El futuro de la tecnología es la biología

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La energía para mover un molino viene del agua o del viento. La energía para mover un carro de caballos viene de, bueno, de los caballos, justamente. Cuando el ingeniero británico Richard Trevithick construyó el primer tren en 1804, tuvo que cambiar los caballos por la máquina de vapor inventada por James Watt 35 años antes. El inmenso éxito del automóvil no fue una genialidad de Karl Benz —el Elon Musk de finales del XIX—, sino de Nikolaus August Otto, que ideó el motor de combustión de cuatro tiempos que le alimenta de energía. Cada nuevo sistema de trasporte ha requerido la invención de un nuevo motor.

‌La biología no funciona así en absoluto. Los circuitos neuronales que nos permiten leer, que son una de las invenciones más recientes de la evolución, se alimentan de energía por el mismo motor que utilizaban las bacterias hace 4.000 millones de años, en los albores de la vida en el planeta Tierra.

‌Se llama metabolismo central, y consiste en una red compleja de reacciones químicas que obtiene y gestiona cualquier fuente de energía disponible, desde la luz solar hasta las hamburguesas, desde las fumarolas de azufre de las dorsales oceánicas hasta el fitoplancton y de ahí al zooplancton, la sardina, el atún y el tiburón. Todos los motores biológicos son el mismo, y se inventó una sola vez en el amanecer de la evolución.

‌Son dos tipos de ingeniería radicalmente diferentes. Nuestra ingeniería empieza por resolver las cuestiones superficiales y va avanzando poco a poco hacia el núcleo lógico del problema. La biología empieza por lo más fundamental y luego lo va adaptando a las circunstancias locales. No es magia, es solo que, en ausencia de un diseñador central, lo complejo solo puede construirse a partir de primeros principios, la clase de normas que están tan cerca de la física, de la naturaleza más básica de las cosas, que no tienen más remedio que funcionar, y si no lo hacen se van por el tubo abajo y se despiden de la existencia con más pena que gloria.

‌Un bit de los chips actuales mide unos cinco nanómetros, y no se va a poder reducir mucho más, porque a esas escalas empiezan a ocurrir fenómenos cuánticos que arruinan los cálculos. Un bit en biología es una base, o letra de ADN, y no solo mide 10 veces menos, sino que gestiona mejor las interferencias cuánticas.

Un gramo de ADN puede contener 200 petabytes (millones de gigabytes) de información, o 200.000 veces lo que un disco duro externo que pesa 200 veces más. La computación con ADN es un campo de investigación activo por esta y otras razones, como por ejemplo que nadie ha visto un disco duro que dure 50.000 años, como puede durar el genoma de un neandertal.

‌Nada de esto quiere decir que nosotros, los seres de carne y hueso, seamos intrínsecamente superiores a las máquinas. No lo somos. Los aviones se inspiran en los pájaros, pero vuelan mucho más alto y más rápido que ellos. Ningún ser vivo ha logrado por sí mismo ponerse en órbita de la Tierra ni llegar a la Luna. La calculadora de tu teléfono puede resolver operaciones aritméticas mil veces más deprisa que tu profesora de matemáticas. Y ChatGPT se puede tragar toda la internet antes del desayuno.

‌Lo que quiero decir no es que la carne supere al metal —no lo hace—, sino que la evolución funciona de una manera muy distinta a la ingeniería. Donde hay ingeniería, hay ingenieros, mientras que la evolución es un proceso espontáneo que funciona sin ningún control central. Los seres vivos estamos construidos desde primeros principios: la gestión de la energía, la estrategia de locomoción, la protección contra las agresiones del medio y de los demás seres vivos, la inferencia de patrones ocultos en el entorno. Cada uno de esos problemas se resuelve en biología de abajo arriba, desde los fundamentos hasta los ornamentos.

‌El neurocientífico Rafael Yuste, de la Universidad de Columbia en Nueva York, dice que la inteligencia artificial actual se basa en la neurología de 1960, y tiene toda la razón: neuronas de silicio con muchos inputs (a imitación de las dendritas) y un solo output (a imitación del axón), circuitos locales donde una neurona le manda una señal a la siguiente, organización en capas donde la información de entrada se somete a niveles sucesivos de abstracción antes de ofrecer un resultado final. La neurociencia ya va muy por delante de todo eso. Hasta la próxima.

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