La inteligencia humana nos ha proporcionado muchas ventajas sobre otras especies. Sin embargo, una de las más trascendentales ha sido nuestra capacidad para inventar nuevas tecnologías. Si los desarrolladores se adelantan y crean una IA más inteligente que los humanos, podemos esperar que gran parte del poder de la IA provenga de su capacidad para hacer avanzar las fronteras científicas y tecnológicas. Pero, concretamente, ¿cómo se vería esto? ¿Qué tecnologías aún por inventar están esperando a ser descubiertas?

Es una pregunta difícil de responder con carácter general. A un científico de 1850 le habría resultado muy difícil prever muchos de los inventos de los cien años siguientes.

Sin embargo, no estarían totalmente indefensos. Los científicos han predicho muchos inventos décadas o siglos antes de que se construyeran, en casos en los que era posible razonar sobre los aspectos técnicos de una tecnología antes de que los ingenieros pudieran poner todas las piezas en su sitio.[^176]

Una de las fronteras tecnológicas más impactantes que creemos que la IA probablemente explorará es el desarrollo de herramientas y máquinas extremadamente pequeñas. A continuación, entraremos en algunos detalles sobre este tema y el razonamiento básico que lo sustenta.

El ejemplo de la biología

Cada célula de cada organismo en la naturaleza contiene una enorme variedad de maquinaria intrincada.

En este caso, «maquinaria» no es solo una metáfora. Las máquinas en cuestión son minúsculas, por lo que funcionan un poco distinto a las máquinas de la vida cotidiana. Sin embargo, muchas máquinas a gran escala tienen equivalentes en nuestro organismo. La ATP sintasa genera energía en el organismo de forma similar a una rueda hidráulica, utilizando un flujo de protones para hacer girar un auténtico rotor.

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El flagelo bacteriano funciona de manera similar a la hélice de un barco, pues cuenta con todo un motor funcional que lo hace girar para propulsar a la bacteria a través de los líquidos:

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Otro ejemplo, que mencionamos en el libro, es la cinesina —una pequeña proteína que funciona como un robot de carga—. Las cinesinas «caminan» por fibras autoensambladas que atraviesan las neuronas, transportando neurotransmisores a su destino.

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Cuanto más pequeña es una máquina, por lo general, más rápido puede funcionar; y las máquinas tan pequeñas como las moléculas funcionan muy rápidamente. Las cinesinas dan hasta 200 pasos por segundo, avanzando con un «pie» mientras el otro se aferra al microtúbulo sobre el que se encuentra.^*

Una de las fronteras tecnológicas que podría explorar una IA más inteligente que los humanos es la construcción, el diseño o la reutilización de estas pequeñas máquinas. Este tipo de tecnología podría clasificarse como «biotecnología», «nanotecnología» o algo intermedio, dependiendo de factores como la escala, el grado de similitud del diseño con las estructuras biológicas existentes y si es «húmeda» (dependiente del agua, como la maquinaria de las células vivas) o «seca» (capaz de funcionar al aire libre).

Pensar en los organismos biológicos como maravillas de la ingeniería a nanoescala puede darnos pistas sobre lo que podrían lograr las IA más inteligentes que los humanos, con una ciencia y tecnología más avanzadas que las que poseemos en la actualidad.

(Hay otra cuestión aparte sobre cuánto tiempo llevaría inventar y desarrollar dicha tecnología. Para más información sobre este tema, véase el debate en el capítulo 1 del libro sobre la manera en que las superinteligencias artificiales probablemente serían capaces de pensar al menos 10 000 veces más rápido que los humanos con el hardware existente. Véase también nuestro análisis ampliado sobre cómo las IA tendrían que dedicar tiempo a realizar pruebas y experimentos físicos, aunque la ralentización general probablemente no supondría un gran obstáculo para una superinteligencia).

Si nos fijamos en las proezas de la ingeniería humana actual, puede parecer difícil de creer que, por ejemplo, una IA con capacidades sobrehumanas al frente de un laboratorio biológico pueda construir fábricas microscópicas que utilicen la luz solar para replicarse una y otra vez. Puede parecer aún más fantástico imaginar microfábricas de uso general, es decir, fábricas que puedan aceptar instrucciones para construir casi cualquier máquina a partir de los recursos disponibles.

Pero máquinas como esas no solo son posibles, sino que ya existen. Las algas son fábricas de una micra de ancho, alimentadas por energía solar y autorreplicantes que pueden duplicar su población en menos de un día. Además, las algas contienen ribosomas, que son la versión biológica de una impresora 3D universal o una línea de ensamblaje universal (universal, al menos, en lo que se refiere a los componentes básicos de la vida).

Con el conjunto adecuado de instrucciones (codificadas en el ARN mensajero), los ribosomas imprimen estructuras arbitrarias que pueden ensamblarse a partir de proteínas. Esta universalidad sustenta la enorme complejidad y variedad del mundo biológico: toda la diversidad de la vida en la Tierra es ensamblada en última instancia por estas fábricas universales, que se encuentran prácticamente sin cambios en todo, desde los puercoespines hasta las moscas de la fruta y las bacterias.

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Los ribosomas pueden incluso utilizarse para ensamblar estructuras que no están compuestas por proteínas, utilizando proteínas como intermediarias. Un ejemplo de estructura no proteica que los ribosomas pueden construir de esta manera es el hueso. Los ribosomas producen proteínas que se pliegan formando enzimas débilmente unidas que catalizan el calcio y el fósforo para convertirlos en reactivos especiales. Luego, estos reactivos forman una matriz de colágeno que guía el calcio y el fósforo hasta su lugar para convertirlos en hueso duro y cristalino.

La naturaleza proporciona una prueba de existencia de que son posibles algunas máquinas físicas verdaderamente extraordinarias, para entidades lo suficientemente inteligentes como para utilizar los ribosomas de maneras que los humanos no han logrado —o entidades que utilizan los ribosomas para construir sus propios análogos mejorados de los ribosomas—.

Pero las estructuras que vemos en el mundo biológico solo establecen un límite inferior para lo que es posible. Los organismos biológicos están muy lejos de los límites teóricos de eficiencia energética y resistencia de los materiales, y pueden ser relativamente fáciles de mejorar para entidades mucho más inteligentes que los humanos.

Hay mucho espacio en el fondo

Parecería extraño utilizar los fenómenos naturales como evidencia de qué tecnologías futuras son factibles, pero se trata de un patrón habitual en la historia de la ciencia. Las aves podían volar, por lo que los inventores pasaron siglos intentando construir máquinas voladoras.

Richard Feynman, físico pionero, demostró el poder de este enfoque en una conferencia de 1959 titulada «Hay mucho espacio en el fondo» (https://web.pa.msu.edu/people/yang/RFeynman_plentySpace.pdf). En la conferencia, Feynman calcula qué tipo de cosas interesantes se podrían hacer con la miniaturización.

Hoy en día, las observaciones de Feynman parecen notablemente proféticas. Feynman señala que las computadoras probablemente podrían hacer mucho más si contuvieran más elementos, pero que el obstáculo para ello es lo grandes que tendrían que ser. ¡Deben miniaturizarse!

Feynman calcula que se necesitaría alrededor de un petabit (1 000 000 000 000 000 bits) para almacenar todos los libros escritos por la humanidad:

Para cada bit, asigno 100 átomos. Y resulta que toda la información que el hombre ha acumulado cuidadosamente en todos los libros del mundo puede escribirse de esta forma en un cubo de material de una ducentésima de pulgada de ancho, que es la partícula de polvo más pequeña que puede distinguir el ojo humano. ¡Así que hay mucho espacio en el fondo! ¡No hablemos de microfilmes!

¡Aún hoy no lo hemos conseguido del todo! El elemento de almacenamiento real dentro de una tarjeta microSD de 2 terabytes sigue siendo de 0,6 milímetros por lado. A modo de referencia, 1/200 de pulgada equivaldría a 0,125 mm por lado. Y la tarjeta SD solo almacena 17,6 billones de bits, lo que es apenas 1/57 de lo que Feynman calculó que necesitaríamos para almacenar todo el conocimiento de la humanidad en 1959.

¿Quizás Feynman se equivocó sobre los límites últimos de la ingeniería en un sentido práctico? Últimamente, los avances en la miniaturización de la computación se han ralentizado bastante. Decir que algo es físicamente posible no es prueba de que los ingenieros sean capaces de hacerlo.

El haberse quedado a tres órdenes de magnitud de lo que algún día se lograría puede considerarse toda una hazaña predictiva por parte de Feynman. Feynman dio su conferencia seis años antes de que Gordon Moore planteara por primera vez la idea que ahora llamamos la Ley de Moore. La gente no estaba acostumbrada a pensar en la miniaturización como una ley inexorable en un gráfico. No conocemos a nadie más en la época de Feynman que especulara con que algún día pudiera existir un dispositivo cuyo elemento de almacenamiento, del tamaño de un grano de arena, pudiera guardar diez millones de veces más información que las computadoras de tubos de vacío más grandes de la década de 1950.

Fuente:IBM

Pero, en realidad, Feynman no se equivocaba. Y ya sabía en ese momento que su estimación era conservadora:

Este hecho —que se pueda albergar una enorme cantidad de información en un espacio extremadamente pequeño— es, por supuesto, bien conocido por los biólogos […] toda esta información está contenida en una fracción muy pequeña de la célula, en forma de moléculas de ADN de cadena larga en las que se utilizan aproximadamente cincuenta átomos por cada bit de información sobre la célula.

Las computadoras modernas aún no se han miniaturizado hasta alcanzar la escala del ADN, pero en sesenta años nos hemos acercado bastante. Las puertas de los transistores de los chips comerciales de alta gama miden ahora menos de cien átomos de ancho y se construyen con una tecnología que permite añadir capas de material de un solo átomo de espesor.

El anclaje a los análogos naturales y los cálculos físicos de servilleta resultaron ser una guía excepcionalmente sólida de lo que se lograría en las próximas décadas. Y las trayectorias tecnológicas como estas pueden ir mucho más rápido cuando las IA realizan el trabajo científico y de ingeniería necesario.

Superar la biología

¿Por qué la carne no puede ser tan fuerte como el acero?

Al fin y al cabo, en el fondo son los mismos átomos. Los enlaces metálicos entre los átomos de hierro son duros, pero también lo son los enlaces covalentes entre los átomos de carbono del diamante; ¿por qué no evolucionamos para tener una cota de malla de diamantes recorriendo nuestra piel, que nos ayudara a sobrevivir hasta la edad reproductiva?

A ese respecto, si el hierro es tan fuerte, ¿por qué los organismos no evolucionarían para comer mineral de hierro y desarrollar pieles blindadas con hierro? Si los ingenieros humanos pueden hacerlo, ¿por qué la naturaleza no lo hizo primero?

Quizás haya alguna razón situacional por la que las pieles acorazadas en particular no sean una buena idea.

De no ser así, ¿por qué no otra cosa?

La gran pregunta de fondo es: ¿por qué la naturaleza está lejos de los límites de lo físicamente posible, según los cálculos de la física o las demostraciones de la ingeniería humana? ¿Existe una respuesta profunda y general, y no solo una superficial y limitada?

Hemos señalado que Feynman utilizó estructuras de la biología para establecer cotas inferiores de lo que debería ser posible con un mayor conocimiento científico. Sin embargo, en muchos casos la tecnología humana ya ha superado a la biología. ¿Cómo es posible, si la evolución ha tenido miles de millones de años para mejorar a plantas y animales? Comprender este fenómeno general puede ayudar a esclarecer por qué la nanotecnología probablemente pueda ir mucho más allá de lo que vemos hoy en la naturaleza.

Podemos imaginar un mundo en el que las secuoyas alcancen al menos la mitad de la altura de los edificios más altos. Podemos imaginar un mundo en el que la piel de los animales más resistentes sea al menos la mitad de dura que los materiales más duros que se han observado. ¿Por qué no nos encontramos en un mundo así, en el que la naturaleza haya presionado los límites físicos tras miles de millones de años de evolución?

Esta es una pregunta tan profunda que no podemos resumir brevemente todo lo que se sabe al respecto. Pero, a grandes rasgos, la selección natural tiene dificultades para acceder a algunas partes del espacio de diseño, incluidas muchas partes que son mucho más fáciles de alcanzar si eres un ingeniero humano.

Los tres factores principales que contribuyen a esto son:

1. La selección natural dispone de una presión selectiva limitada y necesita cientos de generaciones para que una nueva mutación se universalice. Si una característica biológica no es muy, muy antigua, su diseño a menudo parece limitado por el tiempo, como hecho con prisas.
2. Todo lo construido por la selección natural comenzó como un error accidental en algún diseño anterior: una mutación. A la evolución le cuesta más explorar partes del espacio de diseño que están alejadas de lo que existe actualmente en los organismos. Es difícil para la evolución salvar las brechas.
3. A la selección natural le cuesta crear cosas nuevas o solucionar problemas que requieran cambios simultáneos en lugar de cambios secuenciales. Esto limita enormemente los diseños a los que puede acceder la evolución y da a los diseños actuales en biología su aspecto parchado, improvisado y enredado según los estándares de la ingeniería humana. Por ejemplo, la complejidad (de las partes conocidas) del metabolismo humano:

Fuente de la imagen:Reddit

O, para un ejemplo más sencillo de lo caótica que es la evolución, consideremos el ojo. Sucedió que los ojos de los vertebrados evolucionaron con sus nervios (2 en la imagen de abajo) situados encima de las células detectoras de luz (1). Estos nervios necesitan salir del ojo a través de un orificio en la parte posterior (3), y como este punto tiene un orificio, carece de células detectoras de luz. Esto crea un punto ciego (4) en todos los vertebrados, incluidos los humanos, lo que obliga al cerebro a recurrir a ingeniosos trucos para «rellenar» el hueco (por ejemplo, con información del otro ojo).

Los pulpos desarrollaron los ojos de forma independiente y, por casualidad, evolucionaron con un diseño más sensato: los nervios van por detrás de las células que detectan la luz, lo que permite que salgan del ojo sin crear ningún punto ciego.

Fuente de la imagen:Wikipedia

O consideremos el nervio laríngeo recurrente de la jirafa, que conecta la garganta con el cerebro para poder accionar la laringe. En lugar de tomar la ruta directa, este nervio desciende desde la garganta a lo largo de todo el cuello, da una vuelta torpe alrededor de la aorta, vuelve a subir por el cuello hasta su punto de origen y entonces se conecta al cerebro.

El resultado es un nervio de cuatro metros y medio de largo (el bucle negro de la imagen inferior), lo que provoca que las señales tarden entre diez y veinte veces más de lo necesario en viajar entre el cerebro y la garganta de la jirafa.

Fuente de la imagen:Wikipedia

En los peces, este diseño tenía sentido porque su versión del nervio laríngeo conectaba el cerebro con las branquias, en línea recta. Pero si tomamos el mismo diseño, le damos un cuello al animal y seguimos alargándolo sin rehacer nunca el cableado desde cero, obtendremos unos diseños muy ineficientes. Permiten la supervivencia, pero son ineficientes.

La evolución produce diseños maravillosos, si se le da tiempo suficiente. Pero los seres humanos y las inteligencias artificiales pueden concebir una gama de diseños mucho más variada y flexible, y pueden hacerlo con gran rapidez.

Los primeros organismos multicelulares con células diferenciadas y especializadas parecen haber evolucionado hace unos 800 millones de años. En términos humanos, eso parece una eternidad. Pero la evolución avanza mucho más lentamente que la civilización humana.

Un gen recién mutado que transmite una ventaja reproductiva del tres por ciento —relativamente formidable, para ser una mutación— tardará una media de 768 generaciones en propagarse por una población de 100 000 organismos que se cruzan entre sí. Si el tamaño de la población es de 1 000 000 (la población humana estimada en la época de los cazadores-recolectores), se necesitarán 2763 generaciones. Y la probabilidad de que la mutación se propague hasta fijarse, en lugar de desaparecer aleatoriamente, es solo del 6 %.^([180])

En genética de poblaciones, la regla general es «una mutación, una muerte». Si los errores al copiar el ADN introducen diez copias de una mutación perjudicial en cada nueva generación, entonces diez portadores de esa mutación deben morir o no reproducirse en cada generación para contrarrestar la presión del mero ruido genético.

Esto no es tan malo como parece, como costo de mantener la información genética. En una especie de reproducción sexual, un individuo (o un embrión) puede acabar siendo portador de muchas mutaciones perjudiciales y morir —o no reproducirse, o malograrse—, y eso puede eliminar más de una instancia de un gen mutado a la vez. Pero esta restricción sigue siendo la explicación estándar de por qué los seres humanos han perdido tantas adaptaciones útiles diferentes que se observan en los chimpancés y otros primates. Mientras la selección natural estaba ocupada seleccionando una mayor inteligencia en los primates (por ejemplo), le quedaba menos margen para preservar todos los sutiles genes olfativos que permiten un sentido del olfato más rico. Los genes olfativos relevantes eran útiles para la supervivencia, pero no lo suficiente como para permanecer mientras la «atención» de la evolución estaba en otra parte.

La mayoría de las jirafas no mueren como consecuencia de su nervio laríngeo cómicamente largo. Quizá algunas jirafas mueren atragantadas con ramas, pero habrían sobrevivido si su cerebro hubiera podido responder más rápido, aunque esto tal vez no sea muy común. Por lo tanto, simplemente no es una prioridad tan alta para la selección natural, que solo dispone de una presión de optimización limitada. El diseño chapucero de la jirafa funciona en su mayor parte, se da por bueno y ya está.

Siendo realistas, la evolución no puede refactorizar sus diseños ni empezar desde cero; solo puede hacer pequeños ajustes. Pero incluso si se dispusiera de un diseño mejor, refactorizar estas extrañas complicaciones adicionales y saldar la deuda de diseño no es una prioridad para la selección natural.

Y como la selección natural nunca piensa en el futuro, ese cambio no se convierte en una prioridad, incluso si hay otras mejoras importantes para la jirafa que podrían lograrse con una disposición del sistema nervioso menos descabellada. La selección natural no planifica. Es simplemente la historia congelada de los genes y organismos que ya se han reproducido en la práctica.

Saber detectar un mal diseño no significa necesariamente que puedas construir una jirafa mejor. Pero los seres humanos han logrado un progreso notable en muy poco tiempo a la hora de desarrollar cientos de miles de máquinas que hacen cosas que la naturaleza no puede. Prevemos que esto será aún más cierto cuando la IA llegue a ser mejor que los humanos en el diseño y pueda realizar el mismo trabajo cognitivo cientos de miles de veces más rápido.

La capacidad de la selección natural para «diseñar» una jirafa mejor se ve obstaculizada por el hecho de que opera a través de mutaciones y recombinaciones. Le resulta difícil acceder a cualquier parte del espacio de diseño que no pueda alcanzarse mediante una serie de mutaciones individuales, cada una de las cuales debe ser ventajosa por separado, o mediante la combinación de mutaciones que ya fueran individualmente lo bastante ventajosas como para estar presentes en una gran parte del acervo genético antes de combinarse.

Un complejo genético formado por cinco genes, cada uno con una prevalencia independiente del 10 % en la población, solo tiene una probabilidad de 1 entre 100.000 de ensamblarse dentro de cada organismo. Y un complejo genético que supone una gran ventaja, pero que solo se da 1 de cada 100.000 veces, casi no tiene ninguna posibilidad de evolucionar hasta fijarse.

Esto no significa que la selección natural no pueda crear mecanismos complejos; solo significa que su camino hacia mecanismos complejos tiene que pasar por pasos incrementalmente ventajosos. Para redirigir el nervio de la jirafa se necesitaría un puñado de cambios simultáneos en el genoma de la jirafa, y cada uno de ellos sería inútil por sí solo sin los demás. Así que la anatomía de la jirafa permanece como está.

La maravilla de la evolución no es la rapidez con la que funciona; la complejidad de su muestreo es muy superior a la de un ingeniero humano que realiza estudios de caso. La maravilla de la selección natural no es la elegante simplicidad de sus diseños; un vistazo al diagrama de cualquier proceso bioquímico bastaría para disipar esa idea errónea. La maravilla de la selección natural no es su robusta corrección de errores, que cubre todas las vías que podrían fallar; ahora que morimos con menos frecuencia por inanición y lesiones, la mayor parte de la medicina moderna se dedica a tratar partes de la biología humana que fallan al azar en ausencia de traumatismos externos.

Lo maravilloso de la evolución es que —como proceso de búsqueda puramente accidental— siquiera funcione.

La debilidad de la proteína

Esto nos lleva a otra forma en la que la tecnología probablemente pueda superar a la biología.

Muy por debajo del nivel de los tejidos, invisibles a simple vista, se encuentran las células. Y muy por debajo del nivel de las células se encuentran las proteínas.

Las proteínas, al plegarse, se mantienen unidas principalmente por el equivalente molecular de la atracción estática —las fuerzas de van der Waals—, que son decenas o cientos de veces más débiles que los enlaces metálicos como el hierro, o incluso que los enlaces covalentes como el diamante.

¿Por qué la biología utiliza un material tan débil como pilar fundamental? Porque habría sido más difícil para la evolución trabajar con un material más fuerte. (Y si evolucionar se vuelve demasiado difícil, entonces nunca llega a aparecer el tipo de personas que se hacen esa clase de preguntas).

Las proteínas se pliegan bajo fuerzas moleculares relativamente ligeras y se mantienen unidas en esas formas principalmente por atracción estática. Esta es una de las principales razones por las que la selección natural tiene una rica estructura de posibilidades que explorar: las mutaciones aleatorias pueden ajustar repetidamente una proteína y acabar dando con un nuevo diseño que hace prácticamente lo mismo, pero un poco mejor.

Si, por el contrario, los organismos estuvieran formados por moléculas unidas por enlaces fuertes, cambiar uno de los componentes tendría menos probabilidades de producir una nueva estructura interesantemente diferente (y potencialmente útil). ¡Aún podría ocurrir a veces! Pero sucedería con mucha menos frecuencia. Y si eres el tipo de diseñador que tarda dos mil millones de años en inventar colonias celulares y otros mil millones de años en inventar tipos de células diferenciadas, «ocurre con menos frecuencia» significa que la estrella más cercana se hincha y se traga tu planeta antes de que llegues tan lejos.

Cada proteína existe debido a un error en la copia de alguna proteína predecesora. La proteína predecesora no estaba unida firmemente por muchos enlaces fuertes, ya que eso habría dificultado su evolución. Por lo tanto, es probable que la proteína más reciente tampoco tenga muchos enlaces fuertes.

La bioquímica a veces logra formar enlaces fuertes. Ya mencionamos el ejemplo de los huesos. Otro ejemplo se da en las plantas. Las plantas han desarrollado proteínas que se pliegan para formar enzimas, las cuales catalizan la síntesis de bloques de construcción moleculares que se oxidan para formar un polímero reticulado con fuertes enlaces covalentes: la lignina, el componente clave de la madera.^†

Pero esos son casos especiales, y la selección natural no dedica mucha «atención» a producir muchos casos de ese tipo.

La capacidad de ser fuertes no es ajena a la naturaleza de los átomos de carbono y otros elementos orgánicos comunes. Solo que requiere un proceso evolutivo mucho más laborioso. La selección natural no tiene tiempo para hacerlo en todas partes; solo lo hace en unos cuantos casos especiales que se añaden al resto de la anatomía, como los huesos, la lignina de la madera o la queratina de las uñas y las garras.

Con las palabras clave adecuadas, puedes consultar, por ejemplo, a ChatGPT-o1 —para cuando leas esto, probablemente los LLM de capacidad equivalente serán gratuitos— y preguntarle sobre la fuerza individual de los enlaces carbono-carbono en el diamante, o los enlaces hierro-hierro en el hierro puro, o los enlaces poliméricos covalentes en la lignina, o los enlaces disulfuro en la queratina, o los enlaces iónicos en los huesos. Puedes preguntarle cómo se relacionan todos estos con la resistencia estructural del material en su conjunto. (En 2023 no era recomendable intentarlo, porque GPT-4 se habría equivocado en todos los cálculos, pero al momento de escribir este párrafo en 2024, o1 parece funcionar mejor).

Aprenderías que la fuerza exacta del enlace entre dos átomos de carbono es del orden de medio attojoule, al igual que la de dos átomos de hierro, y que el enlace cruzado azufre-azufre en la queratina es solo ligeramente inferior (0,4 attojoules), al igual que los enlaces covalentes polimerizados en la lignina de la madera.

Pero las fuerzas de atracción estática que pliegan las proteínas son, dependiendo de cómo se mire, en el mejor de los casos diez veces más débiles, y potencialmente cientos o miles de veces más débiles que eso.

E incluso cuando las plantas catalizan sustancias como la lignina, los enlaces cruzados tienden a ser más dispersos que los enlaces carbono-carbono del diamante. La diferencia entre la resistencia en gigapascales del diamante y la resistencia en megapascales de la madera tiene más que ver con la densidad y la regularidad de los enlaces del diamante, y no con que los enlaces de este sean individualmente más fuertes.^‡

Debido a las limitaciones de la evolución como diseñador y a las limitaciones de las proteínas como material de construcción, la vida opera bajo restricciones que los diseñadores humanos y las IA pueden eludir. Las aves son maravillas de la ingeniería, pero las máquinas voladoras artificiales pueden transportar cargas diez mil veces más pesadas a más de diez veces la velocidad de vuelo de las aves más rápidas y fuertes. Las neuronas biológicas son maravillas de la ingeniería, pero los transistores artificiales se activan y desactivan decenas de millones de veces más rápido que las neuronas más rápidas. Y la tecnología que tenemos hoy en día apenas está arañando la superficie de lo que se puede lograr.

Freitas y los glóbulos rojos

Hemos dicho que la biología no está ni cerca del límite de lo que es físicamente posible. Entonces ¿qué se acerca a ese límite?

Para ilustrar algunas maneras de abordar esta cuestión, podemos considerar los glóbulos rojos.

Durante los últimos 1500 millones de años, en todo ser vivo, desde los humanos hasta los lagartos, el oxígeno ha sido transportado en la vida multicelular por la hemoglobina. La hemoglobina es una proteína compuesta por 574 aminoácidos, más cuatro grupos hemo especialmente fabricados para albergar una molécula especial de hierro. Un glóbulo rojo humano contiene unos 280 millones de moléculas de hemoglobina y mide unas siete micras de largo. Tres millones de ellos cabrían en la cabeza de un alfiler, y tienes alrededor de 30 billones en tu cuerpo.

¿Hasta qué punto se acercan los glóbulos rojos a los límites de lo que en principio se podría hacer para transportar oxígeno?

Rob Freitas, autor de Nanomedicine, elaboró en 1998 un análisis moderadamente detallado del diseño teórico de un glóbulo rojo artificial con materiales de enlace covalente. La célula se diseñó con un diámetro de solo un micrón para desplazarse más fácilmente a través de arterias obstruidas.

En lugar de limitarse a considerar una forma diferente de almacenar moléculas de oxígeno, Freitas pensó en cómo sustituir todo el glóbulo rojo. Se basó en análisis anteriores para considerar también la necesidad de extraer la glucosa del medio sanguíneo y convertirla en energía para alimentar la célula artificial. Consideró sensores del tamaño de una célula y diminutas computadoras a bordo hechas de varillas sólidas que se acoplaban a otras para realizar cálculos sencillos. Consideró si la célula artificial se sedimentaría más rápidamente que los glóbulos rojos actuales.

La biocompatibilidad puede ser un problema enorme para todo lo que se introduce en el cuerpo humano, pero las superficies de diamante son lo suficientemente inertes como para que se utilicen recubrimientos de película de tipo diamantino en algunos dispositivos médicos de uso interno. En el plano de la posibilidad teórica que Freitas consideraba, esto significa que se limita a afirmar que la superficie de la célula artificial puede parecerse a un diamante y, por tanto, ser biocompatible.

Fuente de la imagen:Nanomedicine

El elemento central del glóbulo rojo artificial era el cálculo de Freitas de que un recipiente a presión de corindón o diamante monocristalino a escala micrométrica toleraría, de forma conservadora, una presión de 100 000 atmósferas. Al aplicar un cómodo margen de seguridad de 100 veces y empaquetar las moléculas a solo 1000 atmósferas, los glóbulos rojos artificiales podrían suministrar a los tejidos 236 veces más oxígeno por unidad de volumen que los glóbulos rojos, y almacenar una cantidad similar de dióxido de carbono para la otra fase de la respiración. Es decir, podrías aguantar la respiración durante cuatro horas.

Ahora bien, fabricar células sanguíneas artificiales como esas es una cuestión totalmente distinta. Por eso este tratamiento médico en particular aún no está disponible en la consulta de tu médico de cabecera.

Una esfera de 1 kilogramo de diamante sólido sin imperfecciones es una molécula fácil de describir sobre el papel, pero sintetizarla es más difícil. Lo que Freitas nos ayuda a hacer es realizar estimaciones más fundamentadas sobre lo lejos que está la biología actual de los límites teóricos en este ámbito.^§ La biología es impresionante, pero está lejos de ser óptima.

Es plausible que, por un sinnúmero de razones, el diseño exacto de Freitas no funcionara, y es muy probable que no fuera óptimo. Es casi seguro que una idea inicial para un diseño complejo extremadamente novedoso tropiece con problemas en algún momento.

Pero al expresar escepticismo de que la propuesta exacta de Freitas funcione, no estamos afirmando que ninguna alternativa a los glóbulos rojos pueda llegar a suministrar oxígeno cientos de veces de forma más eficiente que los glóbulos rojos biológicos.

La ingeniería consiste en encontrar una forma de hacer que algo funcione. Aunque mil vías para construir algo fracasen, basta un solo logro para que todo el esfuerzo tenga éxito. La existencia de innumerables diseños de aviones inviables en el siglo XVII y épocas anteriores no significaba que los aviones funcionales fueran imposibles, sino que eran difíciles de encontrar en el espacio de todos los diseños posibles.

Por eso, aunque los escépticos tecnológicos suelen tener razón al afirmar que las tecnologías están más lejos en el futuro de lo que creen los optimistas más entusiastas, tienden a equivocarse al afirmar que ciertas hazañas tecnológicas nunca se lograrán. Cuando la hazaña es una tarea concreta en el mundo, cuando somos agnósticos sobre cómo se logrará y cuando se sabe que las leyes de la física la permiten, la historia sugiere que a menudo hay alguna forma de tener éxito, aunque el camino no sea obvio al principio.

O, en palabras del escritor e inventor Arthur C. Clarke:

Cuando un científico distinguido pero anciano afirma que algo es posible, es casi seguro que tiene razón. Cuando afirma que algo es imposible, es muy probable que esté equivocado.

Nanosistemas

En resumen:

• El mundo biológico está compuesto por una increíble variedad de máquinas moleculares.
• Estudiar la biología puede enseñarnos qué hazañas microscópicas son posibles tecnológicamente.
• Pero la biología es un límite conservador de lo que es posible; no se acerca a los límites de lo posible. La evolución es un diseñador muy limitado, y las proteínas no son el mejor material de construcción.

Nanosystems (1992), de Eric Drexler, es el libro clásico que explora la cuestión de qué hazañas de ingeniería a pequeña escala son posibles. Dicha obra contribuyó a iniciar la revolución de los nanomateriales de la década de 1990 y suscitó una gran controversia, ya que los científicos debatieron los argumentos de Drexler. Puedes encontrar una copia completa en línea de Nanosystemsaquí.

Nanosystems es un texto exhaustivo y de amplio alcance y, a pesar de su contenido técnico, sorprendentemente accesible. Una de las contribuciones clave del libro fue explorar las implicaciones de construir estructuras a pequeña escala de una forma novedosa.

Una forma de construir cosas muy pequeñas es mediante reacciones químicas: hacer chocar moléculas entre sí bajo condiciones particulares (como calor extremo) para descomponerlas y hacer que los átomos se unan formando nuevas moléculas.

Este es un enfoque muy poderoso en sí mismo, y es el método que utiliza la humanidad para fabricar materiales como plásticos, aceros y cerámicas, pero palidece en comparación con lo que se puede construir con otros métodos. Fabricar materiales a partir de reacciones químicas es un poco como construir estructuras de LEGO llenando bolsas con bloques de LEGO y agitándolas con fuerza. Es posible construir algunas cosas de esa manera, pero el abanico de lo que se puede construir es limitado y se genera mucho desperdicio.

La síntesis de proteínas es como usar las manos para construir grandes estructuras de LEGO a partir de sets de LEGO más pequeños y preconstruidos. Esto permite mucha más precisión, ya que puedes colocar cada conjunto preconstruido exactamente donde quieres, pero no deja de ser un poco raro y engorroso tener que trabajar con ellos. Esto es lo que hacen los ribosomas en el cuerpo: enlazar cadenas de aminoácidos para formar proteínas, que luego se usan para realizar diversas tareas en el organismo.

La insulina, la hemoglobina y la ATP sintasa en el cuerpo humano son ejemplos de complejos proteicos formados por múltiples cadenas de proteínas unidas entre sí: dos para la insulina, cuatro para la hemoglobina y veintinueve para la ATP sintasa.

Los bloques básicos de las proteínas, los aminoácidos, son moléculas que suelen estar conformadas por entre diez y veinticinco átomos. Como materiales de construcción, los aminoácidos tienen mucho a su favor:

• Cada aminoácido tiene una cadena principal que se une a una cadena lateral (potencialmente larga) de átomos de carbono, hidrógeno, oxígeno, nitrógeno y azufre. Pueden existir cientos de cadenas laterales diferentes, y cada una se comporta de forma distinta, lo que convierte a los aminoácidos en herramientas muy flexibles.
• La cadena principal de un aminoácido, como una pieza de LEGO, puede unirse a la cadena principal de otro. Esto puede repetirse una y otra vez; una proteína típica está formada por cientos de aminoácidos unidos entre sí. Esto convierte a los aminoácidos en herramientas (o en componentes de herramientas) aún más flexibles. La complejidad de las proteínas también significa que a menudo pueden sufrir pequeños ajustes (a través de mutaciones del ADN) sin cambiar radicalmente y volverse completamente inútiles, lo que a su vez facilita la evolución de nuevas proteínas.
• Como las proteínas están compuestas por cadenas lineales de aminoácidos, se puede especificar una proteína con solo enumerar sus aminoácidos en orden. El ADN aprovecha esta propiedad utilizando un «alfabeto» de cuatro letras (nucleótidos) para formar «palabras» de tres letras (codones, que representan cada uno un aminoácido distinto), que a su vez se pueden encadenar en una «frase» lineal (una proteína compuesta por esa secuencia exacta de aminoácidos). (Ilustración en vídeo del ADN.)
• Como se muestra en el experimento de Miller-Urey, los aminoácidos pueden formarse espontáneamente en ausencia de vida, a partir de reacciones químicas simples. Esto crea una vía para el desarrollo inicial de la vida (y de los precursores de los ribosomas y la síntesis de proteínas).

Los cuerpos obtienen los veintitantos aminoácidos que necesitan para la síntesis de proteínas de los alimentos, sintetizándolos en el cuerpo o aprovechándolos de proteínas anteriores. Los ribosomas reciben instrucciones del ADN que básicamente dicen «usa este aminoácido, luego este otro aminoácido, luego este otro aminoácido… y luego detente». Después, los aminoácidos son transportados (por pequeñas máquinas moleculares llamadas ARN de transferencia) al ribosoma, que construye la proteína pieza por pieza.

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Cabe destacar que la lista anterior incluye características que son muy valiosas para la evolución, pero mucho menos necesarias para la ingeniería deliberada. La evolución necesita una estructura química relativamente simple pero flexible que pueda producirse mediante reacciones químicas comunes. Un diseñador humano o artificial es libre de elegir entre una variedad de moléculas no relacionadas entre sí, en lugar de necesitar que todas ellas estén estrechamente relacionadas. También es libre de utilizar componentes que rara vez aparecen en la naturaleza y de ensamblarlos de formas complejas y de arriba abajo.

Esto sirve de impulso para explorar una tercera forma de construir cosas muy pequeñas: la mecanosíntesis, en la que las estructuras se construyen moviendo directamente los átomos a la ubicación correcta, potencialmente utilizando una máquina similar a un ribosoma para recibir instrucciones y luego ensamblar cosas mucho más variadas que solo diferentes proteínas. En la analogía de los LEGO, la mecanosíntesis es como finalmente poder trabajar con piezas individuales de LEGO y colocar cada una exactamente donde uno quiere.

Nanosystems explora qué tipos de nuevas máquinas podrían ser posibles con la mecanosíntesis. Un ejemplo del tipo de diseño que Drexler explora es un engranaje planetario reducido a un tamaño de solo unos 3.500 átomos:

[gif: https://chem.beloit.edu/classes/nanotech/nanorex/a8_qm_animation5.gif de https://chem.beloit.edu/classes/nanotech/nanorex/index.html]

La hemoglobina está compuesta por unos 10 000 átomos, lo que no dista mucho del engranaje de Drexler. Y a algunas proteínas les basta con ser mucho más simples. La insulina está compuesta por solo cincuenta y un aminoácidos, o unos 800 átomos en total.

Sin embargo, los diseños de Drexler suponen una gran reducción de escala en comparación con las máquinas más complicadas que vemos en el cuerpo. Los ribosomas y la ATP sintasa, por ejemplo, están compuestos por más de 100 000 átomos, y el motor de un flagelo bacteriano tiene más de un millón de átomos.

Nanosystems no intenta explorar los límites de lo tecnológicamente posible. Pero, al centrarse en casos que hoy son relativamente fáciles de analizar, muestra que la mecanosíntesis permitiría una tecnología que superaría lo que vemos en el mundo biológico actual.

Los cálculos de Nanosystems son deliberadamente conservadores. Drexler, por ejemplo, considera computadoras construidas literalmente con varillas de diamante que se mueven —no porque ese fuera el límite final de la tecnología, sino porque en 1992 era más fácil de analizar que la computación basada en la electricidad—. Esto, a su vez, ayudó a inspirar el análisis de Freitas sobre las células sanguíneas. Cuatro años más tarde, Eric Drexler y Ralph Merkle (mejor conocido como el inventor del hashing criptográfico y coinventor de la criptografía de clave pública) intentaron analizar un sistema ligeramente más cercano a los límites de lo posible para la computación reversible, y calcularon que se disipaba 10 000 veces menos calor por operación de lo que había estimado Nanosystems, aunque la nueva estimación se basaba en un análisis conservador menos riguroso.

En otra parte de Nanosystems, hay un boceto aproximado de un brazo manipulador de seis grados de libertad que habría requerido millones de átomos. Un intento posterior de esbozar una máquina como esta, átomo por átomo, reveló que solo se necesitaban 2596 átomos.

La construcción de estructuras con precisión atómica a la escala que Drexler describe plantea grandes desafíos de ingeniería. Uno de los principales desafíos es que para ello se requieren manipuladores increíblemente pequeños y precisos. Sin embargo, la existencia de los ribosomas ofrece una posible vía para abordar este problema.

Aunque los ribosomas solo pueden construir proteínas, estas pueden catalizar y arrastrar reactivos que no son aminoácidos (como los huesos y la madera). Los ribosomas son fábricas potentes y versátiles, y sus productos pueden utilizarse como base para crear herramientas más pequeñas y precisas, incluidas herramientas que construyen de forma más directa dispositivos más pequeños utilizando materiales más resistentes.

Ya sea de forma directa o indirecta, es casi seguro que los genomas pueden producir pequeños actuadores capaces de manipular átomos individuales para construir una variedad de cosas que no están hechas de proteínas. Y es importante señalar que este no es el tipo de mecanismo con el que la selección natural pueda toparse, aunque sea relativamente fácil de construir, porque el brazo manipulador no es útil sino hasta que está completo.

La evolución construye estructuras complejas que son útiles en cada etapa del proceso. Hay muchos diseños relativamente simples que están al alcance de los ingenieros, pero no de la evolución. Las ruedas que giran libremente, por ejemplo, son un invento increíblemente sencillo que tiene una enorme variedad de aplicaciones. A pesar de ello, parece que solo han evolucionado tres veces en toda la historia de la vida en la Tierra: en la ATP sintasa y el flagelo bacteriano que hemos comentado anteriormente, y en el flagelo arqueano, que parece haber evolucionado de forma independiente.^¶

A pesar de los métodos conservadores utilizados en el libro, el límite tecnológico inferior establecido por Nanosystems es muy alto en términos absolutos. Una superinteligencia con el tipo de tecnología que describe Drexler sería capaz de producir diminutas fábricas autorreplicantes, similares a los ribosomas, capaces de duplicar su población cada hora —algunos organismos se replican aún más rápido, pero Drexler realizó sus cálculos de forma conservadora— y de agruparse para construir estructuras macroscópicas más grandes, como centrales eléctricas.

Los nanosistemas como los que describe Drexler pueden autorreplicarse utilizando la luz solar y el aire como materias primas, lo que permite una expansión muy rápida y fiable. La razón por la que esto puede funcionar es la misma por la que los árboles son capaces de ensamblar la mayor parte de sus materiales de construcción a partir del aire, extrayendo su carbono y secuestrándolo en forma de madera. Aunque pensemos en el aire como un «espacio vacío», el carbono, el hidrógeno, el oxígeno y el nitrógeno que este contiene son materiales de construcción que pueden reorganizarse en materiales sólidos y utilizarse para diversos fines.

Los autorreplicadores al estilo de Nanosystems, fabricados con materiales como el hierro o el diamante en lugar de proteínas, podrían devorar células biológicas de la misma manera que una podadora corta el césped.

Podrían sintetizar a bajo costo algo como la toxina botulínica, la proteína responsable del botulismo. La millonésima parte de un gramo de toxina botulínica —veinte mil veces más pequeña que un solo grano de arroz— es una dosis letal. Unos replicadores cuidadosamente diseñados podrían propagarse de manera invisible por el aire hasta que fuera probable que casi todo ser humano hubiera inhalado al menos uno (que no hubiera pasado, por ejemplo, el último mes entero en un submarino), momento en el que los dispositivos podrían liberar simultáneamente (con un temporizador) una dosis diminuta de toxina, lo que mataría inmediata y simultáneamente a casi todos los seres humanos.

O los nanosistemas construidos por IA podrían aniquilar a los humanos incidentalmente, durante la recolección y reutilización de los recursos de la Tierra. Un artículo de Freitas calcula que las máquinas de microdiámetro, que solo dependen de la luz solar como fuente de energía y del hidrógeno, carbono, oxígeno y nitrógeno del aire como materias primas, podrían diseñarse para reproducirse tan rápidamente que oscurecerían el cielo en menos de tres días, al tiempo que consumirían toda la biósfera.^‖ En consecuencia, si la primera IA que lograra una tecnología como esta tuviera una ventaja de apenas unos meses, posiblemente podría usar esa ventaja para destruir a todos sus competidores (ya fueran humanos o IA). Se trata de una tecnología que confiere una ventaja estratégica permanente y decisiva al primero en utilizarla.

Decir que la nanotecnología drexleriana es factible en principio no significa necesariamente que las primeras IA más inteligentes que los humanos pudieran construir una tecnología que se acerque a esos límites físicos. Nuestra mejor estimación es que está dentro del rango de cosas que una superinteligencia artificial podría resolver, porque resolver este tipo de tareas de ingeniería parece ser principalmente un desafío cognitivo (que puede solucionarse pensando) y no esperamos que la fase de experimentación y pruebas tenga que ser muy larga.

Incluso si nuestra suposición fuera correcta, nada garantiza que el primer movimiento de una superinteligencia sería utilizar la nanotecnología para construir su propia infraestructura y hacerse con el control de los recursos mundiales. Por lo que sabemos, podría desarrollar técnicas y tecnologías que le permitieran alcanzar sus fines de forma aún más rápida y eficiente.

Pero si una IA más inteligente que los humanos construyera sistemas que fueran a las células lo que los aviones son a las aves, y proliferara su propia infraestructura por toda la superficie de la Tierra, entonces cualquier cosa que acabara haciendo sería, como mínimo, así de decisiva.

El propósito de este análisis es argumentar que la tecnología humana está lejos de los límites de lo posible. Existe una amplia variedad de tecnologías importantes cuyo desarrollo probablemente le llevaría a la humanidad décadas, siglos o milenios, y que las superinteligencias artificiales podrían lograr rápidamente.

En resumen, Nanotechnology ilustra que una superinteligencia con un poco de ventaja probablemente podría encontrar soluciones tecnológicas para apoderarse del planeta.

El resultado más probable de construir una superinteligencia es que desarrolle alguna tecnología al menos tan poderosa como la nanotecnología, y entonces la humanidad simplemente pierda.

Esta suposición no es fundamental para el argumento que planteamos en el libro. La humanidad perdería frente a una superinteligencia incluso si el mundo no contuviera una tecnología «ganadora inmediata» como la nanotecnología. Por lo tanto, no entramos en todo este análisis en el libro.

En la parte II, nos centramos deliberadamente en un escenario de toma de poder que no supone que la IA tenga algo parecido a una capacidad de uso general para realizar una fabricación de precisión atómica, ya sea a través de ribosomas o de mecanosíntesis. Una superinteligencia no necesita una ventaja tecnológica absolutamente abrumadora para hacerse con el control del futuro, por lo que no nos centramos demasiado en esa posibilidad en el libro.

Pero también vale la pena señalar que probablemente tendrá una ventaja tecnológica absolutamente abrumadora.

Notes