. Con los datos suficientes, podría solicitarse una
determinada serie de características en este grupo, utilizar los
algoritmos para diseñar experimentos de CRISPR necesarios para
conseguirlo y, así, se habría diseñado un nuevo ser humano o una nueva
especie. Nada menos.
Como explicaba Leo Rosten, «cuando no sabes hacia qué lugar lleva la
carretera, es indudable que te llevará hasta ese lugar». He aquí la
paradoja existencial.
Lo que me lleva de vuelta al dilema planteado al principio del capítulo. Durante la primera mitad del siglo XX,
movidos por motivaciones similares, aprendimos a crear sustancias
químicas para propósitos concretos, como los pesticidas; y, pese a que
la producción agrícola creció (un resultado deseable), nos enfrentamos
también al problema plasmado en Primavera silenciosa, de Rachel Carson.9 Con el tiempo encontramos maneras de mitigarlo, pero el problema sigue ahí.
El desafío para la sociedad es someter todo esto a un orden
civilizado. Hay que encontrar modos de funcionamiento que permitan la
autorreparación en cada fase de la construcción de los sistemas
complejos. No bastan un enfoque descendente, ni uno ascendente: la
reparación debe operar en cada fase e incidir en el modo de funcionar
tanto de la sociedad como de la tecnología.
El mundo complejo de nuestros días se enfrenta a este dilema existencial, la fusión entre lo emergente y lo evolutivo.
Hemos avanzado hasta dejar atrás el universo de Descartes y Ryle y los grandes fenomenólogos.
Esta maquinaria oculta un espíritu; y los espíritus pueden ser
benévolos o diabólicos. Los benévolos nos beneficiarán enormemente: los
medios de transporte han beneficiado la movilidad, los medicamentos, la
salud y las comunicaciones, nuestra vida social y familiar. Del mismo
modo, la computación ayuda a desarrollar las maravillas y tecnologías
que utilizamos a diario. El ser humano debe entender la tecnología y
darle forma. Si somos capaces de construir sistemas con un conocimiento
claro y razonado sobre qué tipos de emprendimiento humano no son
aceptables, nos guiamos por criterios de relevancia y procedencia y
dotamos de fiabilidad a los sistemas, entonces se podrán conjugar la
educación, la sanidad, la agricultura, las finanzas y todos los demás
elementos esenciales para ser humanos civilizados y ciudadanos del
planeta, por el bien de todos.
Por el contrario, si esta cuestión no se aborda de un modo juicioso, a
escala mundial y otorgando un papel capital al reino de la naturaleza,
la historia humana podría muy bien seguir el mismo camino que exponía
este memorable fragmento de 2010: Odisea Dos, de Clarke:
«El espíritu se había marchado; solo dejó tras de sí unas motas de polvo
juguetonas, que retomaron sus movimientos aleatorios en el aire».
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