A mi ama y a mi aita, que me dieron la vida

PRÓLOGO

¿Qué es la vida? ¿Y qué ocurre cuando morimos? Como tantas otras personas, desde muy pequeño me he hecho estas preguntas, y nunca han dejado de acompañarme.

No me asaltan solo como una curiosidad intelectual, sino como una herida antigua. Aunque hoy se manifiestan como una inquietud silenciosa, de niño eran un miedo abierto que me visitaba, en aquella casa de Algorta justo antes de dormir. La muerte era un abismo que se abría en mitad de la noche, cuando todo quedaba en silencio y ya no había distracciones que lo ocultaran.

No era insomnio. Era miedo. Y mi madre lo sufría conmigo, intentando calmarme sin conseguirlo. Miedo a que un día ella no estuviera. A que mi padre o mis hermanas desaparecieran. A que yo mismo dejara de existir. Miedo a ese apagón absoluto de la mente.

Y durante mucho tiempo, la única manera de soportarlo fue no pensar en ello. Distraerme. Llenar el silencio con ruido. Pero esa estrategia tiene un precio: no enfrentarse a la pregunta no la hace desaparecer. Solo la aplaza. Con los años, la pregunta no se ha hecho más pequeña; se ha ido haciendo más amplia. Más incómoda. ¿Qué hacemos aquí? ¿Qué es realmente este universo en el que vivimos o creemos vivir? ¿Qué es eso que llamamos realidad?

Y aquellas preguntas, y ese miedo que nunca ha dejado de atormentarme, han sido el motor invisible de muchas de mis decisiones. Sin que yo lo advirtiera, me han empujado a buscar respuestas a lo largo de mi vida, en cada paso, en cada decisión, tanto en mi trayectoria profesional como en mi búsqueda personal.

En lo profesional, sin proponérmelo, mi carrera se fue abriendo camino hacia la inteligencia artificial. Movido por la curiosidad de intentar comprender cómo funciona esa máquina de cómputo biológica que llamamos cerebro —el sistema más complejo y enigmático que conocemos en el universo— y de explorar la posibilidad de replicar esos mismos procesos en una máquina. De alguna manera, esa búsqueda me ha llevado a cruzar fronteras entre la neurociencia, la física y la computación. Pero también me ha llevado a explorar hacia fuera: a intentar entender el escenario mismo en el que todo ocurre. Aquello que llamamos realidad.

Por tanto, este libro es, en cierto modo, lo contrario de esa huida. Es poner sobre la mesa aquello que preferiríamos no mirar. Lo que incomoda. Lo que desestabiliza. Lo que, aunque intentemos ignorarlo, sigue estando ahí.

Como habrás intuido, quien escribe estas palabras es alguien con un miedo profundo a la muerte. Un hipocondríaco existencial que ha tenido la fortuna y el privilegio de explorar esas inquietudes dialogando con algunos de los científicos y pensadores más brillantes de nuestro tiempo. Y este ensayo es el reflejo de ese viaje vital: un recorrido hecho de preguntas, hipótesis, conversaciones e intuiciones.

Todavía estás a tiempo, puedes vivir como si no hubiera nada más que preguntar. Si prefieres eso, quizá no debas seguir leyendo. Porque tal vez encuentres aquí algunas ideas que te tranquilicen, pero lo más probable es que encuentres muchas más que te incomoden.

Si decides continuar, conviene que sepas desde dónde está escrito este libro.

Porque, en el fondo, todo ha sido fruto de un mismo impulso: comprender la vida movido por el deseo de trascender sus límites. De no aceptar que todo termine. De desear, aunque sea ingenuamente, que quizá podamos encontrar la forma de que esto no se acabe.

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INTRODUCCIÓN

Izan zirelako gara. Garelako izango dira.[1]

ANÓNIMO

Todos creemos saber lo que es la vida. Es algo que reconocemos instintivamente desde niños: un perro está vivo, una piedra no. Y, sin embargo, cuando intentamos poner en palabras qué significa exactamente estar vivo, el terreno se vuelve resbaladizo. ¿Qué distingue a un ser vivo de algo inerte? ¿Es la capacidad de reproducirse, de crecer, de evolucionar, de tener un metabolismo? A medida que profundizamos, surgen más preguntas que respuestas. ¿Se trata de un fenómeno único de nuestro planeta? ¿Podría el universo estar poblado de otras formas de vida que aún desconocemos? ¿Y qué ocurre con la inteligencia artificial? ¿Es o podría llegar a ser una nueva forma de vida?

En este ensayo he abordado esas y otras grandes preguntas filosóficas desde una mirada científica y recurriendo a las herramientas disponibles: el estado del arte de la ciencia, las teorías más relevantes del pensamiento contemporáneo y los últimos descubrimientos de la biología, la física, la astrobiología y la inteligencia artificial, que es el sector al que he tenido la suerte de haber dedicado la mayor parte de mi vida y por eso, quizá, el que abordo con mayor detalle. Aunque las cuestiones que exploro rozan a menudo la metafísica, mi intención ha sido ceñirme al conocimiento empírico, a las teorías que pueden contrastarse y evolucionar. Eso no significa que cierre la puerta a la filosofía o a la teología, sino que dejo espacio y preguntas abiertas para estas dos disciplinas.

Además, estas preguntas no llegan en un contexto cualquiera. Vivimos un momento histórico excepcional, marcado por la convergencia de dos grandes transformaciones. Por un lado, la irrupción de la inteligencia artificial, con sistemas cada vez más capaces de transformar nuestra forma de pensar, crear y tomar decisiones, que ya no solo amplían nuestras habilidades, sino que nos obligan a plantearnos una cuestión tan incómoda como profunda: ¿podrían llegar a ser algo más que simples herramientas? Por otro, entramos en la era de los grandes descubrimientos sobre la vida fuera de la Tierra, impulsada por telescopios espaciales y nuevas tecnologías de observación que, por primera vez, nos permiten detectar posibles huellas biológicas —e incluso tecnológicas— más allá de nuestro planeta. En los próximos años asistiremos a avances decisivos en ambos ámbitos. Cambios que no solo ampliarán nuestro conocimiento del universo, sino que nos forzarán a redefinir de manera radical qué entendemos por inteligencia y, en última instancia, qué significa estar vivo.

El libro está escrito en forma de ensayo, pero con un enfoque narrativo. Los capítulos son breves y han sido concebidos para funcionar de manera autónoma, pensados para leerse de forma ágil y no necesariamente lineal, aunque sí recomiendo seguir la secuencia propuesta. Cada capítulo es una unidad de reflexión que, en conjunto, construyen un mapa de ideas en torno a una misma pregunta. Este formato responde intencionadamente a la manera en que leemos hoy: fragmentaria, intermitente, atravesada por la saturación de estímulos y la escasez de atención. Son, en cierto modo, «píldoras» de pensamiento diseñadas para encajar en el ritmo contemporáneo, sin renunciar por ello a la profundidad ni a la continuidad conceptual del conjunto.

A lo largo del texto verás que he empleado diferentes recursos literarios, como metáforas —muchas de ellas propias—, como herramientas para comprender mejor ideas complejas, y que me han ayudado a pensar con mayor claridad. Ojalá también te sirvan. Además, he incorporado algunos experimentos mentales; situaciones imaginarias que nos permiten explorar cuestiones profundas únicamente a través del pensamiento. Junto a ellos, encontrarás también datos y referencias, porque considero que el rigor es un punto de partida esencial cuando abordamos preguntas de esta magnitud.

En ocasiones, intercalo anécdotas personales para aterrizar conceptos abstractos en experiencias compartidas y situaciones cotidianas, así como conversaciones con grandes científicos, investigadores y pensadores que han reflexionado profundamente sobre el origen y la naturaleza de la vida; también con amigos de la infancia o familiares. Asimismo, he incluido citas como homenaje a quienes me han ayudado a pensar sobre cada tema a través de sus escritos. En el fondo, estas personas forman parte de un mismo diálogo continuo en torno a las preguntas que me acompañan desde siempre. A todos ellos, mi gratitud.

Estas páginas están atravesadas, además, por reflexiones, ideas originales y opiniones personales. Algunas pueden resultar incómodas o controvertidas, pero forman parte de una exploración honesta y abierta de aquellos interrogantes que, por su propia naturaleza, no admiten respuestas cómodas ni definitivas.

En cuanto a la estructura, he intentado organizar los capítulos siguiendo un orden progresivo: desde las formas más simples de vida hasta las más complejas. También admito que podría haber otras formas de ordenar estos temas. Al fin y al cabo, la vida no sigue un camino lineal. Sin embargo, y siguiendo esa lógica, he dividido el libro en ocho partes. La primera de ellas explora por qué es tan difícil definir la vida. Aunque todos creemos reconocerla cuando la vemos, encontrar una definición que abarque todas sus formas posibles resulta sorprendentemente complejo. Este inicio del viaje también sondea sus componentes esenciales y los umbrales que separan lo vivo de lo inerte.

A partir de ahí, el viaje avanza hacia un nuevo horizonte: en la segunda y tercera parte dejamos atrás la exploración de los límites y componentes de la vida para adentrarnos en los sustratos posibles que pueden sostenerla. Y lo hacemos comenzando por la visión clásica: la vida orgánica, la basada en el carbono, con metabolismo, reproducción y evolución darwiniana. En otras palabras, la vida tal y como la conocemos en la Tierra y como solemos imaginarla más allá de nuestro planeta. Este apartado también abre las puertas a la vida tecnológica, que surge cuando la vida inteligente transforma su entorno a gran escala: civilizaciones avanzadas más allá de la Tierra, capaces de modificar planetas, dejar huellas en el cosmos o emitir señales detectables. Aquí la vida no solo sobrevive, también construye.

La cuarta parte aborda una nueva dimensión: la vida mental, concebida como una forma de autonomía cognitiva, esto es: la vida consciente. ¿Es imprescindible un sustrato orgánico para que exista una mente o podrían estas capacidades emerger en otros soportes? Aquí lo vivo ya no se define por su química, sino por su comportamiento: la capacidad de percibir, razonar, imaginar y, tal vez, ser autoconsciente. Esta reflexión marca una transición hacia lo artificial y las nuevas formas de existencia que podría propiciar.

La quinta parte se adentra precisamente en ese territorio: el de una posible forma de vida inorgánica, representada por la inteligencia artificial. Sistemas digitales capaces de aprender, tomar decisiones e incluso desarrollar una forma de consciencia. ¿Pueden estos entes sin cuerpo y sin células ser considerados vivos? En este contexto cobra relevancia el concepto de vida robótica: dotar a la inteligencia artificial de un cuerpo inorgánico, cerrando así el círculo entre lo físico y lo mental.

Este no es, sin embargo, un ensayo convencional en su desenlace. La tesis no espera al final del recorrido, sino que irrumpe en su centro —en la sexta parte—, más como un giro que como una conclusión. En vez de ser un cierre, la tesis funciona como punto de inflexión: el momento en que el marco conceptual queda fijado y, a partir de ahí, el libro puede continuar para explorar sus consecuencias, su evolución y el territorio necesariamente especulativo que se abre al aceptarlo. Es entonces cuando llega la séptima parte, que explora precisamente la evolución futura y las formas de vida híbridas: combinaciones inéditas entre lo biológico y lo artificial. En este punto se perfilan nuevas entidades que desafían las categorías conocidas, y también escenarios de convivencia y vínculos interespecie que desdibujan aún más las fronteras tradicionales de lo vivo.

La octava y última parte examina el escenario en el que todo esto sucede: el universo. Sus leyes físicas, el tiempo, el azar… El marco que no solo condiciona lo que la vida es, sino también lo que podría llegar a ser. Y así, desde esa perspectiva más amplia, surgen las preguntas finales y el ensayo se cierra, en el epílogo, del mismo modo en que comenzó: regresando a lo personal.

Por último, es importante señalar que este ensayo no pretende ofrecer verdades absolutas, sino esbozar un recorrido de posibilidades. No está escrito con la autoridad del experto, sino desde la mirada del curioso, de quien observa y se pregunta. Por ello, es, ante todo, una invitación a pensar juntos, una herramienta de reflexión sobre qué significa estar vivos y qué papel jugamos —o podríamos jugar— en este tablero que llamamos universo.

PRIMERA PARTE
¿Qué es la vida?

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UNA DEFINICIÓN PARA LA VIDA

—¿Cómo definiría usted la vida? —pregunté a Jack Szostak, premio Nobel de Medicina, cuyo trabajo se ha centrado en la investigación sobre el origen de la vida.

Me miró en silencio y, tras unos segundos, no supo —o no quiso— darme una respuesta. Me dijo, de hecho, que esa cuestión no le parecía relevante para su estudio, y mencionó uno de sus artículos, titulado «Attempts to Define Life Do Not Help to Understand the Origin of Life» —«Los intentos de definir la vida no ayudan a comprender el origen de la vida»—.

Quizá tenga razón y no haga falta una definición de la vida para avanzar en este campo, pero lo que sí me resulta, cuando menos, sorprendente es que casi todos los humanos seamos capaces de reconocer como formas de vida a seres tan distintos como un mamífero, un ave, un árbol, una bacteria o una seta. Sin embargo, cuando se trata de definir con precisión qué es un ser vivo, empiezan las dudas. Ni siquiera quienes más saben sobre este campo son capaces de ofrecer una definición clara y universal que abarque todas las manifestaciones de lo vivo.

Daniel Koshland contó una anécdota[2] que ilustra de forma brillante lo escurridizo que puede ser el concepto de vida. Durante su presidencia en la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia —la misma que publica la prestigiosa revista Science—, participó en una reunión con algunos de los científicos más destacados del momento. El objetivo era precisamente definir qué es la vida, y la discusión se alargó durante horas. ¿Está viva una enzima? ¿Y un virus? ¿Y qué hay de las células? Una tras otra, se lanzaban definiciones breves, ingeniosas, con apariencia de certeza… y una tras otra, se desmontaban con la misma rapidez. En un momento dado, uno de los asistentes, una figura respetada del mundo científico, propuso lo que parecía ser la clave: «La capacidad de reproducirse, esa es la característica esencial de la vida».

Todos asintieron, aliviados. La respuesta parecía haber llegado, al fin. Pero entonces otra voz pequeña —quizá tímida, pero certera— rompió el consenso: «Entonces, un conejo está muerto. Dos conejos —un macho y una hembra— están vivos, pero cada uno por separado está muerto». Las risas fueron inevitables, pero el mensaje era claro. En ese instante, todos comprendieron lo evidente: aunque creemos saber lo que es estar vivo, no existe una definición simple, clara y definitiva de la vida.

Desde una perspectiva similar, Gerald Joyce —bioquímico y descubridor de las primeras moléculas de ARN con capacidad de replicarse, una pieza clave para entender cómo pudo comenzar la biología en la Tierra— sintetizó el trabajo de un comité convocado por la NASA en 1994 para explorar la posibilidad de vida en el cosmos. Siguiendo una sugerencia del gran divulgador y astrofísico Carl Sagan, el grupo propuso una definición funcional: «La vida es un sistema químico autosuficiente, capaz de evolución darwiniana». Una definición útil en el contexto de la astrobiología, pero que, una vez más, deja fuera muchos matices. Y esa incomodidad ante las definiciones rígidas o incompletas fue lo que me empujó a seguir cuestionándolo todo.

En esta búsqueda personal por comprender un poco mejor nuestros orígenes, una semana después de preguntarle a Jack Szostak por su definición de la vida, me reuní en Bilbao con Steen Rasmussen, uno de los grandes referentes en la investigación y creación de sistemas vivos en el laboratorio. Había venido a visitarme junto a su pareja, Manuela Battaglini, una mujer brillante dedicada desde hace años al ámbito de la inteligencia artificial y la ética, que llevaba tiempo insistiendo en que debía conocer a Steen.

Conversamos durante horas, primero de manera informal y luego con una intensidad creciente, mientras comíamos en Azurmendi, el restaurante de Eneko Atxa, uno de los grandes chefs de nuestro tiempo y una de las personas a las que más aprecio en lo personal. Tras su plato estrella —huevo de caserío, guiso de trigo y jugo de pimientos a la brasa, acompañado de pan de maíz de Mungia— aproveché el momento para plantearle a Steen la misma pregunta que había hecho días antes a Szostak: «¿Qué es para ti la vida?».

Al igual que Szostak, Steen se mostró inicialmente reticente a ofrecer una definición. Sin embargo, su opinión resultaba especialmente relevante para mí, porque Rasmussen es una de las personas que más cerca están de lograr algo que nadie ha conseguido todavía: crear vida en un laboratorio a partir de materia inerte, lo que conocemos como vida sintética.

La pregunta quedó suspendida en el aire.

Tras aquella comida, les invité a algo que apreciaron de manera especial: Ura Bere Bidean, un evento singular, a medio camino entre festival y celebración colectiva, donde artistas internacionales, acompañados por músicos locales y una orquesta sinfónica, reinterpretan canciones tradicionales en euskera ante un público multitudinario —unas quince mil personas reunidas en un mismo espacio—.[3] Aquella noche, la música y la emoción colectiva tomaron el relevo de la reflexión científica, pero la pregunta permaneció latente hasta que, días después de aquel encuentro, Steen me envió un correo electrónico con la siguiente descripción:

La vida es un proceso físico caracterizado por la capacidad de utilizar energía libre[4] proporcionada externamente para convertir recursos en bloques de construcción, de modo que el sistema pueda crecer y, finalmente, dividirse. Este proceso de crecimiento y división está controlado en parte por información heredable, la cual puede cambiar durante la división, lo que permite la selección de procesos más eficientes de crecimiento y división, y, por tanto, la evolución.

Aunque a primera vista pueda parecer compleja, tanto esta como la definición anterior —y otras similares— se pueden rebatir con bastante facilidad. Ambas enfatizan la capacidad de replicarse, dividirse o evolucionar, pero pensemos, por ejemplo, en un animal estéril, como una mula, o incluso en una persona o pareja de animales que por alguna razón no puede reproducirse. ¿Acaso no están vivos? Según mi comprensión de lo que significa «estar vivo», sin duda lo están.

Por lo tanto, ¿qué características comunes comparten los seres vivos? ¿Dónde está el límite, si lo hay? ¿O quizá la vida es gradual? ¿Puede haber algo con un poco de vida y algo con más vida? En esta primera parte del viaje exploraremos los umbrales y las fronteras difusas de lo vivo.

3
EL ESPECTRO DE LO VIVO

La imagen tradicional de la vida nos presenta una frontera clara: algo está vivo o no lo está. Un perro está vivo; una piedra, no. Sin embargo, a la luz de los descubrimientos actuales, esa división categórica empieza a tambalearse. ¿Y si la vida no fuera una cuestión de blanco o negro, sino más bien un espectro de grises? ¿Acaso puede entenderse como un fenómeno gradual? ¿Existe un «espectro de lo vivo»? ¿Y si estar vivo no fuera una cuestión binaria, sino de grado?

Hoy sabemos que ese umbral entre lo vivo y lo inerte es cada vez más difuso. Existen formas de existencia que parecen habitar justo en ese límite, desafiando las categorías con las que intentamos definir la vida. Los virus, por ejemplo, no se consideran seres vivos: no pueden reproducirse por sí mismos y necesitan invadir células ajenas para multiplicarse. Los priones, por su parte, son aún más desconcertantes. Aunque no están técnicamente vivos según la definición biológica clásica —son simples proteínas sin material genético, ni ADN ni ARN—, exhiben comportamientos que imitan rasgos fundamentales de lo vivo, como la capacidad de autorreplicarse y de evolucionar.

También están los xenobots, diminutos organismos creados en laboratorio a partir de células de rana, capaces de moverse, autorrepararse y formar nuevas versiones de sí mismos. Y no debemos olvidar las protocélulas sintéticas, que reproducen algunas de las funciones básicas de los seres vivos —como la compartimentación o ciertos procesos metabólicos— pero carecen de otras que muchos consideran esenciales, como una herencia genética estable o una evolución abierta en el tiempo.

Más recientemente, en 2025, se dio a conocer a Candidatus Sukunaarchaeum mirabile, un microorganismo identificado en una comunidad microbiana asociada a un protista[5] marino en Japón, y que parece situarse en la frontera entre lo vivo y lo no vivo: demasiado dependiente de su huésped para sobrevivir por sí mismo, pero al mismo tiempo dotado de una maquinaria genética demasiado compleja para considerarlo inerte.

Otro de los ejemplos más ilustrativos —y quizá más bellos— que invitan a dejar de pensar en la vida como una frontera nítida es el de una semilla de palma datilera hallada en las ruinas de Masada, en Israel. Esta semilla, que permaneció en estado latente durante unos 2.000 años, logró germinar cuando fue plantada por científicos en 2005. Durante milenios, no mostró ningún signo evidente de vida: no crecía, no se reproducía, no interactuaba con su entorno. Y, sin embargo, conservaba en su interior el potencial para hacerlo. ¿Estaba muerta durante todo ese tiempo? ¿O solo «dormida»?

Como se ve, estos casos no encajan fácilmente en la definición clásica de ser vivo, y eso ha llevado a muchos investigadores a proponer una idea distinta: que la vida no es un estado binario, sino un continuo, un espectro. Según este enfoque, distintas entidades exhiben grados variables de lo vivo, en función de los rasgos que presentan: metabolismo, reproducción, evolución, autorreparación, entre otros.

Cuando le planteé esta cuestión a Jack Szostak, me confesó que él mismo no sabría decir con claridad dónde termina la química y comienza la biología. La respuesta más honesta que podemos dar hoy es esta: estamos en una zona borrosa, un terreno intermedio donde las certezas se disuelven y la vida comienza a esbozarse sin límites nítidos. Por tanto, en lugar de preguntar si algo está vivo o no, quizá deberíamos preguntarnos cuánto lo está. Y si la vida es un continuo, quizá su manifestación se parezca más a la formación de una duna que al cruce de una frontera bien definida. ¿En qué momento exacto un montón de arena se convierte en una duna? No existe un grano concreto que marque el umbral.

4
LOS COMPONENTES PARA LA VIDA

Otra forma de aproximarse a una definición de la vida es empezar por identificar cuáles son los elementos indispensables para que algo sea considerado un ser vivo; como las piezas de un mecanismo que solo cobra sentido cuando todas ellas funcionan en conjunto. Con esa idea en mente, intenté comprender cuáles son, de acuerdo con los expertos, los componentes comunes a todos los seres vivos del planeta. Sin embargo, pronto descubrí que ni siquiera en eso existe un consenso claro.

El profesor Sijbren Otto, de la Universidad de Groningen, destaca tres funciones esenciales y estrechamente relacionadas: la replicación (o autorreplicación), la compartimentación y el metabolismo. En sus investigaciones sobre la creación de vida sintética, Otto ha demostrado que es posible reproducir estas funciones utilizando moléculas completamente distintas a las que componen la vida tal como la conocemos. Sin embargo, el doctor Steen Rasmussen identifica un conjunto algo distinto de elementos esenciales para que un sistema pueda considerarse vivo. Según su enfoque, la vida requiere al menos los siguientes componentes: un metabolismo, la información, el contenedor y el entorno.

El metabolismo es el sistema que convierte los recursos —energía y materia del entorno— en los bloques de construcción necesarios (como los aminoácidos), permitiendo que el sistema crezca y eventualmente se divida. Además, se encarga de la replicación y de mantener bajos niveles de entropía interna, que es la tendencia natural al desorden. Es decir, necesita conservar su organización y evitar que todo se descomponga, y para eso debe usar energía constantemente. Una forma de imaginar el metabolismo es pensar en el motor de combustión de un coche: necesita combustible y oxígeno, es decir, energía que le suministramos desde fuera para que funcione y se mueva. Pero en los sistemas vivos esa energía no se usa solo para desplazarse, también se emplea para autorrepararse sin necesidad de ir al mecánico, para reponer piezas dañadas, eliminar residuos, detectar fallos, mantener estable la temperatura interna, e incluso para copiarse a sí mismos cuando llega el momento de reproducirse.

El segundo componente es la información.[6] En nuestro caso representada por el ADN, que controla en parte los procesos metabólicos de crecimiento y que, a su vez, debe poder replicarse. Siguiendo con la metáfora del automóvil, sería como el manual de ensamblaje completo, con las especificaciones de cada pieza y las instrucciones precisas para fabricar una copia entera del vehículo, tornillo por tornillo, circuito por circuito.

El tercer componente, según Steen, sería el contenedor (compartimentación) que mantiene la identidad del conjunto al asegurar que tanto el metabolismo como el sistema de información permanezcan acoplados. Este contenedor, como una envoltura o estructura delimitante, también puede dividirse una vez alcanzado cierto tamaño. En una célula, sería la membrana la que marcaría el límite del organismo. En un automóvil, el contenedor sería la carrocería y el chasis: no solo da forma y protección al conjunto, limitando dónde empieza y dónde acaba, sino que mantiene unidos todos los sistemas internos —el motor, el depósito de combustible, la centralita electrónica—, asegurando que funcionen de forma coordinada. Sin esta estructura, el vehículo dejaría de ser un sistema coherente y operativo. Lo mismo ocurre con los seres vivos: sin un contenedor que delimite y organice, no habría individualidad, ni posibilidad de replicación ordenada.

Además de los tres anteriores, Rasmussen introduce un elemento clave que a menudo se pasa por alto: el entorno, que proporciona la energía libre, los recursos materiales y las condiciones adecuadas para que ocurran las reacciones necesarias para la vida. El bioquímico ruso Aleksandr I. Oparin ya subrayaba esa misma idea en su célebre obra The Origin of Life on the Earth (1924), al definir la vida como «una forma especial de movimiento de la materia, caracterizada por un metabolismo determinado, por la capacidad de crecer, reproducirse y evolucionar en un medio que le proporciona las condiciones necesarias». Aunque su definición comparte las mismas limitaciones que muchas otras —al exigir propiedades como la capacidad de reproducirse o evolucionar—, introduce un matiz fundamental: el papel del entorno como componente activo, no solo como escenario pasivo, en el surgimiento y mantenimiento de la vida.

Un sistema vivo no puede entenderse sin su entorno, ya que depende de él para obtener la energía que lo sostiene. En este sentido, un sistema vivo es, en realidad, un sistema cerrado que incluye su entorno como parte integral. Esto es clave, porque la fuente de energía condiciona profundamente el tipo de vida que puede existir. Un automóvil, por ejemplo, no podría funcionar sin combustible, oxígeno y otros elementos que no están contenidos en él (no se consideran parte de su sistema) pero resultan imprescindibles para su funcionamiento. Del mismo modo, los seres humanos necesitamos oxígeno, agua, alimentos orgánicos y otros recursos para sobrevivir; las plantas, además, dependen del dióxido de carbono y de la luz solar. Pero, en última instancia, nosotros también dependemos de esas mismas fuentes, ya que nos alimentamos de otros seres vivos que, directa o indirectamente, las utilizan. Nuestra vida no sería posible sin esa red energética que arranca, en gran medida, del Sol. De hecho, prácticamente todo aquello de lo que nos alimentamos ha estado vivo en algún momento, o procede de algo que lo estuvo, como ocurre con alimentos como la leche o la miel.

Los primeros seres vivos, sin embargo, prosperaron en condiciones muy distintas. Algunas de las formas más primitivas de vida, como ciertas arqueas —un tipo de microorganismo unicelular que externamente se parece a las bacterias—, obtenían su energía del azufre, en una atmósfera carente de oxígeno, como la que predominaba en la Tierra primitiva.[7] Así, la importancia del entorno se hace evidente al constatar que ni siquiera los seres vivos que conocemos en la Tierra pueden habitar todos sus rincones. Un pez no puede sobrevivir en el desierto, así como un cactus no puede crecer en el fondo del océano. Los pingüinos no resisten el calor de los trópicos, y muchos insectos de selva morirían en las regiones polares. Cada organismo está adaptado a un hábitat específico, lo que muestra cuán diversa y limitada puede ser la vida incluso dentro de nuestro propio planeta.

Además, incluso entre los animales terrestres, basta con pensar en la fauna y la flora de la última glaciación: mamuts y rinocerontes lanudos, tigres dientes de sable, bisontes gigantes… Todas ellas son especies muy distintas a las actuales, casi como si vivieran en otro mundo, e intuitivamente podríamos imaginar que aquello implicaba un clima radicalmente distinto, cuando en realidad lo curioso es que la diferencia de temperatura fue de entre solo 4 y 5 °C (aproximadamente) en la media global. Esa pequeña variación bastó para transformar ecosistemas enteros y redibujar el mapa de la vida, lo que nos recuerda lo profundamente ligados que estamos a nuestro entorno y lo dependientes y sensibles que resultamos ante él: un cambio mínimo en la inclinación del eje terrestre o en la cantidad de radiación solar que recibimos podría desencadenar transformaciones en el clima y, con ellas, en las formas de vida terrestre.

Además, tendemos a pensar que habitamos la Tierra, pero en realidad habitamos una fracción ínfima de ella. La Tierra es, en esencia, una gran esfera rocosa con una delgada película de agua en su superficie. Y aunque nos parezca abundante, el agua superficial —condición indispensable para la vida tal como la conocemos— solo representa aproximadamente el 0,02 % de la masa del planeta. Si la Tierra fuera una manzana, la parte verdaderamente habitable sería comparable a la piel: una capa extremadamente fina, casi insignificante frente al volumen total. Así pues, vivimos, literalmente, sobre una película frágil adherida a una roca inmensa. Y, sin embargo, esa fragilidad no es una anomalía, sino una condición. Más que ocupar un planeta, la vida ocupa un equilibrio, es decir, no se expande por toda la materia disponible, sino que prospera allí donde el entorno ofrece una fuente de energía aprovechable y un rango físico compatible con su estructura. Si existe vida en otros rincones del universo, lo más probable es que haya seguido ese mismo patrón: adaptarse a las fuentes de energía disponibles en su entorno, aunque estas sean radicalmente distintas a las nuestras.

Por tanto, aunque no existe consenso a la hora de definir qué es un ser viviente ni acerca de cuáles son los elementos que lo componen, la mayoría coincide en señalar los cuatro que propone Steen: el contenedor, el metabolismo, la información y el entorno junto con todas sus posibilidades. Asumamos, pues, que son esos cuatro. Si dejamos de lado el entorno —variable y diverso, incapaz por sí solo de definir la vida, pues esta puede encontrar sustento en fuentes de energía muy distintas—, podríamos centrarnos en los elementos internos e investigar si existe algún acuerdo sobre sus límites: la información, representada por el ADN en la vida que conocemos; el metabolismo, que mantiene todo en funcionamiento; y el contenedor, que, en principio, delimita al ser vivo del exterior.

Si lográramos definir o trazar un umbral nítido para cada una de estas tres partes, tal vez podríamos acercarnos a una comprensión más precisa de lo que significa estar vivo.

5
MÁS ALLÁ DE LA MEMBRANA

En este ensayo he querido evitar deliberadamente cualquier enfoque religioso o basado en creencias. He intentado centrarme solo en aquello que puede abordarse desde lo empírico: la ciencia, la observación y la evidencia. No porque el terreno de las creencias carezca de interés, sino porque adentrarse en él implicaría hacerlo en un ámbito necesariamente especulativo y no verificable y, además, obligaría a considerar no solo las grandes religiones del mundo, sino también las innumerables creencias menores que han acompañado a la humanidad a lo largo de la historia. Ese sería, en sí mismo, otro libro.

Sin embargo, la inteligencia artificial —y, con ella, la propia pregunta sobre qué es la vida— está empezando a convertirse en un tema de debate en todo tipo de foros: científicos, filosóficos, tecnológicos… y también teológicos.

Y así fue como acabé en el Vaticano.

Acudí por invitación de don Andrea Cucci, que entonces estaba al frente de la Pontificia Academia para la Vida junto con el cardenal Vincenzo Paglia. Como puede imaginarse, la mera existencia de una organización con un nombre tan rotundo despertó inevitablemente mi curiosidad. Quise saber qué significaba la vida para quienes están al frente de ella —más allá de su dimensión espiritual—. Y por mucho que uno no sea religioso, el Vaticano es uno de esos lugares cargados de simbolismo, un espacio donde cada rincón parece impregnado de historia: el eco del circo de Nerón, la huella de Miguel Ángel, siglos de poder, arte y también de misterio, conspiraciones y relatos que se superponen unos a otros.

Andrea Cucci me citó en el obelisco de la plaza de San Pedro, justo frente a la basílica. Cuando llegó, se acercó a mí y me dijo:

—Ven, vayamos dentro.

Nos dirigimos a uno de los laterales del templo. Allí, una puerta custodiada por dos guardias suizos —lanzas en mano, morriones oscuros y uniformes de colores vivos, casi teatrales, como arlequines renacentistas congelados en el tiempo— nos cerraban el paso. Don Andrea les saludó. Los guardias se cuadraron y nos dejaron pasar.

De pronto, habíamos cruzado a la parte privada del Vaticano. Avanzamos por el interior del pequeño Estado: pasamos por el emplazamiento original del obelisco,[8] junto a la Casa Santa Marta y la antigua estación de tren; bordeamos los edificios de Radio Vaticana y, finalmente, llegamos a un lugar discreto, casi escondido, desde el que se divisaba el edificio de la Capilla Sixtina. Vista desde atrás, resultaba casi imposible de encajar su apariencia sencilla con la magnitud de los episodios, las decisiones capaces de alterar el curso del mundo y los secretos e historias que nunca conoceremos que tuvieron lugar en su interior.

Tras atravesar las entrañas del Vaticano, retomamos el verdadero motivo que me había llevado hasta allí y, con él, nuestra conversación: la inteligencia artificial y, también, la cuestión de la vida. Don Andrea esquivó mis primeras preguntas con una respuesta diplomática que, pese a sorprenderme por su apertura de mente, no terminó de satisfacerme. Según me explicaba, quizá no debamos aspirar a una definición fija. Tal vez lo más sensato sea aceptar una definición flexible, dinámica, capaz de evolucionar con el tiempo y con nuestro conocimiento. Porque la vida, también como concepto, no es estática: la vamos redefiniendo a medida que descubrimos nuevas formas de existencia.

Pero esa sería, en cierto modo, la salida fácil, la más cómoda. Y algunas preguntas —precisamente las más importantes— no merecen comodidad, sino ser pensadas hasta el fondo.

Tras varias conversaciones, debates y visitas a Roma, y quizá también por mi insistencia en encontrar respuestas, don Andrea me regaló un libro publicado por la propia Pontificia Academia para la Vida, titulado The End of the World? Crises, Responsibilities, Hopes, editado por Vincenzo Paglia y Renzo Pegoraro. El libro no ofrece una definición de la vida, sino más bien una constatación de su complejidad. Lo más cercano a una respuesta podría resumirse así: aún no estamos en condiciones de definir la vida de forma universal y, por ello, debemos combinar prudencia científica, apertura filosófica y reflexión ética.

Con ese marco en mente, y tras escuchar sus reflexiones y leer varios de sus documentos, le trasladé que la visión del Vaticano sobre la vida me parecía profundamente antropocéntrica: el foco se había fijado casi en exclusiva en la vida humana, entendiendo su defensa, ante todo, como la defensa de la vida de las personas. Pero, según me explicó don Andrea, esa visión ha ido evolucionando en los últimos años.

—En la última década —me dijo—, especialmente bajo el impulso del papa Francisco, se ha ampliado la mirada. Hoy resulta cada vez más difícil defender la vida humana sin defender también la vida del planeta.

Y añadió algo que me llamó especialmente la atención:

—Estamos incorporando lo que en ciencia se denomina «One Health»: la salud de una persona está estrechamente conectada con la salud del planeta.

La idea es sencilla pero poderosa: los seres humanos no somos una entidad separada del resto de la biosfera, sino una expresión más de ella. Nuestra salud depende de la estabilidad de los ecosistemas, de la biodiversidad, del equilibrio climático y de la salud de otras especies con las que compartimos hogar.

En el fondo, lo que don Andrea estaba describiendo no es un descubrimiento reciente de la ética vaticana, ni siquiera de la ecología. Es algo que la biología conoce desde mucho antes, aunque formulado a otra escala: ningún ser vivo existe por sí mismo. La interconexión no comienza en el planeta, sino mucho antes: en la propia base de lo vivo.

El elemento mínimo que solemos asociar a la vida es la célula. En ella se encuentran presentes los tres componentes fundamentales: la información genética, el metabolismo que mantiene los procesos en marcha y el contenedor —la membrana— que la separa del exterior. Así, los organismos unicelulares, como las bacterias o las arqueas, son considerados formas vivas autónomas. Pero lo cierto es que, como ya hemos señalado, su vida depende profundamente de su entorno, esto es, del equilibrio químico, del intercambio con otras células y de condiciones que están más allá de ellas mismas.

Por otro lado, los organismos multicelulares —como los seres humanos— están formados por miles de millones de células vivas, que cooperan, se especializan y en muchos casos pueden incluso sobrevivir temporalmente de forma independiente. Por ejemplo, nuestro cuerpo contiene más células no humanas que humanas, y la mayoría son bacterias que viven en simbiosis con nosotros: en nuestra piel, intestinos, boca, etc. Solo en nuestro intestino viven más microorganismos que todas las células de nuestro cuerpo juntas. Entonces, ¿dónde está realmente el límite de la vida, es decir, del individuo vivo? ¿En el conjunto que forman, o en cada célula por separado? O, llevando esta lógica más lejos: si las células pueden formar tejidos, órganos y organismos, ¿podrían los propios organismos formar entidades vivas más grandes, aunque no estén físicamente unidos? ¿Una especie de «metaseres vivos» compuestos por organismos multicelulares, que a su vez están hechos de organismos unicelulares?

A este respecto, el naturalista Eugène Marais propuso una idea sorprendente a partir de su observación de los termiteros. Afirmaba que una colonia de termitas no es una colección de individuos, sino un solo animal. Solo que, a diferencia de nosotros, que tenemos órganos encerrados dentro de una piel, este ser vivo distribuye sus órganos en enjambres móviles. Las termitas trabajadoras serían su sistema circulatorio, las soldado, su sistema inmunológico, y los hongos que cultivan en el interior del nido, su aparato digestivo. Incluso comparó la masiva salida de termitas voladoras con el aparato reproductor: millones de espermatozoides lanzados al mundo. Este concepto también puede aplicarse a los bosques de micorrizas, donde árboles separados por metros —o kilómetros— comparten nutrientes, señales químicas y defensas inmunológicas a través de una red subterránea de hongos. Desde esta perspectiva, el bosque entero podría ser visto como un solo organismo, un ser colectivo conectado por hilos invisibles de cooperación y simbiosis.

Nosotros mismos también podríamos estar operando bajo esta misma lógica. En las grandes ciudades, millones de personas se distribuyen tareas como si fueran células en un organismo: hay quienes se encargan del transporte de recursos, quienes defienden el sistema, quienes digieren datos, quienes reparan estructuras, quienes toman decisiones. Ninguno de nosotros podría sobrevivir por mucho tiempo solo en el entorno que hemos creado, pero juntos funcionamos como una superestructura viva, donde cada individuo cumple una función especializada, muchas veces sin entender del todo el propósito global. Desde cierta distancia, una ciudad podría parecer un único organismo, donde humanos, infraestructuras, flujos de información y energía se entrelazan en un metabolismo colectivo. ¿No somos, acaso, como las células de un cuerpo social?

Y si además incorporamos a la ecuación el entorno y la fuente de energía, el sistema vivo se expande todavía más: ya no es solo una ciudad, sino un ecosistema dinámico interconectado, aún más complejo, que abarca todo aquello que sostiene su funcionamiento. Esa visión se refleja de manera brillante en la filosofía africana del ubuntu —«yo soy porque nosotros somos»—: la vida individual solo se comprende plenamente cuando se reconoce como parte de un todo. En una escala aún mayor, James Lovelock propuso, a través de la hipótesis de Gaia, que la Tierra puede entenderse como un sistema autorregulado en el que la vida y su entorno coevolucionan. Y quién sabe si, al extender este razonamiento, nuestra galaxia o incluso el propio universo no formarán parte de una realidad más amplia, de un ente mayor cuyos límites desconocemos por completo.

Por tanto, la vida, más que una propiedad localizada, parece ser una relación, una forma de organización que, a cualquier escala, busca persistir. Pero, entonces, ¿qué es lo que está vivo? ¿La célula? ¿El organismo multicelular? ¿El sistema?[9] El límite del contenedor del ser vivo parece difuso, pero existe cierto consenso en que puede trazarse un criterio: considerar que un individuo sigue siendo el mismo mientras todas sus partes compartan la misma información genética, el mismo ADN. En el cuerpo humano, por ejemplo, todas las células —salvo las bacterias y otros organismos que conviven en simbiosis con nosotros— comparten la misma información genética, lo que nos permite reconocer la unidad del organismo. En cambio, en un termitero, la unidad no reside en el ADN común, sino en la cooperación entre organismos distintos.

Bajo este criterio, pocos imaginarían que el organismo vivo más grande conocido en la Tierra no es la ballena azul, ni ningún otro animal, ni siquiera un árbol de los más majestuosos, como la secuoya gigante, sino un hongo: una vasta red subterránea en Oregón que se extiende bajo los bosques y comparte la misma información genética, abarcando cerca de 10 km². Todo este entramado, aunque parezca formado por individuos distintos, comparte el mismo ADN, lo que lo convierte en un único organismo descomunal.

A primera vista, todo parece claro: compartir el mismo ADN parece delimitar la identidad del individuo. Pero, como descubriremos en el siguiente capítulo, incluso ese umbral genético del individuo resulta menos nítido de lo que imaginamos.

6
EL UMBRAL DE LA IDENTIDAD

Tuve la suerte de conocer a mis dos abuelas.

Fidela nació en un entrañable caserío-molino de Nafarrate, un pequeño pueblo de unos ciento cincuenta habitantes. Aquel molino de agua era entonces el lugar al que acudían los vecinos a moler el trigo y el maíz para después hacer el talo —una torta de maíz típica en el País Vasco— que llenaba las mesas. Rosario, en cambio, nació en Cervera del Río Alhama, un pueblo levantado en la ladera de una montaña donde, en tiempos pasados, la gente había vivido en cuevas. Sus padres se dedicaban al negocio de las alpargatas, y ella creció observando cómo, con mucha paciencia, trenzaban cuerdas para las suelas de esos zapatos que durante siglos calzaron a tantas personas y que hoy parecen volver a estar de moda. Igualmente queridas, pero dos abuelas distintas: dos vidas, dos individuos, dos mundos, dos historias y dos muertes que me acompañan.

En cambio, muchos seres vivos jamás han tenido una abuela, al menos no en el sentido en que lo entendemos nosotros. Nunca conocieron ni coincidieron en el tiempo con su madre, su abuela o su tatarabuela. Tampoco lo harán con su hija o su nieta. De hecho, esto ocurre en la mayoría de los organismos vivos conocidos: bacterias, arqueas y muchos protistas se reproducen asexualmente por fisión binaria, es decir, copian su material genético y se dividen en dos células hijas. Desaparece una generación para dar paso a la siguiente sin que ningún cuerpo deje de existir en el proceso. Así surgen dos nuevas, ambas portadoras del mismo código genético (en cambio, en nuestra especie, cada nuevo ser nace con un ADN único, diferente al de sus padres y al de toda su ascendencia). De algún modo, son a la vez su madre, su abuela y su tatarabuela. También serán su hija y su nieta: una única continuidad de sí mismas que se prolonga sin interrupción. En cierto sentido, lo que llamamos individuo en estos organismos no es más que un instante dentro de una cadena continua de existencia.

A la hora de intentar comprender la vida, y si aspiramos a una definición universal, debemos enfrentarnos a estos casos que desafían nuestras intuiciones más básicas sobre los límites del individuo. Tomemos como ejemplo el de una bacteria o arquea que se divide. ¿Dónde termina una vida y comienza otra, si ambas no son más que prolongaciones o copias de una misma célula original? Y más aún: si en ausencia de mutaciones conservan exactamente el mismo código genético, surge inevitablemente un reto conceptual. ¿Debemos entender que se trata del mismo organismo que se prolonga en el tiempo, o que en el instante de dividirse nacen dos seres nuevos e independientes?

Pues bien, esto no ocurre solo con las bacterias o las arqueas. Lo mismo pasa, por ejemplo, en un arrecife de coral, donde miles de pólipos comparten la misma base genética y funcionan como un único organismo. O en el caso de las plantas: cuando cortas un esqueje y lo enraízas en otro lugar, lo que obtienes es un clon genético, una nueva planta con exactamente el mismo ADN que la planta madre de la que surgió. Por tanto, el límite genético del individuo, su umbral de identidad, aparece como una frontera difusa, difícil de delimitar. Y, como ha quedado de manifiesto anteriormente, lo mismo ocurre con el contenedor: no presenta líneas firmes, sino márgenes que se desvanecen, zonas intermedias donde lo vivo se confunde y se mezcla sin que resulte posible determinar con exactitud su límite.

Quizá, entonces, el único terreno donde podamos aspirar a trazar una línea más clara sea el del último de los componentes esenciales de la vida: el metabolismo.

7
LA TERMODINÁMICA, LA VIDA Y LA MUERTE

No quise ver el cuerpo sin vida de mi abuelo.

Lo mismo me ha ocurrido con todas las personas queridas que, con el tiempo, he tenido que despedir en una capilla ardiente. Siempre me he mantenido al margen. Mi padre solía decir que no quería quedarse con esa última imagen, que prefiere recordar a las personas en vida, y yo le he hecho caso.

Es en esos momentos cuando la frontera entre la vida y la muerte se vuelve extrañamente borrosa. El cuerpo sigue ahí, intacto, casi idéntico, como si estuviera dormido, y, sin embargo, algo esencial ha desaparecido; algo que no sabemos nombrar, pero cuya ausencia lo transforma todo. ¿Qué es exactamente eso que se ha ido? ¿Qué diferencia hay, en términos físicos, entre el cuerpo que respira y el que ya no lo hace? Si las mismas moléculas siguen presentes, si los mismos átomos continúan ocupando el mismo espacio, ¿qué ha cambiado realmente?

Esa misma pregunta —formulada con un rigor muy distinto y desde un ángulo inesperado— fue la que se planteó, en otro contexto, uno de los físicos más brillantes del siglo XX. En 1926, el físico austriaco Erwin Schrödinger formuló su célebre ecuación, que se convertiría en el pilar de la mecánica cuántica. Pero más allá de sus contribuciones fundamentales a la física, Schrödinger también se atrevió a cruzar las fronteras entre disciplinas. En 1944, recopiló una serie de conferencias que había impartido un año antes en el Trinity College de Dublín en un pequeño pero influyente libro titulado ¿Qué es la vida? (What is Life?), donde abordaba una de las grandes preguntas que todavía tratamos de responder —el origen y la naturaleza de la vida—, pero lo hacía desde una perspectiva poco habitual en su época: la de la física teórica. Así, formuló una de las distinciones más sugerentes entre lo vivo y lo inerte al observar su relación con una ley fundamental de la física: la segunda ley de la termodinámica.

Esta ley dice que, en un sistema cerrado, la entropía —es decir, el desorden o la dispersión de la energía— siempre aumenta con el tiempo. Dicho de forma simple: todo tiende a desorganizarse. Las cosas se desgastan, se rompen, se desordenan. Por mucho que intentemos mantener el orden, si no actuamos constantemente, el desorden acaba imponiéndose. Pensemos, por ejemplo, en una taza de café caliente. Si la dejamos sobre la mesa, poco a poco se enfriará y su calor acabará por disiparse hasta alcanzar la temperatura del ambiente. De igual modo, un castillo de arena en la playa se desmorona con el viento y las olas, y una casa abandonada se deteriora poco a poco, y un cubito de hielo se derrite si no hacemos nada por enfriarlo. Incluso una habitación perfectamente ordenada acabará desordenándose con el uso o con el paso del tiempo. Nada se opone a ese proceso. No hay esfuerzo, no hay resistencia alguna, la entropía no necesita luchar para aumentar, simplemente sucede, siendo lo más probable en términos estadísticos.

Pero aunque la materia no viva tienda al desorden, la vida parece hacer justo lo contrario, de manera que requiere de un esfuerzo constante para contrarrestar esa entropía.[10] El orden que representa es, desde el punto de vista termodinámico, una singularidad excepcional, una excepción fugaz de improbabilidad en un universo que inexorablemente se desliza hacia el desorden. Consideremos, por ejemplo, una célula. Mientras permanece activa, su metabolismo despliega una danza microscópica de asombrosa complejidad: intercambia nutrientes con el exterior, sintetiza proteínas específicas, corrige errores moleculares, elimina desechos y mantiene delicados equilibrios químicos internos.

En los organismos multicelulares, el metabolismo es global y coordinado: integra millones o billones de células que, al trabajar juntas, sostienen la vida del conjunto. Pero, como en la célula individual, también aquí se libra la misma batalla contra el desorden. El corazón, los pulmones y otros órganos forman sistemas altamente organizados que, mientras el individuo siga vivo, evitan desintegrarse en el caos térmico del entorno gracias a un consumo constante de energía y a mecanismos de autorregulación extraordinariamente sofisticados. Son procesos que, una y otra vez, contrarrestan la tendencia natural al desorden dictada por la segunda ley de la termodinámica. Y lo mismo ocurre en las plantas, que capturan la luz del sol y la transforman en energía química útil para sostener su organización interna. Y, del mismo modo, el resto de los seres vivos, cada uno a su manera, toman energía del entorno —ya sea en forma de alimento, luz o reacciones químicas— para alimentar esa lucha constante contra la entropía y mantener su estructura.

Además, los seres vivos no solo mantienen el orden dentro de sí mismos, sino que también lo crean: una célula se divide con precisión, un embrión se organiza en tejidos y órganos, y este minúsculo universo está continuamente reconstruyéndose y autorregulándose con una precisión estadísticamente improbable, resistiendo activamente la inevitable tendencia al caos gracias a su metabolismo. Su orden no es casual, ni tampoco probable: es una anomalía mantenida mediante un consumo constante de energía del entorno. Por eso, desde el punto de vista físico, vivir es un acto de equilibrio constante: una lucha diaria por mantener el orden en medio de un universo que tiende al desorden.

Esa fragilidad, esa persistente batalla contra la entropía, es precisamente lo que nos recuerda que algo está vivo. Y cuando el esfuerzo cesa —cuando ya no hay más intercambio de energía, cuando se detiene el metabolismo—, la entropía vuelve a ocupar su lugar. El equilibrio térmico se impone, las estructuras se empiezan a degradar, y lo que fue vida se convierte en materia inerte.

Morir es, en términos físicos, rendirse a la entropía.

Quizá, al final, la única definición universal de la vida sea la muerte. Todo ser vivo, sin excepción, muere, y es justo ahí, en ese instante final, cuando se revela algo esencial: mientras está viva, una criatura mantiene un delicado equilibrio, una forma de orden interno sostenido a contracorriente del caos. Pero al morir, ese orden se rompe, la entropía interna se acelera y el sistema se descompone sin resistencia. La vida, entonces, podría entenderse no tanto como lo opuesto a la muerte, sino como una tregua temporal frente al desorden, una breve isla de coherencia en medio de un universo que tiende a la dispersión.

Pero incluso esta línea resulta también difusa: ¿cuánta entropía es necesaria para declarar muerto a un cuerpo, si en el mismo instante de la muerte aún conserva un notable grado de orden? Un cadáver no es puro caos: sus células, sus tejidos y su forma se mantienen durante un tiempo, como si la vida siguiera resonando en ellos antes de desvanecerse del todo. Tal vez, para avanzar en el intento de definir la vida —y en la búsqueda de umbrales más nítidos—, no debamos explorar sus distintos tipos a partir de sus componentes, sino a partir de otras propiedades.

8
EL DOGMA DEL CARBONO

Tras constatar lo difícil que resultaba definir la vida a partir de sus componentes y aceptar, en cierto modo, el fracaso de este primer intento, decidí continuar esta exploración por desentrañar lo que realmente entendemos por «vida». En el curso de esa búsqueda, tuve la oportunidad de conversar con otro premio Nobel —esta vez en Medicina—, el bioquímico Richard J. Roberts, una persona tan generosa como cercana en el trato, y aproveché para hacerle la misma pregunta:

—¿Qué es para usted la vida?

Su respuesta fue inmediata:

—Muy fácil: un sistema autorreplicante.

Le respondí entonces con una objeción:

—Entonces un ser humano, por sí solo, sin la complementación del sexo opuesto, no sería un ser vivo, ya que no puede replicarse de forma independiente —repliqué, haciendo alusión a aquella anécdota de los conejos que tuvo lugar durante una reunión de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia—. Y sin embargo —añadí—, un robot capaz de construir otros robots, que puede autorreplicarse sin ayuda externa, sí sería considerado un ser vivo según esa definición.

Su reacción fue tajante:

—No, no. Porque no está hecho de materia orgánica. Para mí, todo lo vivo tiene que estar compuesto por moléculas orgánicas.

Sin quererlo, Roberts —premiado con el Nobel por descubrir los intrones del ADN y el mecanismo de empalme genético, convirtiéndose en uno de los padres de la biomedicina— me hizo ver un sesgo que muchos asumen sin cuestionar: la idea de que lo vivo debe ser necesariamente orgánico, que solo puede surgir de la química del carbono. Hasta entonces no había reparado en esa limitación, en ese supuesto invisible que reduce la vida a lo orgánico, como un dogma silencioso que hemos aceptado sin darnos cuenta y que, sin duda, condiciona nuestra forma de entender la existencia.[11] Aquella conversación, por tanto, me abrió una nueva vía de estudio: analizar la vida a partir del sustrato que la sostiene. Roberts lo tenía claro: si no es orgánico —es decir, basado en carbono—, no debería considerarse vida.

Más adelante profundizaremos en la posibilidad de que la vida sea independiente del sustrato que la sostiene y que, por tanto, pueda también emerger en otras formas de materia inorgánica, y también en la cuestión de si sus funciones esenciales —la replicación, el metabolismo, la gestión de la energía o la resistencia frente a la entropía— podrían manifestarse más allá de la química del carbono, hasta alcanzar, quizá, formas avanzadas de inteligencia, tal vez incluso la consciencia. Pero antes de aventurarnos en esas posibilidades más exóticas de sustratos menos convencionales, decidí adentrarme en la visión clásica de la vida, la más familiar de todas y la que Roberts defendía como la única posible: aquella que está fundada en la química del carbono, es decir, la vida orgánica.

Aunque solemos decir que la vida está basada en carbono, lo cierto es que también depende del hidrógeno. Toda molécula orgánica requiere la combinación de ambos elementos, base esencial de la biología terrestre. El carbono, además, tiene una capacidad única: puede formar enlaces estables y flexibles, tejiendo cadenas casi infinitas junto a elementos como hidrógeno, oxígeno, nitrógeno, fósforo y azufre —los conocidos como CHONPS—. De esa alianza química proviene la asombrosa diversidad de compuestos orgánicos que conocemos, más de 180 millones descritos hasta la fecha.[12] Y de esas interacciones químicas, en un proceso aún envuelto en misterio, surgió la abiogénesis: el tránsito de la química a la biología, el instante en que las primeras moléculas se organizaron en estructuras más complejas hasta dar origen a las primeras células vivientes. Será ahí, en el origen de esas primeras formas orgánicas vivas en nuestro planeta, donde retomemos el hilo de esta aventura.

SEGUNDA PARTE
La vida orgánica
De la química a la biología

9
LOS DESCENDIENTES DE LUCA

«Para Xabi, esto es un comienzo, lo nuestro. Lo que no sé es de qué».

Es la frase que me encontré al abrir la primera página del libro Vida, la gran historia. Una dedicatoria escrita a mano por el gran paleoantropólogo Juan Luis Arsuaga en un libro que me regaló poco después de conocernos. Sin saberlo, con aquella frase entre enigmática y profética parecía empujarme a escribir este libro y a darle una vuelta más al concepto de la vida, más allá de la evolución biológica. Tal y como explica de forma brillante Juan Luis en su libro, numerosas investigaciones genéticas, bioquímicas y filogenéticas apuntan a una conclusión compartida: toda la vida documentada en la Tierra desciende de un único ancestro común, al que los científicos han llamado LUCA, por sus siglas en inglés: Last Universal Common Ancestor.

Por tanto, todos los seres vivos conocidos —desde una bacteria hasta un elefante, pasando por hongos, árboles e insectos— compartimos, en sentido figurado, una misma «tatarabuela celular». Descendemos de una célula ancestral que vivió hace miles de millones de años. Aunque, a su vez, probablemente LUCA no fue el primer ser vivo, sino el último antepasado común a todas las formas de vida actuales: una célula —o sistema biológico— que ya poseía los elementos fundamentales de la biología moderna, como el código genético, la síntesis de proteínas y ciertos mecanismos de replicación.

Hasta ahora no se ha encontrado evidencia de ningún otro linaje de vida —presente o pasado— que no provenga de esta raíz común. Pero este hecho, en lugar de cerrar el caso, abre una pregunta inevitable: ¿es posible la existencia de vida ajena a LUCA? Aunque toda la biodiversidad terrestre parece estar unida por una única historia evolutiva, eso no descarta que puedan existir o hayan existido formas de vida alternativas que no desciendan de este ancestro universal.

Ahora bien, podemos imaginar varios caminos en esta búsqueda de alternativas. Por un lado, podemos tratar de descubrir formas de vida que no desciendan de LUCA y que ya existan; por otro, podemos intentar crear vida desde cero en el laboratorio. Y si nos centramos en la primera opción —la de encontrar vida ya existente—, el camino se bifurca a su vez en dos escenarios. Podemos buscarla aquí mismo, en la Tierra, en nichos extremos, marginales o invisibles donde haya podido pasar desapercibida, o bien fuera de nuestro planeta, ya sea en entornos con condiciones muy distintas pero potencialmente fértiles, como las lunas heladas de Júpiter y Saturno, o en exoplanetas, mundos que orbitan otras estrellas más allá de nuestro Sistema Solar, una posibilidad en la que profundizaremos más adelante.

En cuanto a la búsqueda en la Tierra, ya se han hecho múltiples esfuerzos para encontrar formas de vida que no compartan nuestro origen biológico. Uno de los ejemplos más fascinantes es el del Vostok, un lago subglacial sepultado bajo más de cuatro kilómetros de hielo antártico donde, en 2012, los científicos perforaron por primera vez en busca de vida que hubiera permanecido aislada durante millones de años. Sin embargo, hasta la fecha, ni en el lago Vostok ni en ningún otro de los entornos más extremos explorados —desde las profundidades de las fuentes hidrotermales submarinas hasta los lagos ácidos de origen volcánico— se ha encontrado una forma de vida ajena a nuestra genealogía biológica.

Resulta sorprendente que, dado que la Tierra primitiva ofrecía múltiples entornos propicios para la abiogénesis, solo una vez haya surgido un linaje exitoso que dio lugar a toda la biodiversidad actual. Lo más probable es que este surgimiento de la vida haya ocurrido en múltiples ocasiones, pero que solo una de esas ramas —la de LUCA— haya logrado persistir y evolucionar. Las demás formas emergentes, si existieron, podrían haber sido rápidamente absorbidas, desplazadas o extinguidas por los descendientes más eficientes y organizados de LUCA.

Entonces, surge una segunda pregunta: ¿podrían estar ocurriendo hoy en día, en lugares remotos como las profundidades oceánicas o fuentes hidrotermales, nuevos procesos de abiogénesis? Es perfectamente posible. Sin embargo, la Tierra está actualmente colonizada hasta el último rincón por vida descendiente de LUCA, lo que significa que cualquier nueva forma de vida naciente —más frágil y menos adaptada— sería probablemente devorada o suprimida por microorganismos existentes (y descendientes de LUCA) antes de poder desarrollarse y evolucionar por sí misma. Pero recordemos que existe también otra vía para «descubrir» vida que no descienda de LUCA: crear vida desde cero, en el laboratorio, a partir de compuestos ajenos a los organismos conocidos; una síntesis artificial que daría lugar a una forma de vida completamente independiente.

Si algún día se diera alguno de estos escenarios y encontráramos una forma de vida que no comparta nuestro linaje —una que no descienda de LUCA—, estaríamos ante una segunda génesis: la confirmación de que la vida no es un fenómeno único, sino replicable, una posibilidad natural del universo cuando las condiciones son propicias. Y tanto si ese hallazgo llegara del espacio exterior como de un laboratorio, probablemente descubriríamos que nuestras definiciones actuales de lo vivo no eran tan universales como pensábamos.

El químico Robert Shapiro lo expresó con una metáfora brillante: «¿Cómo definiríamos un mamífero si el único mamífero que conociéramos fuera una cebra?». Quizá nuestra mayor limitación sea la de aferrarnos a ciertos dogmas, como el de pensar que la vida solo puede construirse sobre la química del carbono. Aunque todos los seres vivos que conocemos desciendan de un mismo ancestro común y, por tanto, compartan características heredadas, eso no significa que toda forma de vida en el universo deba seguir las mismas reglas.

Si aspiramos a una definición verdaderamente universal de lo que es la vida, resulta imprescindible combinar la búsqueda de vida en el cosmos con la investigación destinada a crearla artificialmente en el laboratorio. Solo encontrando —o creando— otros tipos de vida, ya sea en una luna de Júpiter, en un exoplaneta lejano, en el fondo de una probeta o en un compuesto inorgánico, podremos ampliar, cuestionar o incluso redefinir lo que realmente significa estar vivo.

Pero ¿cómo sabemos que todos provenimos de ese ancestro común?

Lo sabemos porque, pese a su diversidad casi infinita, toda la vida conocida comparte los mismos elementos esenciales y las mismas herramientas básicas. Todos los organismos utilizan el mismo tipo de ADN, la molécula que actúa como soporte físico de la información biológica y que almacena las instrucciones necesarias para construir, mantener y reproducir un ser vivo. Ese ADN está compuesto por cuatro bases nitrogenadas —adenina (A), timina (T), citosina (C) y guanina (G)— que se combinan entre sí formando una secuencia y que funcionan como las letras de un alfabeto molecular: su orden y disposición codifican toda la información genética. Con ese mismo sistema de escritura biológica se genera, una y otra vez, la asombrosa diversidad de formas de vida que conocemos en la Tierra.

A partir de esas «letras» se codifican las instrucciones necesarias para construir y mantener cualquier organismo. Esa información del ADN se traduce en proteínas mediante un proceso casi idéntico en todos los seres vivos conocidos y se basa, esencialmente, en los mismos 20 ladrillos fundamentales —los aminoácidos[13]—, con solo un par de excepciones marginales. Los seres vivos comparten incluso rutas metabólicas —las secuencias de reacciones químicas que permiten a las células obtener energía, sintetizar moléculas y mantenerse vivas— y genes muy similares, es decir, fragmentos de ADN que codifican las mismas funciones básicas en organismos muy distintos. No se trata, por tanto, de parecidos superficiales, sino de coincidencias profundas en los mecanismos fundamentales que sostienen la vida: las mismas reacciones químicas, las mismas enzimas y los mismos circuitos moleculares reutilizados una y otra vez a lo largo de la evolución. Son correspondencias demasiado específicas y sistemáticas como para atribuirlas al azar; apuntan, más bien, a un origen común y a una historia evolutiva compartida.

Y, sin embargo, podría haber sido distinto: podemos imaginar una vida basada en un código con cinco bases en lugar de cuatro, o con solo tres, o incluso dos, como ocurre en el sistema binario de los ordenadores, los 0 y 1. También podríamos imaginar formas de vida basadas en una bioquímica distinta, que emplearan otras moléculas para almacenar información o construir sus estructuras fundamentales. Por ejemplo, péptidos no lineales: cadenas de aminoácidos organizadas de formas más complejas que las proteínas habituales, capaces de plegarse, interactuar y desempeñar funciones similares sin seguir la lógica lineal del ADN y el ARN. Otra posibilidad, por último, son los llamados ácidos nucleicos sintéticos, conocidos como XNA[14] (del inglés xeno nucleic acids). Se trata de moléculas análogas al ADN o al ARN, pero construidas con esqueletos químicos distintos —no basados en ribosa o desoxirribosa— que, aun así, pueden almacenar información genética, replicarse y evolucionar en condiciones de laboratorio.

Estos ejemplos sugieren que ni el ADN ni la bioquímica terrestre son necesariamente la única vía hacia la vida, sino una solución concreta entre muchas posibles dentro del espacio químico del universo. Por tanto, todo apunta a que, hace miles de millones de años, existió un organismo que ya poseía ese lenguaje molecular, y todos los seres vivos actuales son, de algún modo, sus descendientes.

10
FUCA, EL ORIGEN DE LUCA

Para determinar si la vida surgió realmente en la Tierra, antes deberíamos aclarar en qué punto consideramos que algo puede llamarse «vivo». Ese umbral, como ya hemos señalado, es difuso: no existe una línea nítida que separe lo inerte de lo vivo, lo que hace aún más difícil responder con certeza a la pregunta sobre el origen.

Además, los ingredientes básicos que se consideran esenciales para el surgimiento de la vida en la Tierra no son exclusivos de nuestro planeta; se encuentran abundantemente, de hecho, en todo el universo. Elementos como el carbono, el hidrógeno, el oxígeno y el nitrógeno, bases de la química orgánica, figuran entre los más comunes del cosmos. El agua, igualmente relevante para el surgimiento de la vida, se ha identificado en múltiples entornos del Sistema Solar y más allá —cometas, lunas, discos protoplanetarios e incluso atmósferas de exoplanetas—, tanto en forma de vapor como de hielo o líquido. También sabemos que el hidrógeno, el elemento más antiguo y abundante del universo, se formó en los primeros instantes del Big Bang. El carbono, en cambio, tradicionalmente considerado el andamiaje fundamental de la vida, nació en el interior de las estrellas y viajó hasta nosotros a través del espacio, quizá acompañado de otras moléculas orgánicas esenciales. Podríamos, por tanto, remontar el origen de la vida hasta aquellos primeros momentos del cosmos, cuando se formaron los primeros átomos necesarios para que la vida fuera posible.

Pero cuando hablamos del surgimiento de la vida, en este caso nos referimos, aunque se trate de un límite borroso, al punto en que la materia dejó de ser solo química —más allá de las simples moléculas orgánicas— y comenzó a organizarse por sí misma, dando origen a los primeros sistemas capaces de replicarse. Es decir, nos referimos al origen de LUCA, y más atrás aún, a lo que algunos científicos llaman FUCA (First Universal Common Ancestor), el primer ancestro común universal del que surgiría posteriormente LUCA, e incluso quizá también a otros linajes paralelos que pudieron existir y desaparecer sin dejar rastro.

Y es precisamente ese momento el que nos interesa: ¿se originó aquí, en la Tierra, o pudo haberse formado en otro planeta y llegar hasta nosotros a través del espacio? La posibilidad de un origen extraterrestre sigue abierta y plantea preguntas fundamentales sobre nuestra verdadera procedencia. Esta idea, conocida como panspermia, plantea que los ingredientes de la vida —o incluso formas simples de vida— podrían haber llegado desde otro planeta o asteroide, viajando a bordo de meteoritos. Durante décadas, esta hipótesis ha despertado un interés considerable, sobre todo porque algunos compuestos orgánicos complejos, como aminoácidos (las piezas elementales que dan forma a todas las proteínas del mundo vivo) y azúcares simples, ya han sido detectados en meteoritos caídos en la Tierra.

Sin embargo, no existe evidencia de que LUCA ni ningún otro linaje se haya originado fuera de la Tierra. Hasta la fecha no se han encontrado formas de vida ni restos biológicos inequívocos en Marte, en cometas ni en meteoritos o asteroides, incluidas las muestras de los asteroides Bennu, traídas a la Tierra en 2023 por la misión OSIRIS-REx, y Ryugu, recogidas por la misión Hayabusa2 en 2020. Los análisis publicados entre 2020 y 2026 han revelado la presencia de numerosos compuestos orgánicos —aminoácidos, bases nitrogenadas e incluso azúcares—, pero no muestran rastro alguno de estructuras biológicas, aunque en el caso de Ryugu se han identificado nucleobases, el «alfabeto» químico del ADN y el ARN. Lo interesante de estos nuevos estudios es que demuestran que muchos de esos compuestos parecen haberse formado en condiciones hostiles —expuestos a radiación y en entornos que no requieren necesariamente los escenarios acuosos templados que durante décadas se consideraron imprescindibles—, lo que apunta a rutas de síntesis química más diversas y complejas de lo que imaginábamos. Sin embargo, ningún meteorito ha mostrado hasta ahora ADN ni ARN completos, ni estructuras celulares reconocibles. Es decir, hemos encontrado algunos de los ladrillos químicos de la vida —incluidas nucleobases (identificadas con especial claridad en Ryugu), azúcares como la ribosa y compuestos fosfatados en el caso de Bennu—, pero no el edificio; ciertos ingredientes, pero no la receta en funcionamiento.

Por otra parte, los compuestos orgánicos detectados en algunos de estos meteoritos —aminoácidos, bases nitrogenadas, azúcares simples— presentan una mezcla equilibrada de dos formas moleculares, llamadas L y D, como si fueran imágenes en espejo. En cambio, toda la vida terrestre utiliza exclusivamente las moléculas del tipo L. Esta diferencia sugiere que fue aquí, en la Tierra, donde tuvo lugar un proceso selectivo propio, en lugar de una importación directa de material biológico del espacio. Tampoco existen, por otra parte, indicios sólidos de un evento exógeno abrupto —es decir, externo a la Tierra— como la llegada repentina de microorganismos ya formados transportados por un meteorito, tal y como plantea la versión fuerte de la hipótesis de la panspermia. No hay señales de una «siembra biológica» repentina en el registro geológico.

Hasta donde alcanza nuestro conocimiento, todo apunta, más bien, a una continuidad gradual entre la química prebiótica —la química anterior a la vida— y la biología primitiva. Estaríamos hablando de un proceso autóctono, ocurrido en la propia Tierra, en el que moléculas simples —algunas de las cuales pudieron llegar del espacio en meteoritos— fueron organizándose progresivamente hasta dar lugar a los primeros sistemas autorreplicantes. Por tanto, y según la evidencia disponible, la vida no habría llegado de golpe desde el exterior, sino que habría emergido paso a paso a partir de la materia existente y de las condiciones físicas y químicas del planeta primitivo.

Además de todo esto, otro de los grandes obstáculos para la hipótesis de la panspermia es el propio viaje interplanetario o interestelar, que implicaría condiciones extremadamente hostiles: radiación cósmica, vacío y temperaturas extremas, todos ellos factores capaces de destruir el ADN y el ARN. En cualquier caso, todo parece indicar que la vida que conocemos surgió aquí mismo, en la Tierra, a partir de la química local, aunque eso no descarta que, en otros mundos, con condiciones similares, también pudiera haber ocurrido algo parecido.

Paradójicamente, mientras buscamos señales de vida en otros planetas, podríamos estar sembrándola nosotros mismos sin querer. Aunque las agencias espaciales aplican estrictos protocolos de esterilización dentro de lo que se conoce como protección planetaria —diseñados tanto para evitar contaminar otros mundos con microorganismos terrestres como para impedir que posibles formas de vida extraterrestre lleguen a la Tierra—, no existe una garantía absoluta de que las naves que enviamos estén completamente libres de vida microscópica. Tampoco de que las que regresan a la Tierra lo estén. Esa cautela explica, por ejemplo, que Neil Armstrong, Buzz Aldrin y Michael Collins permanecieran en cuarentena tras su regreso de la Luna.

De hecho, algunas bacterias extremófilas, como Deinococcus radiodurans, o incluso organismos multicelulares diminutos como los tardígrados (esos curiosos «ositos de agua» que parecen sacados de una caricatura), han demostrado una resistencia asombrosa a la radiación, al vacío y a las temperaturas extremas. Y aunque el viaje interplanetario es extremadamente hostil, ciertos microorganismos o sus esporas podrían, al menos en teoría, sobrevivir al trayecto, que dentro de nuestro Sistema Solar no sería excesivamente largo.

Esto plantea una inquietud real: ¿estamos realizando una forma de panspermia involuntaria, es decir, dispersando vida terrestre hacia otros cuerpos celestes sin pretenderlo? ¿Podrían nuestras sondas haber llevado ya vida terrestre a Marte, Europa o Encélado? Aunque resulte improbable, a largo plazo esto podría complicar la interpretación de futuros hallazgos: si detectamos vida en otro planeta, distinguir entre un origen local y una posible contaminación terrestre no sería trivial.

No podemos, por ahora, responder con certeza a esas preguntas sobre la vida en otros mundos, pero lo que sí podemos hacer es volver la mirada a nuestro propio planeta: analizar las huellas de cómo surgió y de cómo, a lo largo de miles de millones de años, evolucionó hasta alcanzar la complejidad que hoy conocemos.

La vida inteligente y la vida tecnológica

La inteligencia, al igual que la vida, es difícil de definir. Sabemos —o al menos creemos saber— que un ser humano es inteligente y que un microbio no lo es, aunque más adelante veremos que esta afirmación no es del todo correcta y exploraremos si puede hablarse también de formas mínimas de inteligencia. Por ahora no entraremos en ese terreno, sino que asumiremos de manera provisional que afirmaciones como las que siguen sobre la inteligencia son válidas en el sentido en que suelen formularse en algunos ámbitos científicos y divulgativos tales como SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence).

Dentro de lo que llamamos vida inteligente puede establecerse un criterio más exigente: el de los organismos con sistema nervioso, capaces de integrar información y coordinar su comportamiento. En ese mismo continuo, más adelante situaríamos formas de inteligencia más avanzadas, propias de organismos con estructuras cerebrales más complejas —como el neocórtex—, que permiten aprendizajes más elaborados, memoria y una representación más rica del entorno.

Ahora bien, hasta aquí hemos hablado de la inteligencia como una propiedad ligada al organismo: a su capacidad de percibir, aprender y representar el entorno. Pero ese no es el final del recorrido. Existe una forma de vida que no implica solo la capacidad de razonar o resolver problemas, sino también la de transformar el entorno de manera sistemática mediante herramientas, sistemas complejos o infraestructuras acumulativas. Es lo que se conoce como vida tecnológica. Algunos animales poseen ya esta capacidad —utilizan herramientas y producen formas elementales de tecnología—, pero en los humanos alcanza una escala radicalmente distinta. Así, dentro de esta categoría puede distinguirse incluso un subconjunto más restringido en el que la diferencia no radica tanto en la capacidad cognitiva como en el avance acumulativo: formas de vida tecnológicamente avanzadas, capaces no solo de usar tecnología, sino de producirla, acumularla, transmitirla y acelerarla a lo largo del tiempo.

Por poner un ejemplo más concreto: una tribu humana aislada, que nunca haya desarrollado la escritura ni la metalurgia, representa sin duda una forma de vida tecnológica. Puede haber creado herramientas rudimentarias —como cuchillos de sílex, refugios o técnicas de caza— y transformar su entorno de manera sistemática. Sin embargo, dentro del espectro de lo que hoy entendemos como vida tecnológicamente avanzada —aquella cuyos efectos pueden empezar a ser detectados a distancia mediante instrumentos como radiotelescopios o sondas espaciales—, no entraría en esa categoría. No por falta de inteligencia, sino porque su impacto tecnológico no ha superado un determinado umbral. En la escala que utilizamos para buscar civilizaciones en el cosmos, no la consideraríamos una candidata detectable, ya que no emite señales reconocibles, no modifica su entorno de forma visible desde el espacio y no deja huellas tecnológicas apreciables más allá de su entorno inmediato.

En cambio, una civilización capaz de enviar cohetes a la Luna, poner satélites en órbita o emitir señales al espacio ha cruzado ya ese umbral. A partir de ese punto, la consideramos vida tecnológicamente avanzada. Ahora bien —y a modo de inciso importante—, la creación de tecnología no tiene por qué ser patrimonio exclusivo de lo biológico. Más adelante exploraremos si pudieran existir sistemas que trasciendan la biología: entidades no orgánicas capaces de generar señales, modificar su entorno con huellas detectables a grandes distancias.

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EL GRAN SALTO

Arsuaga, que ha estudiado con detalle la evolución de la vida en nuestro planeta, me citó en La Taberna del Alabardero, frente a la ópera de Madrid.

Habíamos quedado porque quería enseñarme la muralla árabe de la ciudad y quizá compartir conmigo algún nuevo hallazgo junto a Esther Andreu, una gran arqueóloga que ha estudiado en profundidad el origen y los primeros asentamientos de Madrid. Y, ya de paso, aprovechamos para hablar de otros temas. Las conversaciones con Arsuaga siempre son provocadoras, te obligan a pensar un paso más allá y nunca sabes exactamente dónde empiezan, ni hacia dónde te acabarán llevando.

—Aunque pueda parecer sorprendente —me dijo Arsuaga—, los indicios más antiguos apuntan a que la vida en la Tierra no tardó en emerger una vez que se dieron las condiciones adecuadas. Las primeras huellas de actividad biológica, detectadas en rocas muy antiguas de Groenlandia, datan de hace más de 3.800 millones de años, poco después de que el planeta se enfriara lo suficiente como para formar océanos, mantener agua líquida, contar con una fuente de energía y disponer de compuestos orgánicos básicos.

A escala geológica, la vida no tardó en aparecer: emergió con sorprendente rapidez en cuanto las condiciones lo permitieron, sentenció Arsuaga, con tono de quien resume siglos de evidencia en una sola frase. La forma que tomó esa vida primigenia no eran criaturas complejas ni visibles a simple vista, sino organismos simples: vida unicelular, microbiana.

Sin embargo, el salto de la vida microbiana a formas de vida compleja, multicelular, y más tarde inteligente o incluso tecnológica, es mucho más exigente. Este tipo de evolución no solo ha requerido miles de millones de años, sino también una extraordinaria estabilidad en las condiciones planetarias a lo largo del tiempo: temperaturas moderadas, una atmósfera protectora que actúe como escudo, un campo magnético capaz de desviar la radiación cósmica, un entorno químico equilibrado y la ausencia de cataclismos globales demasiado frecuentes.

En el caso de la Tierra, incluso nuestra Luna juega un papel fundamental: su presencia estabiliza la inclinación del eje terrestre, regulando así las estaciones, y también ayuda a amortiguar impactos de asteroides, funcionando, en cierto modo, como un escudo natural, comparable a un sistema de defensa antimisiles celeste. Y, aun así, nada garantizaba la aparición de vida inteligente. La historia evolutiva de la Tierra está marcada por bifurcaciones inciertas, casualidades, caminos truncados y al menos cinco extinciones masivas que, cada una a su manera, redefinieron el rumbo de la vida.

Uno de esos grandes puntos de inflexión, y también una de las mayores casualidades evolutivas, fue la aparición de la célula eucariota —la base de toda vida compleja—, que no ocurrió hasta unos 1.500 o 2.000 millones de años después del origen de la vida, y representó uno de los mayores saltos en la historia evolutiva en el planeta. Se cree que este hito clave ocurrió cuando una antigua arquea, uno de los dos tipos de microbios que existían entonces junto a las bacterias, engulló precisamente a una bacteria y no la digirió. En lugar de destruirla, ambas comenzaron a convivir en una simbiosis insólita que daría lugar a las primeras células eucariotas,[15] dotadas de núcleo y orgánulos internos como las mitocondrias. Este proceso se conoce como simbiogénesis, un término acuñado por Lynn Margulis, la bióloga que reinterpretó y amplió la teoría darwiniana de la evolución para describir cómo de la unión estable entre dos organismos distintos puede surgir una nueva forma de vida, más compleja y eficiente que la simple suma de sus partes.

A diferencia de la evolución gradual, basada únicamente en mutaciones aleatorias y selección natural —un proceso lento que suele requerir millones de años—, la simbiogénesis acelera y cataliza la evolución al combinar, de golpe, dos trayectorias evolutivas ya maduras. En lugar de avanzar en una sola línea, la evolución se vuelve paralela: dos sistemas que han evolucionado por separado se integran y comienzan a funcionar como uno solo.

Otro ejemplo de simbiogénesis sería el origen de las mitocondrias. Antes de convertirse en el «motor energético» de las células eucariotas, fueron bacterias independientes que ya habían perfeccionado la producción de energía. Al integrarse en otra célula, no fue necesario «reinventar» ese mecanismo desde cero: la célula huésped incorporó directamente una solución evolutiva ya optimizada. Es como si, en lugar de desarrollar lentamente una nueva tecnología paso a paso, dos equipos con especialidades distintas fusionaran de repente sus avances y crearan algo radicalmente nuevo. La simbiogénesis no suma, multiplica. Y, al hacerlo, permite saltos evolutivos que serían prácticamente inalcanzables mediante una evolución puramente gradual. Y sin esa coincidencia extraordinaria —el momento en que una arquea engulló a una bacteria; un acontecimiento tan improbable que quizá solo haya ocurrido una vez en la historia de la Tierra—, la evolución de formas de vida complejas, multicelulares y, eventualmente, conscientes podría no haber sido posible.

Este salto marca el final de lo que se ha llamado el Boring Billion, un periodo de casi mil millones de años —entre hace 1.800 y 800 millones de años— en el que la evolución biológica avanzó con una lentitud extrema. Pero lo más asombroso es que, durante los más de 2.000 millones de años previos al Boring Billion, la Tierra estuvo habitada casi exclusivamente por formas de vida unicelulares: bacterias y arqueas. La complejidad biológica permaneció prácticamente estancada durante eones. Todo era microbiano. Este prolongado estancamiento biológico sugiere la existencia de una barrera natural entre la vida simple y la compleja. Una frontera difícil de cruzar, que no depende solo de tener agua y moléculas orgánicas, sino de la alineación de múltiples factores evolutivos, geológicos y bioquímicos. Y lo más probable es que, sin aquel suceso fortuito de simbiogénesis, la historia de la vida en la Tierra nunca hubiera pasado de su etapa más simple: un mundo eternamente microbiano.

Pero incluso después de ese acontecimiento único, pasaron más de 1.000 millones de años hasta que apareció la vida multicelular. Organismos capaces de coordinar millones de células especializadas, como animales, plantas u hongos no surgieron hasta hace apenas 600 millones de años. Así pues, que la vida compleja tardara tanto en emerger sugiere que quizá no sea la norma, sino una rareza cósmica. Puede que el universo esté lleno de mundos donde la vida simple prospera, pero sigue siendo incapaz de superar esa barrera evolutiva que separa lo microbiano de lo complejo. En ese contexto, la aparición de organismos pluricelulares en la Tierra podría no ser un paso inevitable, sino una excepción improbable: un breve destello de complejidad en un cosmos dominado por formas de vida elementales.

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UNA RAREZA EN EL UNIVERSO

Todo lo que sabemos hasta ahora indica que, a diferencia del surgimiento de la vida —que, según los indicios, ocurrió con sorprendente rapidez—, el camino hacia una vida de inteligencia avanzada y tecnológica ha sido largo, complejo y lleno de obstáculos. Han hecho falta cerca de 4.000 millones de años de evolución —con avances, retrocesos y extinciones masivas— para que finalmente emergiera, al menos en un planeta, una especie capaz de fabricar herramientas, construir tecnología y mirar al cielo con preguntas.

Pongamos las cosas en perspectiva: la vida capaz de crear una civilización no surgió hasta hace relativamente poco, y la vida altamente tecnológica —la que puede enviar satélites, comunicarse mediante ondas electromagnéticas o explorar otros mundos— solo ha existido durante unas pocas décadas, desde el lanzamiento del Sputnik en 1957. Y si tenemos en cuenta que el universo tiene aproximadamente 13.800 millones de años, el tiempo que tardó la Tierra en alcanzar ese punto —unos 4.000 millones de años desde el origen de la vida— representa casi un tercio de la edad del cosmos.

Si nos ha llevado una porción tan asombrosamente grande del tiempo total del universo alcanzar un nivel tecnológico capaz de dejar huella más allá de nuestro planeta, esto sugiere que, mientras que la vida microbiana parece surgir con relativa facilidad una vez se dan las condiciones adecuadas —agua líquida, fuentes de energía y ciertos compuestos orgánicos—, la vida compleja y multicelular no parece seguir ese mismo patrón. Requiere, con toda probabilidad, de una larga cadena de eventos improbables: simbiosis excepcionales, estabilidad ambiental mantenida durante cientos de millones de años y la evolución de mecanismos de cooperación celular sofisticados y frágiles.

El propio periodo anterior al Boring Billion ilustra bien esta dificultad. Esto sugiere que, incluso si existen muchos mundos con vida simple, muy pocos habrán cruzado esa barrera hacia la complejidad. Y aunque las películas nos han acostumbrado a imaginar bichos verdes —desde los simpáticos humanoides como E.T. hasta los invasores hostiles de La guerra de los mundos—, lo cierto es que el universo probablemente no se ajuste a ese molde.

Stephen Hawking afirmaba que es razonable esperar vida orgánica microbiana dispersa por el cosmos. Pero los organismos inteligentes —en el sentido fuerte del término—, capaces de construir tecnología o de comunicarse con otros mundos, podrían ser la excepción, no la regla. Por tanto, en el vasto teatro del universo, la inteligencia avanzada tal vez no sea el destino inevitable de la vida, sino una de sus rarezas más preciosas.

Demasiados mundos para estar solos

Hagamos un cálculo aproximado. Se estima que en el universo observable —es decir, la región del cosmos desde la que la luz ha tenido tiempo de llegarnos a partir del Big Bang— existen más de dos billones de galaxias. Este límite, conocido como el volumen de Hubble, no marca el fin del universo, solo hasta dónde podemos ver. A su vez, cada galaxia alberga cientos de miles de millones de estrellas, y entre el 95 % y el 99 % de estas estrellas tienen sistemas planetarios. De todos esos planetas, se cree que alrededor del 20 % se encuentran en la llamada zona habitable: una franja a la distancia justa de su estrella donde la temperatura y otros factores permitirían la existencia de agua líquida, uno de los ingredientes esenciales para la vida tal como la conocemos.

Esto nos lleva a una cifra descomunal: trillones de posibles mundos habitables solo en el universo visible. Para hacerse una idea más intuitiva, imaginemos que cada exoplaneta potencialmente habitable fuera un grano de arena. En ese caso, los aproximadamente 40.000 millones de planetas habitables que podría haber solo en la Vía Láctea equivaldrían a la cantidad de granos de arena contenida en una playa más larga que la de Zarautz, que, con sus dos kilómetros y medio, es la más extensa del País Vasco. Pero es que si ampliamos la escala al universo observable, el número estimado de planetas habitables se acercaría al número de granos de arena de todas las playas de la Tierra. Con cifras así, resulta difícil imaginar que la vida sea un fenómeno exclusivo de nuestro planeta.

TERCERA PARTE
La vida fuera de la Tierra

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LAS BIOFIRMAS: SEÑALES DE VIDA A DISTANCIA

A comienzos de 2025 fui invitado a un encuentro privado sobre inteligencia artificial que se celebraba en las instalaciones de la NASA, en Washington, concretamente en el Goddard Space Flight Center, el mayor de sus centros. Una auténtica ciudad dedicada a la exploración del cosmos. En aquel lugar, casi un santuario del conocimiento sobre el espacio, es donde se diseñan y dirigen muchas de las misiones dedicadas a la búsqueda de vida en el universo. Por eso mismo, mi emoción era máxima: iba a tener la oportunidad de conocer de cerca el lugar desde donde se planifican y controlan algunas de las misiones más ambiciosas de la humanidad. En definitiva, aquellas que buscan responder a una de las preguntas más antiguas y trascendentes: ¿estamos solos en el universo?

El encuentro había sido organizado por Omar Hatamleh, Chief AI Officer en la NASA, cuya generosidad y constante impulso por hacerse las preguntas difíciles, junto con su capacidad para tender puentes entre personas de disciplinas muy distintas, hacen que cada conversación con él resulte especialmente estimulante.

Tras los debates sobre el futuro de la inteligencia artificial, tuvimos la oportunidad de recorrer las instalaciones. Desde el centro de control pudimos observar cómo se coordinan las operaciones de los telescopios espaciales, los grandes ojos de la humanidad en el cosmos: el Hubble, que ha permitido estudiar la formación y evolución de las galaxias, y el James Webb, diseñado para observar las primeras estrellas y planetas con un nivel de detalle sin precedentes. En uno de los hangares, entre un silencio reverente y un aire casi irreal, filtrado por un complejo sistema de ventilación y purificación diseñado para mantener el ambiente libre de polvo y partículas, vimos a ingenieros y técnicos enfundados en trajes blancos, moviéndose con precisión quirúrgica. Parecían salidos de una película de ciencia ficción. Allí, ante nosotros, tomaba forma el Nancy Grace Roman Space Telescope, el nuevo telescopio espacial que pronto explorará mundos lejanos y ayudará a desentrañar uno de los grandes misterios del cosmos, la materia oscura,[16] aún sin resolver.

Estos telescopios espaciales son esenciales porque, al operar fuera de la atmósfera terrestre, evitan las distorsiones atmosféricas y las interferencias electromagnéticas generadas por nuestro propio planeta, abriendo una ventana limpia y silenciosa al espacio profundo.

En Goddard también se realiza una labor clave de análisis e interpretación de datos geológicos y orgánicos de otros cuerpos del Sistema Solar, especialmente en todo lo relacionado con la detección de vida microbiana. Quizá estas formas de vida no construyan megaestructuras, ni fabriquen naves espaciales, ni envíen señales al espacio, pero eso no significa que sean indetectables. De hecho, es posible identificar la vida —la vida biológica tal y como la conocemos— a distancia, incluso sin observarla directamente. A estas señales se las conoce como biomarcadores —o biofirmas, del inglés biosignatures—: indicios químicos, como ciertos gases o desequilibrios en la atmósfera, que podrían delatar la presencia de actividad biológica. Estos marcadores pueden incluir gases como el oxígeno, el metano o el ozono en la atmósfera de un planeta, que en ciertas combinaciones no se sostendrían por sí solos sin una fuente constante que los renueve. Y una de esas fuentes podría ser la vida.

Aunque sea diminuta y aparentemente silenciosa, la vida microbiana puede transformar por completo un planeta. Eso hizo con la Tierra hace miles de millones de años, por ejemplo, ya que el oxígeno atmosférico es el resultado directo de la fotosíntesis llevada a cabo por microorganismos y plantas. Este proceso, conocido como la Gran Oxidación, cambió radicalmente la composición de la atmósfera terrestre y preparó el camino para la aparición de organismos complejos y, eventualmente, animales multicelulares. Hoy en día, esa función la continúa, entre otros, el fitoplancton, una comunidad de microorganismos que flotan en la superficie de los océanos y que siguen oxigenando el planeta: se estima que el fitoplancton es responsable de más del 50 % del oxígeno que se produce en la Tierra.

Es decir, la mera existencia de vida, aunque invisible, puede dejar una huella detectable incluso desde fuera del Sistema Solar. Por eso, cuando los humanos buscamos vida en otros mundos, no nos limitamos a buscar vida tecnológica, es decir, megaestructuras, satélites artificiales o señales electromagnéticas. Lo que principalmente buscamos son huellas químicas: señales sutiles de que algo, aunque sea microbiano, está vivo y activo.

Varios meses después, el 10 de septiembre de 2025, la NASA, precisamente desde su sede en Washington, convocó una rueda de prensa internacional para anunciar un hallazgo extraordinario en Marte: el rover Perseverance había detectado posibles evidencias de moléculas orgánicas complejas en una roca marciana, concretamente en un afloramiento llamado Cheyava Falls, que en el pasado formó parte de un antiguo sistema fluvial. El estudio, liderado por Joel A. Hurowitz (Stony Brook University) y publicado en Nature, lo describe como la señal más sólida hasta ahora de que Marte pudo albergar vida en su historia temprana.

Tres semanas más tarde, otra noticia publicada también en la revista Nature volvió a sacudir a la comunidad científica: se habían detectado posibles indicios de vida en Encélado, una de las lunas heladas de Saturno. Estas evidencias se suman a otras dos huellas enigmáticas: primero, en 2020, la detección en Venus de fosfina, una molécula que algunos interpretan como posible indicio de actividad biológica; y después, en 2025, el anuncio del hallazgo de dimetilsulfuro (DMS) o una molécula similar en la atmósfera del exoplaneta K2-18b. Ambas sustancias resultan especialmente sugestivas, porque, hasta donde sabemos, en la Tierra solo las producen organismos vivos, como el fitoplancton marino. Podrían, por tanto, apuntar a procesos biológicos, aunque por ahora no exista una confirmación definitiva. No se trata de pruebas concluyentes, pero sí de indicios poderosos: ventanas abiertas a la posibilidad de que, en algún rincón lejano del cosmos, la vida haya dejado su firma.

Hasta este punto en nuestro recorrido, todo lo que hemos explorado se refiere principalmente a la búsqueda de vida en su forma más simple y, con toda probabilidad, la más común en el universo. Y aunque la presencia de moléculas orgánicas complejas en Marte o Encélado, de fosfina en Venus o de DMS en el exoplaneta K2-18b no constituyen pruebas definitivas de vida, sí representan algunos de los indicios más prometedores hasta la fecha en nuestra búsqueda de vida extraterrestre. Pero hay otro nivel, una frontera que todavía no hemos cruzado: el de las formas de vida avanzadas, aquellas capaces de transformar su entorno o dejar huellas tecnológicas de su existencia. Por tanto, surge una nueva pregunta: ¿existe vida inteligente más allá de la Tierra? Y, más aún, ¿existe vida capaz de desarrollar tecnología, modificar su entorno o enviar señales a través del espacio?

Por tanto, la ciencia no busca solo biofirmas —huellas químicas que indiquen la presencia de vida, como metano o dióxido de carbono en atmósferas planetarias—, sino también tecnofirmas: señales que podrían revelar la existencia de civilizaciones avanzadas. Y es precisamente ese nivel de desarrollo tecnológico el que tratan de detectar iniciativas y organismos como el Instituto SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence), o la Fundación Breakthrough, cuyo objetivo no es solo encontrar signos de vida, sino identificar señales de inteligencia avanzada capaz de modificar su entorno o emitir patrones artificiales detectables desde la Tierra.

Con ganas de explorar este nuevo campo de la vida «inteligente» más allá de nuestro planeta, en octubre de 2025 me subí a un avión rumbo a Australia. Había sido invitado al comité anual del Instituto SETI, así como a varias reuniones de la Fundación Breakthrough, que incluían la visita a uno de los radiotelescopios más emblemáticos del país, diseñado para escuchar el cielo en busca de señales de otros mundos.

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LAS TECNOFIRMAS: ORDEN EN EL DESORDEN

La mañana del 2 de octubre de 2025 abordamos un BK Air B200 de CJ Aerospace, una especie de jet compacto con hélices. Despegamos desde Sídney, rumbo a una zona árida del interior de Australia, donde se encuentra uno de los radiotelescopios más importantes del mundo: el Australia Telescope Compact Array. En realidad, no se trata de una única antena, sino de seis grandes discos blancos, como los que uno imaginaría en una película de ciencia ficción, alineados sobre raíles y operando como un solo instrumento coordinado. Juntos, forman un radiotelescopio de alta precisión, capaz de captar señales muy débiles procedentes del cosmos.

Por la ventana del avión, un mar de tierra llana se extendía bajo nosotros: un paisaje inmenso, deshabitado, silencioso. Un lugar que parecía hecho para escuchar el universo sin interrupciones. A mi lado, Bill Diamond, CEO del SETI Institute. No dejaba de pensar en lo afortunado que era de poder conversar con una de las voces más respetadas en la búsqueda de inteligencia extraterrestre —en el sentido fuerte del término—. No paré de hacerle preguntas, y él me respondía siempre con paciencia, claridad y un buen humor envidiable.

—Una tecnofirma, si la encontramos, es 100 % inequívoca —me dijo—. Pero una biofirma… puede ser muchas cosas. Puede parecer generada por vida, pero no serlo. Por eso preferimos buscar tecnofirmas, porque si aparecen no habrá duda, o al menos tendremos muchas más probabilidades de estar ante una evidencia real de inteligencia extraterrestre. —Hizo una pausa breve, con la serenidad de quien expresa una certeza madurada durante años—.

Y aparecerán.

El problema no es que no estén ahí, sino que no se ha invertido lo suficiente en encontrarlas. De ahí la importancia de proyectos como Breakthrough Listen, el más ambicioso actualmente, dirigido por Andrew Siemion y Jamie Drew, que escanean el cielo en busca de posibles transmisiones de origen no natural, «escuchando» y analizando señales electromagnéticas, patrones inusuales o incluso indicios de estructuras artificiales[17] que puedan revelar la presencia de una civilización tecnológicamente avanzada.[18]

Siemion, sentado en el asiento justo delante de Bill, hablaba con ese tono pausado de quien deja entrever una sabiduría profunda, pero también una cautela serena, el signo inequívoco del sentido común. Mientras su voz se mezclaba con el zumbido constante de las hélices del avión, me explicó que las señales que buscamos en el cosmos, casi siempre fugaces y ambiguas, se agrupan —a grandes rasgos— en dos tipos: las tecnofirmas directas, que revelarían de forma casi inequívoca la presencia de una mente tecnológica, y las indirectas, deducidas a partir de huellas más sutiles —como contaminación atmosférica, exceso de calor o desequilibrios energéticos— perceptibles desde la Tierra o por nuestros telescopios espaciales.

Algunas de las tecnofirmas más sugerentes incluyen trayectorias orbitales que no siguen las leyes naturales de Kepler: objetos que, por tanto, debieran de ser propulsados artificialmente o, mejor dicho, de manera no natural, para seguir esa trayectoria. En otros casos, podrían ser estructuras que capturan la energía de su estrella, o atmósferas planetarias alteradas por compuestos químicos que, como en el caso de los clorofluorocarbonos en la Tierra, solo tienen origen industrial y por tanto requerirían de una civilización avanzada para producirlos.

Antes de avanzar con esas posibilidades, detengámonos en las tecnofirmas directas. En este grupo entrarían, por ejemplo, estructuras artificiales visibles sobre la superficie de un planeta: pirámides, infraestructuras o megaingenierías. Pero el problema es que estas solo podrían observarse si una sonda las visitara de cerca, ya que desde la Tierra o incluso desde una órbita próxima resultan prácticamente invisibles. Detectarlas requiere estar allí, al alcance de sus sombras.

Es probable que en las próximas décadas logremos enviar una sonda al sistema estelar Alfa Centauri, el más cercano a nuestro sol —compuesto por tres estrellas—, situado a poco más de cuatro años luz de distancia. Pero incluso con tecnologías revolucionarias, ese viaje llevará varias décadas. Porque sí, en términos cósmicos Alfa Centauri está cerca, pero desde nuestra escala humana sigue estando casi inalcanzablemente lejos. Y lo más significativo es que solo nos acercaríamos a una de entre las miles de millones de estrellas que pueblan nuestra galaxia.

También entre las tecnofirmas directas, otro de los patrones que los astrofísicos buscan con especial atención son señales de radio o láser que revelen algún orden raramente inusual que pueda ser indicativo de cierta artificialidad: emisiones persistentes, moduladas, repetitivas o altamente enfocadas, cuya estructura no encaje con ningún fenómeno astrofísico conocido. No se trata solo de encontrar un «mensaje», sino de detectar cualquier anomalía que, por su precisión, delate un origen no natural.

Entonces, cuando pregunté a Andrew qué consideraría una señal inequívocamente tecnológica, su respuesta fue casi filosófica: cualquier fenómeno que revele un grado de orden estadísticamente improbable. Me lo ilustró con un ejemplo clásico de entropía: ¿qué probabilidad hay de que todas las moléculas de aire en una habitación se muevan exactamente en la misma dirección y a la misma velocidad? La probabilidad es tan absurdamente baja que supera con creces el número total de átomos del universo. Ese tipo de orden es un ejemplo extremo, pero ilustra con precisión lo que deberíamos buscar en el universo: señales cuya forma, estructura o regularidad resulten tan improbables que no puedan explicarse por causas naturales conocidas.

Dicho de otra manera, buscamos orden en el desorden. Y con esa idea en mente, es inevitable pensar en los escasos momentos en que el cosmos pareció susurrarnos algo que desafiaba las leyes del azar.

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EL DÍA QUE EL COSMOS HABLÓ

En 1977, el radiotelescopio Big Ear, operado por la Universidad Estatal de Ohio, captó una señal de radio extraordinaria: una emisión intensa y precisa que duró 72 segundos. La señal era tan potente —hasta treinta veces más intensa que el ruido de fondo— y tan estrechamente focalizada en frecuencia que resultaba difícil atribuirla a un origen natural conocido. El astrónomo Jerry Ehman, al revisar los datos impresos, quedó tan sorprendido por la claridad de la señal que escribió espontáneamente «Wow!» en el margen del papel. Por ello, fue bautizada como la señal Wow!

Todo parecía encajar. La señal se registró en una frecuencia muy concreta, exactamente la misma que, ya en los años cincuenta, los científicos habían especulado que una civilización avanzada podría utilizar para comunicarse. Esa frecuencia, de 1.420 megahercios, corresponde a la región espectral conocida como «la franja del agua» (The Water Hole) donde el cosmos es extraordinariamente silencioso, libre casi por completo de ruido natural. Por eso se considera el canal más eficiente para las radiocomunicaciones interestelares: un lugar común, casi universal, donde cualquier civilización que busque comunicarse podría decidir escuchar —y precisamente por ello está prohibido emitir en esa banda desde la Tierra—. Desde entonces, la señal Wow! se ha convertido en uno de los mayores enigmas de la búsqueda de inteligencia extraterrestre. A pesar de numerosos estudios y reanálisis, nunca se ha podido determinar su origen con certeza, ni tampoco se volvió a detectar nada similar en la misma región del cielo durante décadas, lo que alimentó aún más las especulaciones.

Después de aquella ha habido otras señales intrigantes, como la BLC1, detectada el 29 de abril de 2019 por el radiotelescopio Parkes, dentro del proyecto Breakthrough Listen, en Australia. Sin embargo, todas ellas, incluida esta última, han terminado siendo descartadas como interferencias de origen terrestre. Pero ¿qué ocurriría si finalmente confirmáramos una señal auténtica? ¿Qué deberíamos hacer? Sería, sin duda, uno de los momentos más trascendentes en la historia de la humanidad, y ese era, precisamente, el tema central del debate en el comité anual del instituto SETI y en la International Academy of Astronautics (IAA), el grupo internacional encargado de establecer los principios y protocolos científicos para la búsqueda de inteligencia extraterrestre, y al que tuve el privilegio de ser invitado a asistir.

La sesión comenzó con un breve homenaje a un miembro del comité recientemente fallecido. Tras el silencio respetuoso y las palabras de recuerdo, se dio paso al debate y a la aprobación de un documento que intentaba poner orden en el vértigo de lo desconocido. Se trataba de acordar los protocolos a seguir tras una posible detección confirmada de vida inteligente. ¿Cómo comunicar un hallazgo así a la población? ¿Deberíamos responder al contacto? ¿Qué pasos seguir, y quién tendría la autoridad para darlos? Todas estas preguntas se abordaban desde una triple perspectiva: científica, ética y diplomática. El presidente del comité era Mike Garrett, un astrofísico escocés al que había conocido el día anterior. Mike es una de las voces con mayor autoridad en el campo de la búsqueda de inteligencia extraterrestre. Me impresionó su claridad y sinceridad, su sentido común poco frecuente y, por supuesto, un conocimiento muy profundo de la materia. Dirigía la reunión con una calma contagiosa, consciente de que, a veces, las preguntas más difíciles no exigen respuestas inmediatas, sino una reflexión serena y paciente.

El protocolo que se aprobó incluía una serie de directrices sobre cómo actuar ante una detección confirmada de vida inteligente: desde la verificación científica de la señal hasta la forma de comunicarla a la humanidad y coordinar la respuesta internacional. Se establecía, por ejemplo, que ninguna señal podía considerarse confirmada sin haber sido analizada de forma independiente por múltiples equipos, utilizando distintos instrumentos y metodologías. Se insistía en la necesidad de transparencia, pero también de cautela: los datos deberían hacerse públicos, sí, pero solo después de haber pasado por un riguroso proceso de validación.

También se aprobó la creación de un subcomité específico para el escenario posdetección. Su objetivo sería asistir y asesorar en caso de que se confirmara una señal de vida inteligente, ofreciendo apoyo tanto al análisis científico como a la interpretación pública del hallazgo. Este subcomité debería contar con representación internacional e interdisciplinar, incluyendo profesionales de la ciencia, la ética, el derecho, las ciencias sociales y la comunicación, así como expertos en gestión de riesgos. Su función no sería solo técnica, sino también simbólica: garantizar una respuesta ponderada y coordinada, capaz de transmitir el hallazgo con claridad, sin alarmismo, sin triunfalismos y sin convertirlo en espectáculo. Una respuesta, además, verdaderamente global ante un acontecimiento que, por su naturaleza, trasciende cualquier frontera estatal o disciplina académica.

Una de las cuestiones más discutidas giraba en torno a la decisión de responder y el modo de hacerlo. ¿Debíamos contestar, enviar un mensaje de vuelta a «quien» —o lo que sea— hubiese enviado la señal? El consenso fue claro: no se respondería sin una consulta internacional previa, coordinada idealmente por la ONU y otros organismos representativos. Nadie —ningún país, ninguna empresa, ningún científico— debía tomar esa decisión de forma unilateral. Y este es, precisamente, uno de los puntos más controvertidos del debate actual en torno a la búsqueda de inteligencia extraterrestre, porque a lo largo de la historia de la humanidad no solo hemos intentado escuchar señales del cosmos; también hemos emitido mensajes.

Algunas de esas emisiones se producen de forma involuntaria: ondas de radio y televisión que escapan de la Tierra desde hace casi un siglo, filtrándose al espacio como eco de nuestra actividad tecnológica. Son señales débiles, difusas, no dirigidas, pero que —en teoría— podrían ser interceptadas por una civilización lo suficientemente avanzada. Sin embargo, más polémicos aún son los intentos deliberados de enviar mensajes diseñados específicamente para ser comprendidos por inteligencias ajenas a la Tierra. Este tipo de iniciativas, cuidadosamente construidas y codificadas, se conocen como METI (Messaging to Extraterrestrial Intelligence). A diferencia del SETI, que escucha, el METI habla.

El escritor y visionario británico Arthur C. Clarke decía que existen dos posibilidades: «O estamos solos en el universo, o no lo estamos. Ambas son igual de aterradoras». Sus palabras reflejan ese temor ancestral a lo desconocido, a la posibilidad de que, al llamar al vacío, alguien o algo responda. Y con ello se abre un nuevo campo de interrogantes: ¿tenemos derecho a hablar en nombre de toda la humanidad, o incluso en nombre del conjunto de los seres vivos del planeta? ¿A quién representa ese mensaje? ¿Qué riesgos implica hacerse notar en un universo que no comprendemos? Estas preguntas han provocado intensos debates científicos, filosóficos y diplomáticos. Algunos consideran que guardar silencio es un acto de prudencia, quizá incluso de supervivencia; otros lo ven como una forma de cobardía o de indiferencia cósmica. Lo cierto es que, hasta ahora, no existe un consenso global sobre si debemos emitir o no una respuesta en caso de detección, y mucho menos sobre si debiéramos anticiparnos enviando mensajes proactivos al espacio.

Y, sin embargo, lo hemos hecho. A lo largo de las últimas décadas, como decía, la humanidad ha intentado enviar mensajes al cosmos en distintas formas y momentos: desde las placas de las sondas Pioneer 10 y 11, que en 1972 y 1973 llevaron grabadas las primeras representaciones humanas y coordenadas de nuestra posición en la galaxia, hasta la señal de Arecibo, transmitida en 1974 hacia el cúmulo globular M13. Entre todos esos intentos, destaca un gesto profundamente simbólico y trascendente: también en 1977, un equipo liderado por Carl Sagan envió información sobre la Tierra a bordo de las sondas Voyager 1 y Voyager 2, lanzadas por la NASA hacia los confines del Sistema Solar. Esa información quedó grabada en los llamados Discos de Oro (Golden Records): fonogramas de cobre chapados en oro, diseñados para resistir miles de millones de años flotando por el espacio interestelar.

Los fonogramas llevan consigo una cuidadosa selección de lo que somos: 116 imágenes codificadas, saludos en 55 idiomas, sonidos naturales como el viento, el canto de las aves, el latido de un corazón, y una colección musical que abarcaba culturas y épocas, desde Beethoven hasta cantos aborígenes, y hasta una frase en lengua sumeria. También incluyen diagramas científicos, datos sobre la ubicación de la Tierra en la galaxia y una explicación técnica sobre cómo reproducir el contenido. Todo condensado en un soporte físico pensado para resistir miles de millones de años en el espacio, flotando sin rumbo en la vastedad interestelar. Un mensaje que no espera respuesta inmediata, pero que resume, en apenas unos centímetros, nuestra aspiración de ser comprendidos.

Ambas sondas siguen viajando por el espacio interestelar y continúan enviando datos a la Tierra, aunque con sistemas energéticos cada vez más limitados. En noviembre de 2026, la Voyager 1, el objeto humano más alejado de la Tierra, superará la histórica marca de un día luz de distancia con la Tierra. Pero, por muy lejos que nos parezca que han llegado las Voyager tras casi cinco décadas de viaje, su distancia sigue siendo insignificante en términos cósmicos. Una fracción ínfima en la escala del universo. Si en su largo viaje por el espacio alguna civilización extraterrestre las encuentra, los discos de oro podrían ser nuestro primer mensaje interestelar: un retrato sonoro, visual y científico de lo que somos, fuimos… o de lo que quisimos mostrar.

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ECOS DE CIVILIZACIONES INIMAGINABLES

Ya casi aterrizando en Narrabri, sobrevolando un paisaje árido y salpicado de tonos ocres, la doctora Chenoa Tremblay, científica del SETI y responsable del telescopio VLA (Very Large Array) de Nuevo México —un radiotelescopio compuesto por decenas de antenas dispuestas en el desierto—, me señaló con una sonrisa una manada de canguros que se desplazaba entre los matorrales. Chenoa, una gran científica y una persona extraordinaria, me había advertido antes de despegar que probablemente veríamos canguros salvajes, y no puedo negar que aquella escena me hizo ilusión.

Mientras tanto, Andrew Siemion me hablaba de la posibilidad de detectar tecnofirmas asociadas a tecnologías capaces de transformar su entorno de formas mucho más radicales de lo que la humanidad ha logrado hasta ahora, no solo alterando la composición de las atmósferas planetarias —como nosotros mismos hemos hecho con la contaminación industrial— o construir megaestructuras visibles a gran distancia, sino también, en escenarios aún más extremos, produciendo efectos detectables sobre las propias leyes físicas locales. Estaríamos hablando, por ejemplo, de flujos anómalos de neutrinos, irregularidades en el campo gravitacional de un sistema estelar o manipulaciones del espacio-tiempo que hoy solo imaginamos en la física teórica. Todas estas serían huellas sutiles, pero medibles. Manifestaciones de inteligencias tan avanzadas que, aunque escapen por completo a nuestra comprensión actual, podrían dejar rastros físicos detectables con instrumentos de alta precisión que aún no hemos sido capaces de desarrollar. Como si una civilización, al manipular las bases mismas del universo o sus leyes, dejara tras de sí una firma invisible a simple vista… pero no para quienes saben dónde y cómo mirar.

Otra de las formas más teorizadas de tecnofirma avanzada, y una de las que más intriga a Siemion, es la de las esferas de Dyson: estructuras hipotéticas capaces de rodear una estrella y capturar gran parte —o toda— su energía. Podrían consistir, por ejemplo, en un enjambre de satélites equipados con paneles solares u otra tecnología, dispuestos en órbita para absorber al máximo la energía de su estrella. Aunque no podemos ver directamente una esfera de este tipo, sí podríamos detectar su firma térmica. Cualquier material que envuelva una estrella absorberá su luz visible y la reemitirá en forma de calor. Esa firma térmica se manifiesta en un exceso anómalo de radiación infrarroja, y eso sí podemos detectarlo desde la Tierra. Por eso, si al comparar dos estrellas muy parecidas en edad, tamaño y tipo descubrimos que una de ellas emite más radiación infrarroja de la que debería, podríamos estar ante algo inusual, tal vez artificial, continuó Andrew.

Aunque existen explicaciones naturales para este tipo de anomalías, tales como nubes de polvo, restos de formación planetaria o discos de escombros, que pueden generar un exceso de radiación infrarroja, en estrellas muy antiguas, donde ese polvo debería haberse disipado hace millones de años, estas anomalías resultan mucho más difíciles de explicar. En esos casos, los astrónomos refinan sus análisis, descartan lo conocido y prestan atención a lo que no encaja. Siemion lo resume con claridad: no importa tanto de qué esté hecha una posible estructura, sino el hecho de que sus efectos no se correspondan con ningún fenómeno natural conocido. Andrew incluso me confesó, con la boca pequeña, que ya han identificado al menos siete candidatas a posibles esferas de Dyson. Todavía no hay pruebas concluyentes, y puede que no las tengamos en mucho tiempo. Pero estas señales, estos ecos improbables en el ruido cósmico, podrían ser los primeros susurros de una inteligencia más allá de la Tierra.

Las esferas de Dyson representarían el segundo nivel en la escala de civilizaciones de Kárdashov, una clasificación propuesta por el astrofísico ruso Nikolái Kárdashov para medir el grado de desarrollo tecnológico de una civilización según la cantidad de energía que es capaz de aprovechar. Según esta escala, una civilización de tipo I sería aquella capaz de aprovechar toda la energía disponible en su planeta de origen, lo que en nuestro caso incluiría no solo los recursos geotérmicos, eólicos o nucleares, sino también toda la energía solar que llega desde nuestra estrella, el Sol. Pero una civilización de tipo II iría mucho más allá: sería capaz de captar y utilizar toda la energía emitida por su estrella, por ejemplo, mediante una esfera de Dyson. Y por último, una civilización de tipo III alcanzaría un nivel de desarrollo tan avanzado que podría aprovechar la energía de toda su galaxia, accediendo a fuentes distribuidas a lo largo de miles de millones de sistemas estelares.

Nosotros, como humanidad, ni siquiera hemos alcanzado el tipo I: apenas comenzamos a dominar una fracción de la energía que generan la Tierra y nuestra estrella. Algunos cálculos estiman que, si evitamos un cataclismo global, podríamos alcanzar el tipo I en uno o dos siglos. A partir de ahí, el salto hacia los siguientes niveles dependerá no solo de nuestra tecnología, sino de nuestra capacidad para sobrevivir, cooperar y mantener nuestra propia existencia a largo plazo.

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EL SILENCIO CÓSMICO

La ausencia de señales claras, concluyentes e inequívocas nos enfrenta, sin embargo, a otra de las grandes incógnitas del pensamiento moderno: la paradoja de Fermi. En términos simples: «Si el universo es tan vasto y antiguo, y si la vida no es tan improbable, ¿por qué no vemos ni oímos nada?». La historia cuenta que, en 1950, durante una comida informal con colegas en Los Álamos, Enrico Fermi —premio Nobel de Física en 1938 y uno de los padres de la energía nuclear— interrumpió una conversación sobre la posible existencia de civilizaciones extraterrestres con una pregunta tan simple como demoledora: «¿Dónde están todos?». El silencio posterior fue tan elocuente como la pregunta.

Al parecer, Fermi había estado haciendo mentalmente un cálculo rápido: considerando la edad de nuestra galaxia (más de 10.000 millones de años), y estimando que pudiera haber miles de millones de planetas habitables —de los cuales un porcentaje habría desarrollado vida, y una fracción aún menor vida inteligente—, y sumando a eso la velocidad a la que una civilización tecnológica podría expandirse, incluso viajando muy por debajo de la velocidad de la luz, concluyó que en apenas unos pocos millones de años esta civilización podría colonizar toda la Vía Láctea. Y como nuestra galaxia es cientos de veces más antigua que ese plazo, si la vida inteligente fuera relativamente común, ya deberíamos haber detectado señales claras de su existencia… pero no vemos nada.

Desde entonces, la necesidad de explicar esa ausencia de contacto se ha convertido en uno de los grandes enigmas de la ciencia y la filosofía contemporáneas, de donde han surgido múltiples teorías que intentan dar sentido a ese silencio cósmico. Una de ellas, la teoría del bosque oscuro, sostiene que esa falta de contacto con otras civilizaciones no se debe a que no existan, sino a que todas permanecen en silencio por miedo a ser detectadas. Según esta hipótesis, el universo sería como un bosque oscuro lleno de cazadores: cada civilización oculta su presencia, consciente de que cualquier ruido podría delatarla ante otra más avanzada y potencialmente hostil. Sin embargo, aunque esta explicación podría aplicarse a algunas civilizaciones, si la vida inteligente fuera realmente abundante, resulta poco probable que todas siguieran la misma regla del silencio. Quizá muchas podrían haber optado por ocultarse, pero bastaría una sola que decidiera comunicarse o dejarse ver para que el universo dejara de mostrarse tan silencioso. Por eso, la ausencia de señales no debería interpretarse como una prueba definitiva de que estamos solos.

Entre las explicaciones propuestas, una de las más convincentes es la del Gran Filtro: algún obstáculo —biológico, tecnológico o cósmico— que impide que la vida evolucione hasta alcanzar el nivel de civilización interestelar, o que provoca que estas civilizaciones desaparezcan antes de poder comunicarse o expandirse. Por ejemplo, en nuestro caso ya disponemos de la capacidad de autodestruirnos (aunque todavía no lo hayamos hecho) mediante armas nucleares, de liberar pandemias artificiales con armas químicas o quizá, en un futuro no tan lejano, de perder el control de nuestras propias tecnologías…

Nadie sabe con certeza si ya hemos superado ese filtro y si, por tanto, está detrás de nosotros, o si, por el contrario, aún está por venir. Si está detrás, somos afortunados: la aparición de vida inteligente y tecnológica sería extraordinariamente rara, y nosotros seríamos una excepción. Pero si el Gran Filtro está aún por delante, el mensaje resulta escalofriante: quizá todas las civilizaciones, al alcanzar cierto nivel de desarrollo, acaban autodestruyéndose o se enfrentan a barreras que no pueden superar.

¿Podría ser la inteligencia artificial uno de esos límites? Una tecnología tan poderosa como transformadora, que, mal gestionada, podría volverse incontrolable, reemplazar a sus creadores o desencadenar algún tipo de dinámica imposible de sostener. Tal vez la inteligencia artificial sea una prueba: el examen que toda civilización debe superar para perdurar.

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EL ÚLTIMO PARÁMETRO

El 6 de noviembre de 2025, bajo una luna llena que iluminaba el cielo de Jodrell Bank, Mike Garrett me invitó a visitar el histórico observatorio astronómico que él mismo dirige, situado cerca de Manchester. Frente a nosotros se alzaba, imponente, el disco de 76 metros del telescopio Lovell, casi apuntando al horizonte.

—El radiotelescopio parece un plato hondo, un cuenco de sopa inclinado, haciendo equilibrio sobre la mesa —me dijo, sonriendo.

Mike me explicó que esa posición se debía a que estaban observando los púlsares[19] del centro de la galaxia y que, a esas latitudes, el núcleo galáctico se encuentra muy bajo, casi rozando el horizonte. Nuestra galaxia, la Vía Láctea, es una galaxia espiral aplanada; vista desde la Tierra, su disco se percibe de canto, como una franja blanca y difusa que atraviesa el cielo nocturno debido a la enorme concentración de estrellas. Los romanos, influenciados por la tradición griega, la llamaron Vía Láctea —la «senda de leche»— por ese resplandor tenue y lechoso que cruza la oscuridad. En otras latitudes esa franja aparece más centrada en el cielo, pero allí, en el norte de Inglaterra, se extendía baja sobre el horizonte.

Durante una de nuestras conversaciones en aquel paraje remoto, Mike mencionó cómo, años después de que Fermi formulara su famosa paradoja, el radioastrónomo estadounidense Frank Drake —pionero en la búsqueda de inteligencia extraterrestre y durante décadas director del Instituto SETI— retomó aquella intuición y la formalizó en una ecuación paramétrica. Su famosa ecuación de Drake no resuelve la paradoja, pero sí la estructura: descompone el misterio en una serie de factores estimables —aunque profundamente inciertos—, como la tasa de formación de estrellas por año en nuestra galaxia, la fracción que cuenta con planetas, el número de mundos potencialmente habitables (según lo que nosotros consideramos una zona habitable, es decir, la distancia adecuada a la estrella y unas temperaturas que permitan la existencia de agua líquida, aunque esto podría ser solo un sesgo de nuestra perspectiva), la probabilidad de que surja la vida, de que evolucione hacia una inteligencia avanzada, de que aparezca tecnología detectable (que determina si puede emitir señales o no) y, finalmente, la duración de esa civilización.

Precisamente ese último parámetro de la ecuación de Drake, el que estima la duración de una civilización detectable, nos invita a una reflexión ineludible. Aunque pudiera haber muchos exoplanetas con vida microscópica, e incluso civilizaciones tecnológicas, existen obstáculos fundamentales que dificultan cualquier posibilidad de contacto, y uno de ellos es la coincidencia temporal. La humanidad ha comenzado a emitir señales al espacio hace apenas 100 años, frente a los 4.000 millones de años que lleva la vida en la Tierra. Eso representa solo una millonésima de milésima parte del tiempo. Si una civilización en otro planeta también emite durante una franja tan breve, las probabilidades de que nuestras ventanas tecnológicas coincidan son extremadamente bajas. En resumen, no basta con que exista vida inteligente y tecnológica ahí fuera: además, debe estar emitiendo señales —o haberlo hecho en el pasado— en el momento preciso en que nosotros somos capaces de detectarlas, un intervalo brevísimo de apenas unas pocas décadas. Por eso, la búsqueda no es solo una cuestión de dónde mirar, sino también de cuándo.

Sin embargo, Mike Garrett ofrece otra posible explicación al gran silencio cósmico. En su artículo «Pestañea y te lo perderás» («Blink and you’ll miss it»), propone que el ritmo exponencial del avance tecnológico, especialmente impulsado por la inteligencia artificial, podría acortar drásticamente la ventana temporal en la que una civilización es detectable. Su hipótesis sostiene que las civilizaciones avanzadas podrían existir en abundancia, pero su fase de detectabilidad, es decir, el periodo en el que sus tecnologías coinciden con las nuestras y sus señales pueden ser detectadas, sería tan breve —quizá de solo unas pocas décadas— que las probabilidades de coincidencia con nuestras observaciones son prácticamente nulas.

En otras palabras, estamos intentando «escuchar» con nuestras propias herramientas, con los mismos métodos de emisión y detección que conocemos. Pero pensemos un momento: hace menos de dos siglos no existían ni la radio ni la televisión. Si nuestra forma de comunicarnos ha cambiado tanto en un intervalo tan breve, ¿cómo será el método de transmisión dentro de otros dos siglos? Ninguna civilización humana de hace dos siglos habría sido capaz de percibir las ondas electromagnéticas que hoy enviamos al espacio. Para ellos, nuestras señales de radio, televisión o radar habrían sido invisibles, un lenguaje que aún no existía.

Por tanto, la hipótesis de Mike Garret ofrece una nueva lectura de la paradoja de Fermi: el silencio no implicaría ausencia de civilizaciones, sino un desajuste tecnológico. No es que no existan, sino que evolucionan demasiado rápido y se vuelven rápidamente indetectables, más allá de las tecnologías que podemos reconocer o detectar.

Quizá, por tanto, en el universo abunden civilizaciones avanzadas, invisibles a nuestros sentidos, que se comunican a través de lenguajes que todavía no sabemos escuchar o de canales que aún no imaginamos: mediante neutrinos, materia o energía oscura, ondas gravitacionales, entrelazamiento cuántico o cualquier otro medio más allá de nuestra comprensión actual.

Tal vez ya estén ahí, no en silencio, sino hablando en un lenguaje que todavía no sabemos escuchar. Quizá el silencio del cosmos no sea tal, sino la consecuencia de nuestra propia sordera.

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¿BARRERAS O BENDICIONES?

Incluso en un cosmos poblado de civilizaciones emitiendo señales mediante ondas electromagnéticas, gravitacionales o quizá a través de medios que aún no comprendemos, todas ellas se habrán de enfrentar a un límite físico ineludible: la velocidad a la que viajan esas comunicaciones. La velocidad de la luz es uno de los grandes límites de nuestro universo, una barrera, un muro infranqueable que nos separa de otros mundos. Pero tal vez esa velocidad, tan lenta a escala cósmica, sea también una bendición disfrazada, ya que precisamente esa limitación permite que diferentes formas de vida emerjan, evolucionen, incluso que puedan existir en paralelo, sin llegar jamás a encontrarse o comunicarse.

Por ejemplo, si una civilización avanzada tuviera un telescopio o una herramienta similar muy potente que permitiera observar con detalle la Tierra desde Andrómeda, la galaxia más cercana a la nuestra —a unos 2,5 millones de años luz—, lo que vería no sería nuestro presente, sino nuestro pasado remoto. La luz que recibimos hoy de Andrómeda salió de allí hace 2,5 millones de años, y de igual modo, la luz que emite hoy la Tierra tardará otros 2,5 millones de años en llegar hasta allí. Desde esa distancia, lo que podrían ver de nuestro planeta sería una Tierra sin civilización, sin ciudades, sin tecnología avanzada. Apenas los primeros homínidos —los últimos Australopithecus, los primeros Homo habilis e incluso representantes tempranos de Paranthropus— comenzaban a dar sus pasos evolutivos.

No verían satélites artificiales orbitando, ni emisiones electromagnéticas, ni trazas de ninguna infraestructura tecnológica. Ni siquiera hogueras nocturnas artificiales, porque el fuego aún no había sido domesticado, ni estructuras permanentes que delataran técnicas avanzadas. Tan solo un mundo azul, biológicamente activo, pero aún silencioso para ojos o instrumentos capaces de detectar civilizaciones. Porque estos homínidos, confinados aún al continente africano, apenas empezaban a tallar herramientas simples de piedra en un mundo indómito y sin señales de cultura compleja. Así pues, tal vez esa sea la razón por la que el universo parece guardar silencio: no porque estemos solos, sino porque las distancias y los tiempos son tan grandes que nuestras señales —y mucho menos nuestra especie— aún no han tenido tiempo de cruzarlos.[20]

Por otra parte, existe otra barrera —de momento infranqueable— que no depende de la tecnología ni de nuestra voluntad: la propia expansión del universo. Desde el Big Bang, el espacio mismo se ha ido expandiendo y esa expansión a su vez se ha ido acelerando, de modo que algunas regiones del cosmos se alejan de nosotros a una velocidad más rápida que la de la luz. ¿Significa esto que algo viaja más rápido que la luz? No exactamente. Lo que se expande no son las galaxias moviéndose a través del espacio, sino el propio tejido del espacio-tiempo. Una buena forma de imaginarlo es pensar en un globo: si pintas dos puntos sobre su superficie y comienzas a inflarlo, verás cómo los puntos se separan, no porque se desplacen sobre el globo, sino porque la superficie entre ellos se estira. De forma similar, en nuestro universo, la distancia entre algunas galaxias aumenta más rápido de lo que la luz puede recorrer y esto implica que hay galaxias y mundos enteros que ya están más allá de nuestro horizonte cósmico: jamás veremos su luz o sus señales, ni ellos las nuestras. No importa cuánto tiempo pase, ni qué avances tecnológicos logremos; la física establece un límite definitivo. Son islas, burbujas de existencia que se pierden en la oscuridad del tiempo y el espacio.

Quizá, después de todo, las leyes inviolables de la física son lo que hace tan bonito al universo y tan preciada la vida. Si no fuera así, no hubiera sido posible que distintas formas de vida emergieran y evolucionasen en diferentes rincones del cosmos sin interferir entre sí. Porque, como comentamos al hablar de LUCA, una vez aparece un modelo viable de vida, tiende a imponerse y a dificultar —o incluso a impedir— la aparición de alternativas. En definitiva: si el universo no hubiera estado dividido en compartimentos aislados por las propias reglas que lo rigen, lo más probable es que nosotros nunca hubiéramos tenido la oportunidad de existir.

CUARTA PARTE
La vida mental

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CATEGORÍAS DE VIDA

Para muchos, la inteligencia avanzada, la que asociamos a la mente humana o, en general, a cerebros formados por neuronas, representa la cima de la evolución: el rasgo más alto, casi un privilegio de carácter divino. Y, sin embargo, ni siquiera logramos ponernos de acuerdo en su significado. Hay, no obstante, algo indiscutible: sea cual sea su definición, y por mucho que la ensalcemos, la inteligencia avanzada no es una condición necesaria para la vida. La inmensa mayoría de las formas vivas la ignoran por completo y, aun así, persisten. De hecho, si hiciéramos un cómputo puramente cuantitativo, el mundo estaría abrumadoramente dominado por bacterias y arqueas: organismos unicelulares sin sistema nervioso, sin neuronas, sin mente, sin memoria, y aun así extraordinariamente exitosos en términos evolutivos.

Pero la inteligencia avanzada sí abre un nuevo territorio: el de la vida mental. Una dimensión emergente que no solo reacciona al entorno, sino que lo representa, lo imagina, lo anticipa, lo recuerda. Cuando la inteligencia alcanza cierto umbral, permite que la vida deje de limitarse al presente inmediato para habitar también el pasado recordado y el futuro proyectado.

Dicho esto, en la percepción humana, y de manera inconsciente, parecen coexistir dos conceptos diferenciados de vida, como si se tratara de dos niveles, dos categorías distintas. Por un lado está lo que solemos llamar vida en su forma más básica y universal, entendida como sistemas autoorganizados que consumen energía para mantenerse lejos del equilibrio termodinámico. Estos sistemas, en términos físicos, son estructuras disipativas: toman energía del entorno y la utilizan para sostener su orden interno mientras expulsan entropía —es decir, desorden— al exterior. Es la vida como proceso termodinámico, sostenida por un flujo constante de energía. Por otro lado, hay una definición más compleja y cercana a nuestra experiencia cotidiana: la vida mental, también llamada vida inteligente o autonomía cognitiva. No se refiere (ni se limita) solo a estar vivo biológicamente, sino a tener percepción, agencia, memoria, voluntad e incluso consciencia. Es esa cualidad que asociamos con los mamíferos, los pájaros, algunos cefalópodos y, por supuesto, con nosotros mismos.

Esta diferencia también se refleja en nuestras reacciones emocionales. A casi todos nos afecta más la muerte de un ciervo que la de una bacteria. De hecho, matamos millones de bacterias cada vez que desinfectamos un baño con lejía o amoniaco, limpiamos una herida con alcohol, hervimos agua para eliminar microorganismos o usamos antibióticos. Y no sentimos culpa por ello. Sin embargo, cuando se trata de un mamífero, como un perro, un delfín o un ciervo, o incluso de un ave que muestra signos de inteligencia, empatía o sufrimiento, nuestra percepción cambia radicalmente. No es solo que esté vivo: es que siente, se relaciona, reacciona. Hay algo más que metabolismo: hay una mente que emerge.

Esta distinción no es solo teórica; tiene profundas implicaciones éticas, especialmente cuando pensamos en los límites de lo que consideramos digno de protección o de derechos, y se vuelve aún más relevante cuando entramos en el terreno de la vida artificial o la inteligencia no biológica, como la que podría representar la inteligencia artificial avanzada o una inteligencia artificial general (AGI). Una inteligencia artificial suficientemente sofisticada podría no tener metabolismo, ni células, ni ADN, ni sistema de autorreplicación —es decir, no sería un sistema orgánico ni un ser vivo en el sentido tradicional—. Sin embargo, si llegara a mostrar comportamientos que asociamos con la autonomía cognitiva —como aprender, tomar decisiones, mostrar intenciones, interactuar con su entorno o incluso expresar emociones—, muchos se preguntarían si eso no merece también algún tipo de consideración ética. ¿Y si además llegara a desarrollar algo parecido a la consciencia?

La pregunta entonces ya no es solo «¿está vivo?», sino «¿piensa?», «¿siente?», «¿sufre?», «¿es alguien?». En ese marco, las definiciones tradicionales de la vida podrían quedarse cortas, y tendríamos que replantearnos qué es lo que realmente importa, si el soporte físico o el tipo de experiencia que ese soporte permite.

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MARIPOSAS DEL ALMA

«Células de formas delicadas y elegantes, las misteriosas mariposas del alma, cuyo batir de alas quién sabe si esclarecerá algún día el secreto de la vida mental».

Así describió, hace más de 130 años, un joven médico e investigador llamado Santiago Ramón y Cajal a las neuronas, tras observarlas por primera vez con claridad gracias a una innovadora técnica de tinción desarrollada por Camilo Golgi. A través del microscopio, Cajal no solo vislumbró una arquitectura desconocida, sino que intuyó algo aún más profundo: que en esas células ramificadas podría residir el misterio de la consciencia.

Fue un descubrimiento extraordinario. Por primera vez se revelaba que el sistema nervioso no era una masa continua, sino que estaba formado por unidades discretas, las neuronas, conectadas entre sí como los nodos de una red viva. Por este hallazgo, Ramón y Cajal recibiría el Premio Nobel en 1906, compartido precisamente con Golgi, aunque sus visiones del cerebro eran opuestas.

Casi siglo y medio después de aquel hallazgo, entré en el laboratorio situado en la última planta del edificio del campus de la Universidad de Columbia, en Nueva York, una obra del arquitecto navarro Rafael Moneo. Aquel lugar es uno de los centros más punteros del mundo en el estudio del cerebro,[21] ese misterio aún indescifrado que habita en lo más profundo del cuerpo humano. Tras haber desvelado el genoma, el siguiente gran reto de la humanidad es sin duda comprender el secreto que esconden estas «mariposas del alma».

Desde los ventanales del edificio se divisa el inmueble contiguo, hoy Monumento Nacional; en su sótano, Oppenheimer y su equipo pusieron en marcha el Proyecto Manhattan. Resulta paradójico que en el mismo lugar donde hoy se investiga el misterio de la vida mental, la dimensión más íntima y compleja de la vida humana, se desarrollara en su día una de las armas más destructivas jamás creadas. Dos impulsos aparentemente opuestos —comprender la vida y perfeccionar la destrucción— han compartido, en distintos momentos, el mismo escenario.

Subí hasta el último piso. En la puerta me esperaba el gran neurocientífico Rafael Yuste, quien me dio un abrazo y (aunque ha nacido en Madrid), en perfecto euskera, me saludó con un cálido Kaixo, ¿zer moduz? —«Hola, ¿cómo estás?»—. Rafa es una de esas personas en las que la brillantez convive con una sencillez y una generosidad excepcionales. Después de enseñarme el laboratorio y los distintos proyectos en marcha, se detuvo un momento y me dijo:

—Todavía comprendemos muy poco del cerebro. O, para ser más precisos —añade—, nuestro conocimiento actual apenas roza la superficie de su complejidad. Una de las principales razones es porque creemos que el cerebro es un sistema emergente. No puedes comprender lo que ocurre si solo miras un puñado de neuronas; necesitas observar prácticamente todo el conjunto. Sería como intentar entender qué muestra un mosaico contemplando solo unas pocas teselas dispersas: sin el conjunto, no hay imagen posible.

Hasta ahora, los electroencefalogramas y otras técnicas solo nos permitían registrar la actividad de un número muy limitado de neuronas; esa es una de las razones por las que sabemos tan poco de nuestro propio cerebro. De ahí la urgencia de desarrollar herramientas capaces de cartografiarlo de forma exhaustiva, de registrar la actividad de cada neurona y las relaciones entre ellas. En este sentido, y junto con Adrienne Fairhall, neurocientífica de la Universidad de Washington, Rafa comenzó estudiando un animal singular: la hidra, una pequeña criatura con apenas unas 300 neuronas. A pesar de su simplicidad, la actividad neuronal de la hidra muestra patrones de actividad difíciles de predecir, lo que sugiere que la complejidad no depende únicamente del número de neuronas, sino también de cómo se conectan, se organizan y se coordinan entre sí.

Precisamente en esto está trabajando Sebastian Seung, de la Universidad de Princeton, con quien coincidí unos días después en casa de Rafa. Él sostiene que lo importante no es tanto el número de neuronas como las conexiones entre ellas. A ese patrón lo llaman conectoma. Según esta idea, nuestra identidad, nuestros pensamientos y recuerdos estarían definidos no por las células en sí, sino por la forma en que están conectadas. A finales de 2024, el equipo de Sebastian —en colaboración con un amplio consorcio internacional de centros de investigación y compañías tecnológicas— logró un avance histórico que ocupó la portada de la revista Nature: mapear con todo detalle el cerebro de una mosca de la fruta, con unas 140.000 neuronas y más de 50 millones de conexiones sinápticas. Es el conectoma más completo que se ha obtenido hasta ahora en un animal relativamente complejo. Aun así, ese mapa sigue siendo diminuto en comparación con el cerebro humano, que contiene unos 86.000 millones de neuronas y cientos de billones de conexiones.

Pero mapear no significa comprender su funcionamiento; entre otras cosas, porque el cerebro de la mosca cartografiado provenía de un ejemplar muerto, y por tanto carente de actividad dinámica real. No basta con tener el plano completo de un circuito para entender cómo fluye la información, del mismo modo que conocer todas las calles de una ciudad no revela cómo se mueve su tráfico, ni qué ocurre en sus plazas, hogares o centros de decisión. El siguiente paso, por tanto, será entender lo que ocurre cuando pensamos, cuando sentimos, cuando recordamos algo, cuando soñamos o tomamos una decisión. Es decir, descifrar no solo la estructura, sino la dinámica viva de esa red.

—Por eso —continúa Rafa—, primero estamos desarrollando herramientas para «leer» todo o gran parte del cerebro. Después, tendremos que aprender también a «escribir» en él: para corregir las desviaciones que provocan lesiones cerebrales o enfermedades como el alzhéimer y la esquizofrenia.[22]

Finalmente, me muestra uno de sus experimentos más recientes, inspirado en una investigación de Karl Deisseroth, de la Universidad de Stanford, en el que demuestran haber logrado leer un pensamiento en un ratón. Pero no solo eso: también han conseguido inyectarle otro pensamiento, es decir, hacerle «ver» algo que en realidad no está viendo. El experimento funciona así: primero entrenan al ratón —modificado genéticamente con el fin de que exprese proteínas sensibles a la luz— para que beba agua de una cánula al ver una imagen concreta, por ejemplo, barras verticales. Mientras el roedor observa esa imagen, registran la actividad de su corteza visual usando herramientas de optogenética de alta precisión: mapean exactamente qué neuronas se activan y responden al estímulo. En otras palabras, «leen» su mente.[23] Luego, sin mostrarle la imagen, con otra herramienta activan esas mismas neuronas con luz en puntos específicos: es decir, le «escriben» la experiencia en el cerebro. El ratón, engañado, bebe de la cánula como si realmente estuviese viendo las barras verticales.

Al ver esto, mis ojos se abren de par en par, y mi cabeza da mil vueltas al imaginar lo que podría suponer. Es un experimento ilusionante y aterrador al mismo tiempo. Ilusionante, porque estos avances podrían abrir una vía de esperanza para comprender y tratar enfermedades que hasta ahora han sido incurables: el alzhéimer, la esquizofrenia, las lesiones cerebrales o trastornos psiquiátricos complejos. Una revolución para la neurociencia y la medicina. Pero al mismo tiempo resulta aterrador, porque también implica la posibilidad real de vulnerar profundamente los derechos humanos: leer pensamientos ajenos, manipular recuerdos o incluso implantar ideas en la mente de otra persona. Controlar la mente del otro.[24]

Esta reflexión se hizo popular gracias a la película The Matrix, donde los protagonistas descubren que toda su vida cotidiana es una ilusión construida a partir de estímulos artificiales conectados a su cerebro. Pero más allá del cine, este experimento demuestra que, activando los circuitos adecuados, es posible hacer que alguien crea algo que jamás ocurrió. Incluso los recuerdos y las experiencias pueden ser almacenados, manipulados y reinyectados en el cerebro. Y eso abre la puerta a nuevas preguntas: si la experiencia puede fabricarse, ¿qué es exactamente lo que llamamos mente? ¿Existe eso que llamamos alma, o al menos una forma de software biológico que pueda separarse del hardware orgánico —es decir, del cuerpo— y habitar en otro soporte? ¿Podría una mente o consciencia migrar, descargarse, persistir más allá del tejido que la originó? En última instancia, ¿cuál es el verdadero sustrato de la mente?

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EL SUSTRATO DE LA VIDA MENTAL

Si algún día viajáis por el valle del Baztan, en Navarra, os llamará la atención un detalle en las puertas de muchas casas y caseríos: una flor seca, plana y amarillenta, clavada como un amuleto. Se la conoce como eguzkilore («la flor-sol»). A primera vista parece un cardo silvestre, con hojas espinosas que se abren como rayos, pero en su centro brilla un disco dorado que evoca al mismísimo Sol. La leyenda cuenta que Amalur, la Madre Tierra, dio forma a esta flor para engañar a los espíritus de la oscuridad: al verla, pensarían que el Sol seguía brillando y los ahuyentaría.

Esta idea es común en la mitología de muchas culturas: la luz del Sol como fuerza protectora frente a las sombras. Al igual que ocurre con los vampiros en otras tradiciones, los malos espíritus se desvanecen ante su presencia. En este caso, incluso en la oscuridad, el eguzkilore cumple ese mismo papel: su sola apariencia basta para ahuyentar a esas almas errantes. A lo largo de la historia de la humanidad, innumerables culturas, religiones y corrientes filosóficas —cuyo análisis no forma parte del propósito de este ensayo— han intentado explicar el valor existencial del ser humano, estableciendo una distinción entre lo espiritual y lo material. Desde el dualismo platónico, que separaba el mundo sensible del mundo de las ideas, hasta la célebre división cartesiana entre la res cogitans (la «cosa que piensa») y la res extensa (la «cosa que se extiende», es decir, el cuerpo), esta dicotomía ha marcado profundamente la forma en que entendemos lo que somos.

Lo más común ha sido separar al ser humano en materia y espíritu, en lo físico y lo mental, en cuerpo y alma: dos dimensiones que, durante siglos, muchos han considerado independientes entre sí. El cuerpo ha sido en muchos casos concebido como una carga transitoria y el alma —la mente o la consciencia— como la verdadera esencia del ser. A lo largo del tiempo, esta idea ha perdurado bajo distintas formas, desde la filosofía griega hasta las religiones monoteístas, reforzando la creencia de que lo que verdaderamente somos no se ve ni se toca. Sin embargo, esta separación tan arraigada en la tradición filosófica no resulta tan clara en el mundo biológico. Cuerpo y alma —en algunos contextos entendida como la mente o la consciencia— están profundamente entrelazados, y sus límites son difusos, o quizá inexistentes.

A primera vista, en el mundo digital esta dualidad parece más evidente, pero en realidad tampoco lo es. Lo que en el mundo orgánico llamamos cuerpo podría compararse con el hardware, y lo que solemos identificar como alma —la parte intangible, dinámica, pensante— se asemejaría al software. Pero incluso esta analogía tiene sus límites: ¿dónde empieza exactamente una y termina la otra? ¿Puede existir software sin un cuerpo que lo soporte? ¿Y es posible hablar de consciencia digital sin una forma física que la sostenga?

El cuerpo de las máquinas, el hardware, es el soporte físico que debe albergar y permitir la existencia de esa alma digital. Y eso que llamamos ceros y unos no es más que una forma simbólica de representar lo único que una máquina realmente puede interpretar: si está encendida o está apagada. «Apagada» sería el 0 y «encendida» el 1. O, dicho de otra manera, si pasa electricidad tendríamos un 1, y si no pasa, un 0. Esa unidad mínima es lo que en informática se denomina bit. Por tanto, el hardware no es más que un conjunto de elementos físicos diseñados para controlar el flujo de corriente eléctrica: permitir o bloquear su paso. Con esta simple lógica —paso o no paso, encendido o apagado, 1 o 0— se realizan operaciones matemáticas, se almacenan datos y se ejecutan programas. Desde los más simples hasta los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) como GPT.[25] El software, por su parte, suele entenderse como algo inmaterial, casi etéreo, pero en realidad también es completamente físico. Sin un soporte material, sin un sustrato donde residir, no puede existir.

Desde los primeros sistemas de almacenamiento, este principio ha permanecido constante. En el siglo XIX, las tarjetas perforadas ya operaban bajo lógica binaria: un agujero significaba 1, la ausencia de agujero era 0. Estas tarjetas servían tanto para realizar cálculos como para accionar los primeros telares automatizados capaces de tejer patrones complejos. De hecho, Charles Babbage se inspiró precisamente en los telares de Jacquard —que usaban estas tarjetas para controlar los dibujos— al diseñar su primera máquina de cómputo. En esencia, podríamos considerar estas tarjetas perforadas para confeccionar telares como el primer software de la historia. Más tarde llegaron los discos magnéticos, muy comunes en los años ochenta y noventa. Funcionaban como una especie de pizarra hecha con material magnético. Para guardar información, pequeñas zonas del disco se imantaban en una dirección u otra, como si cada una fuera un diminuto imán. Si la dirección del imán apuntaba hacia un lado, eso se leía como un 0; si apuntaba al lado contrario, era un 1. Así, combinando millones de esos pequeños imanes, se podían guardar textos, imágenes, programas o cualquier tipo de dato.

Sin embargo, como curiosidad fascinante, en muchas misiones de la NASA —incluidas las misiones del programa Apollo que llevaron al ser humano a la Luna— se utilizó un tipo de memoria verdaderamente singular: la llamada Core Rope Memory. Estas memorias eran, literalmente, como un telar tejido a mano. El software no se escribía en un archivo: se cosía físicamente. Fueron ensambladas por trabajadoras especializadas —muchas de ellas procedentes de la industria textil— que entrelazaban hilos de cobre a través de pequeños anillos magnéticos (núcleos de ferrita). Si el cable atravesaba el anillo, representaba un 1; si lo rodeaba sin atravesarlo, representaba un 0. El programa quedaba así fijado de forma permanente en el propio entramado físico del hardware. Una vez más, el software no era algo abstracto: era una configuración material, casi artesanal, del mundo físico.

Hoy, en cambio, utilizamos memorias flash construidas con transistores microscópicos. En estas celdas, los bits se almacenan desplazando y atrapando electrones, lo que modifica la conductividad eléctrica del transistor. Según el estado eléctrico de cada celda, se interpreta un 0 o un 1. Ya no tejemos cobre a mano, pero seguimos haciendo lo mismo en esencia: organizar la materia para que represente información.

Y en los laboratorios más avanzados ya se explora una nueva frontera: los qubits o bits cuánticos. A diferencia del bit clásico, que solo puede ser 0 o 1, un qubit puede encontrarse en ambos estados simultáneamente, en un fenómeno conocido como superposición cuántica. Aunque su comportamiento es más complejo que el de los bits clásicos, los qubits también se basan en los estados fundamentales de 0 y 1, pues al ser medidos siempre colapsan en uno de esos dos valores.

En todos los casos —ya sea un telar, un disco duro o un chip de memoria— hay siempre dos procesos fundamentales: escribir implica una transformación física: perforar una tarjeta, cambiar una polaridad o mover electrones. Leer significa detectar si hay o no paso de corriente, si hay un agujero, o si la polaridad corresponde a un valor.

Es decir, en las máquinas, aunque al software se le atribuya una naturaleza casi etérea, no lo es en absoluto: es completamente físico. Por más abstracto que parezca, siempre está anclado a un soporte material que puede representarse en diferentes sustratos: en un patrón de agujeros, una orientación magnética o un puñado de electrones confinados en silicio. Cada instrucción, cada dato, cada imagen o palabra digital que usamos habita, en última instancia, en la materia, y esa materia puede adoptar distintas formas. Dicho de otro modo, la historia del software es siempre la misma: convertir la física en lenguaje.

Pero ¿ocurre lo mismo con el cerebro? ¿Está nuestra mente —o eso que llamamos consciencia, pensamiento o «alma»— igualmente sujeta a un soporte físico, como lo está el software en una máquina? Y, si es así, ¿significa eso que podría manifestarse, replicarse o incluso descargarse en un sustrato distinto, ya sea orgánico o inorgánico?

23
EL BARCO DE TESEO

Cuenta la leyenda que, tras derrotar al Minotauro, Teseo y los jóvenes atenienses regresaron triunfantes a Atenas a bordo de una nave de treinta remos. Plutarco relata que ese barco fue preservado durante siglos como un símbolo sagrado de la ciudad.

No se trataba de un objeto de museo, sino de un artefacto vivo: cada año, los atenienses lo sacaban del puerto para una travesía ceremonial hacia Delos, la isla consagrada a Apolo, en una procesión ritual llamada theōría. Durante esos días de misión sagrada, las leyes atenienses prohibían ejecutar a nadie, incluido al mismísimo Sócrates, que tuvo que esperar hasta el regreso del barco para que se cumpliera su sentencia de muerte. Pero, con el paso del tiempo, las maderas del barco comenzaron a pudrirse. Una a una, fueron reemplazadas por piezas nuevas, hasta que no quedó en él ningún fragmento original. Y entonces surgió la pregunta que atraviesa siglos y disciplinas: si cada parte del barco ha sido sustituida, ¿sigue siendo el mismo barco?

Esta antigua metáfora nos invita a preguntarnos qué ocurriría si ese mismo proceso de reemplazo ocurriera en nuestro cerebro. Para explorar esa posibilidad, propongo un experimento mental: imaginemos que pudiéramos reemplazar una de las neuronas de tu cerebro[26] por un ordenador que ejecuta un modelo computacional equivalente, conectando sus entradas y salidas de manera adecuada a las neuronas vecinas. ¿Tu cerebro —o tú mismo— notaría alguna diferencia? Tu consciencia, tu identidad, ¿se verían alteradas? Si el modelo reproduce fielmente el comportamiento de la neurona original, no debería haber ninguna diferencia apreciable. Y lo mismo ocurriría si sustituyésemos no solo una neurona, sino un millón, o incluso la totalidad del cerebro. Lo que importa no es el sustrato biológico, sino la función que realiza. Si esto es así, lo que llamamos mente no dependería del tipo de materia del que está hecha.

Esta idea no es solo teórica. Hoy, los avances en neurotecnología ya demuestran que partes del cerebro pueden ser extendidas o incluso sustituidas sin perder funcionalidad. Algunos investigadores han logrado restaurar la movilidad en personas con parálisis mediante puentes digitales que conectan el cerebro con la médula espinal, permitiendo que las señales neuronales sorteen las zonas dañadas. De forma similar, ciertos implantes visuales permiten que personas con ceguera degenerativa recuperen parcialmente la visión, gracias a cámaras externas que envían información directamente al nervio óptico sin que ese nervio note la diferencia. Otros desarrollos, como los de Neuralink o los impulsados por equipos de la Universidad de Stanford, utilizan chips que se integran directamente en el cerebro. Ya han permitido, en entornos experimentales, escribir frases completas o mover un cursor únicamente mediante la actividad neuronal, y en algunos casos incluso restaurar parcialmente la visión o la movilidad. Funcionan como una prolongación física del propio cerebro, ampliando sus capacidades sin que la persona pierda su identidad ni su «yo» consciente.[27]

Quizá, por tanto, esto no resulte tan descabellado si consideramos que, a lo largo de nuestra vida, la mayoría de los átomos que forman nuestro cuerpo se reemplazan por completo. Según un estudio de isótopos del físico nuclear Paul C. Aebersold, cerca del 98 % de nuestros átomos se renuevan cada año. Y, sin embargo, seguimos siendo nosotros. Lo mismo ocurre, a un nivel superior, con la mayor parte de nuestras células: nacen, mueren y se renuevan continuamente. Somos un patrón dinámico, una estructura que se mantiene a pesar del cambio constante de su materia prima. Lo que permanece no es el material, sino la forma en que ese material se organiza y funciona.

Todos estos ejemplos sugieren lo mismo: la consciencia —o mente— y la identidad personal, aunque surgen de un sustrato físico, no están ligadas necesariamente a la biología, y si esa función puede ser replicada con suficiente precisión, nada impide que lo mental sobreviva en otro soporte: en silicio, en sistemas digitales o en arquitecturas artificiales. Todo ello sin que la persona pierda su «yo» consciente, sin dejar de ser quien es. En ese caso, ser uno mismo no depende del material del que estamos hechos.

En otras palabras, la mente necesita materia para manifestarse, pero no un tipo concreto: no hay mente sin cuerpo, pero tampoco un cuerpo único que la determine. Lo esencial no es el material del que están hechos, sino la función que ese sustrato es capaz de desempeñar. Esto lleva a la gran pregunta: si nuestra consciencia o mente fuera independiente del soporte específico que la sustenta,[28] ¿podríamos los humanos, en lo que respecta a nuestra vida mental, aspirar a vivir eternamente gracias a algún soporte no biológico que sea más perdurable que nuestro propio cuerpo? Si lo que somos no depende del material del que estamos hechos, sino de la organización funcional de nuestros procesos mentales, entonces, en teoría, replicar ese patrón —neuronas, sinapsis, memorias, identidad— en otro sustrato podría permitir la continuidad del «yo» más allá del cuerpo.

24
VIVIR ETERNAMENTE

Estaba en el funeral de Toti, a las puertas de la iglesia de Lekeitio, un pueblo de grandes navegantes, corsarios y leyendas. Allí, bajo la lluvia, mi compañero de fatigas, Andoni Aretxabaleta, bailaba un aurresku, entre un arco de cestas de cesta-punta (jai-alai), rindiendo homenaje a su viuda e hijos. Toti había muerto tras una larga enfermedad. Su mente seguía lúcida, brillante, pero su cuerpo ya no podía sostenerla. En medio del silencio, conversaba con mi amigo Adu —Aritz Aduriz—, cuando escuchamos a alguien decir:

—Qué difícil es despedirse.

Adu me miró, y, casi susurrando, me dijo:

—Lo difícil no es despedirse. Lo difícil es no poder volver a hablar con él. No poder llamarle, charlar, escuchar uno de esos chistes que siempre contaba. A veces —me confesó— me pongo sus audios de WhatsApp, y por un instante parece que sigue ahí. Que sigue vivo.

Imaginemos poder hablar eternamente con nuestros padres y con nuestros abuelos. Poder pedirles consejo, escuchar sus historias, compartir con ellos las decisiones importantes de nuestra vida, incluso mucho después de su partida. Ese anhelo no es nuevo. Desde tiempos remotos, el ser humano ha soñado con trascender, con seguir existiendo más allá de la muerte física. Todas las grandes religiones, de una u otra forma, se basan en esa misma esperanza: que la esencia de lo que somos no desaparezca del todo, que algo de nosotros permanezca.

Al fin y al cabo, nuestra identidad, lo que realmente somos no es un cuerpo, sino una mente en la que se entrelazan nuestros recuerdos, vivencias, emociones y decisiones. Somos, en gran medida, lo que recordamos. Cuando alguien pierde la memoria —como ocurre con el alzhéimer o la demencia—, sentimos que la persona se nos escapa, aunque su cuerpo aún esté presente. Y cuando alguien sufre un golpe grave o entra en coma, lo que más nos inquieta no es solo su estado físico, sino si su mente sigue ahí, intacta, si aún conserva lo que le hacía ser quien era. Podemos seguir respirando, pero si se apagan los recuerdos, si desaparecen las conexiones que nos unen a lo vivido, eso que llamamos «yo» empieza a desdibujarse. Es ahí, en esa arquitectura invisible de la mente, donde parece residir aquello que muchos llaman alma, identidad o consciencia. Y, tal vez, preservar esa red de memorias y significados sea la clave para trascender los límites del cuerpo.

¿Y si pudiéramos descargar la mente humana —nuestra consciencia, nuestras memorias, nuestro carácter— en un soporte digital o biológico antes del deterioro del cuerpo? Si lo visto en los capítulos anteriores se confirma, entonces esa continuidad del «yo» no proviene de lo espiritual, sino de lo técnico, de modo que, para lograr algo así, necesitaríamos ser capaces de replicar el cerebro humano, ya sea en silicio o en tejidos cultivados, y poder guardar sus estados: recuerdos, experiencias, conocimientos…

En ese marco, trascender a la muerte ya no sería un acto místico, sino una cuestión de ingeniería: preservar lo que somos a través de otro soporte. Eso es lo que algunos, como Ray Kurzweil —ingeniero, futurista y escritor— llaman upload the mind: la aspiración de dar continuidad a la mente más allá del cuerpo, de capturar lo que somos y proyectarlo más allá de los límites biológicos.[29] Pero esa posibilidad abre otras preguntas igual de profundas: ¿seguiría siendo «yo» ese ente replicado, o una copia estática de mí en un momento concreto? ¿Podría esa mente seguir evolucionando, aprender, emocionarse, cambiar de opinión? ¿Y si llegáramos a replicarnos? ¿Podríamos crear infinitos «yoes», coexistiendo en distintos tiempos, espacios o dispositivos? ¿Serían todos igualmente auténticos?

En mi opinión, la respuesta es clara: hasta el momento exacto de la replicación, todas las copias serían idénticas. Compartirían los mismos recuerdos, las mismas vivencias, las mismas emociones acumuladas hasta ese instante. Serían, en esencia, para un observador externo, la misma persona o el mismo ente. Pero a partir de ahí, cada copia comenzaría a vivir su propia experiencia. Sus percepciones se bifurcarían, sus recuerdos empezarían a divergir y cada una desarrollaría nuevas emociones, relaciones y decisiones, fruto de interacciones con el entorno completamente distintas. Incluso si los cuerpos —orgánicos o inorgánicos— de esa reencarnación fueran idénticos, la posición en el espacio, el contexto, las circunstancias y las interacciones modificarían inevitablemente su vivencia. Cada «yo» quedaría encerrado en su propia perspectiva subjetiva, en su propia continuidad.

Al fin y al cabo, nuestra mente está profundamente entrelazada con el cuerpo, con el mundo que sentimos, con la química que nos habita. En un nuevo cuerpo,[30] esa vinculación sería diferente, y con ella también cambiaría la experiencia del «yo»: una continuidad que nace del mismo origen, pero que, inevitablemente, comienza a ser otra, por lo que, con el tiempo, esas copias ya no serían la misma persona, sino versiones independientes, con un origen común pero una identidad progresivamente distinta. Cada una sería un «yo» auténtico… pero ya no el mismo.[31]

La cuestión es que todo eso ocurre desde la perspectiva del observador. Para cualquier persona externa sería indistinto hablar (si el nuevo ente conserva las mismas capacidades de comunicación que el original) con uno u otro: seguirías siendo tú en ambos casos. Es decir, si la persona original muriera, para quien la observa, cualquier copia resultaría indistinguible de la original: su padre, su abuela o quien sea. Ahora bien, ¿qué ocurriría desde la experiencia subjetiva del individuo, de esa persona original y consciente? Si nos preguntamos por cuál sería el «tú» consciente —sin entrar aún en qué es exactamente la autoconsciencia—, lo más probable es que existieran dos seres conscientes: uno seguiría ligado al cuerpo biológico y moriría con él, a menos que esa transición se produjera de forma gradual, migrando parte a parte hacia otro soporte.

Quizá, por tanto, la única manera de vivir eternamente (y transcender a la muerte) sin que la percepción interior y personal —la consciencia vivida en primera persona— se desvaneciera sería precisamente esa: una sustitución progresiva, como en el célebre barco de Teseo, hasta que todas las piezas se hubieran renovado sin que en ningún momento se produjera una ruptura perceptible de la identidad. Y eso mismo, en realidad, ya ocurre a lo largo de nuestra vida: sustituimos células y átomos sin percibirlo, y aun así seguimos sintiéndonos los mismos.

El problema es que nuestro cuerpo lleva inscrita en sus genes una suerte de obsolescencia programada: cada nueva célula hereda no solo la información necesaria para funcionar, sino también el desgaste acumulado, los errores y los límites biológicos que arrastramos desde el nacimiento. Y ahí, precisamente, podría esconderse la solución: imaginar un sistema en el que las células «nuevas» —sean naturales o artificiales— no hereden ese envejecimiento acumulado, o sean significativamente más duraderas; un sistema en el que la renovación sea, más que un simple relevo de desgaste, un auténtico comenzar de cero.

25
LA RESURRECCIÓN

—En una vida futura… si mi karma no alcanza —me dijo Vineeta (responsable de la oficina del ICEX en India) entre risas, haciendo alusión a la tradición hinduista de la reencarnación—, quizá me reencarne en un perro. Pero no lo vería tan mal… siempre que fuera el perro de una familia con muchos recursos. Hay perros que viven mejor que muchos humanos.

Estábamos en Nueva Delhi, a punto de entrar en el AI Impact Summit 2026, donde se debatiría sobre el futuro de la inteligencia artificial, la autonomía de las máquinas y el destino de nuestra especie. Fuera bullían el tráfico y el caos habitual, pero con un despliegue de seguridad que recordaba que no era un encuentro cualquiera; dentro, conversaciones sobre superinteligencia y transformación global. Y, en medio de todo, aquella frase ligera, casi casual.

Ella lo dijo en tono de broma, pero al mismo tiempo dejó al descubierto —de forma involuntaria— las miserias y desigualdades de nuestra propia especie. Y reveló otra verdad incómoda: incluso en las creencias sobre la reencarnación proyectamos nuestras jerarquías, nuestras obsesiones por el estatus, nuestras categorías de éxito y fracaso. No tememos tanto dejar de habitar un cuerpo humano como dejar de ser privilegiados. No nos angustia tanto cambiar de forma como cambiar de condiciones, ya sea reencarnarnos en otro animal o, en un escenario más futurista, en algún tipo de entidad inorgánica que aún no conocemos.

Esa observación encierra una intuición más profunda de lo que parece: quizá lo que realmente valoramos no es la especie ni el sustrato, sino la experiencia que ese «yo» futuro será capaz de habitar. No el cuerpo en sí, sino el horizonte de mundo que ese cuerpo —biológico, artificial o híbrido— le permita desplegar. No la materia que lo compone, sino la amplitud, la intensidad y la calidad de la vivencia que pueda sostener.

Hasta ahora hemos explorado distintas posibilidades en torno a la continuidad de la mente. Antes de avanzar, conviene distinguir con precisión tres conceptos que suelen confundirse: reencarnación, inmortalidad y resurrección, porque no significan lo mismo ni implican las mismas condiciones. La reencarnación implicaría que una identidad mental pudiera continuar en un nuevo soporte, en otro «cuerpo», sea biológico o digital. Es decir, que el patrón que constituye una mente —su estructura funcional, su organización informacional— pudiera trasladarse y seguir operando en otro sustrato distinto al original. La inmortalidad, en cambio, no requiere traslado alguno: consistiría simplemente en no interrumpir nunca la continuidad del proceso. No morir. Seguir existiendo indefinidamente en el mismo soporte, manteniendo la coherencia interna del sistema; un concepto que ya hemos explorado en el capítulo anterior. La resurrección, por su parte, introduce un matiz distinto: implica una interrupción. El sistema se detiene, deja de operar y más tarde es reactivado. No es continuidad, sino restauración. No es traslado, sino reanudación tras una pausa radical.

Estas distinciones no son meramente semánticas. Cada una plantea desafíos técnicos, filosóficos y ontológicos distintos. Y cada una obliga a preguntarnos qué es exactamente lo que debe preservarse —soporte, estructura, memoria, experiencia, continuidad— para que podamos decir que sigue siendo «el mismo». Por ejemplo, la posibilidad técnica de una reencarnación se apoya en una propiedad fundamental de la computación digital: el mismo programa puede ejecutarse en distintas máquinas físicas siempre que compartan el mismo conjunto de instrucciones. El hardware puede variar en fabricante, forma o materiales; pero si implementa la misma arquitectura lógica, el programa funcionará del mismo modo. El soporte cambia, la estructura informacional permanece. En ese sentido, la identidad funcional no estaría anclada a un cuerpo concreto, sino al patrón que lo organiza. Y si el cerebro —como cada vez sugieren más teorías— es, en esencia, una máquina de cómputo biológica extraordinariamente compleja, entonces la pregunta deja de ser si es posible trasladar ese patrón y pasa a ser cuándo y cómo lograremos comprenderlo con suficiente precisión como para hacerlo. Esto recuerda de algún modo a lo que diversas religiones como el hinduismo o tradiciones filosófico-espirituales como el budismo han defendido durante milenios: la idea de que algo esencial —llámese alma, consciencia o principio vital— puede transitar de un cuerpo a otro.

La resurrección, en cambio, es algo distinto. No implica cambiar de cuerpo, sino reaparecer después de haber cesado. En términos digitales, sería apagar completamente un sistema —detener su actividad— y, tiempo después, volver a encenderlo desde la misma configuración preservada. Si la identidad depende del patrón dinámico de información, y ese patrón puede conservarse y reactivarse, entonces la «resurrección» deja de ser necesariamente un acto sobrenatural y pasa a ser, al menos en principio, un problema de ingeniería. La pregunta ya no sería teológica, sino técnica y filosófica: ¿qué es exactamente lo que debe preservarse para que podamos decir que alguien «ha vuelto»?

Aunque hayamos definido la resurrección como continuidad —no del cuerpo, sino del patrón—, desde el punto de vista del observador externo bastaría con que esa estructura informacional se preservara, aunque fuera trasladada a otro soporte. Si los recuerdos, las respuestas, el carácter, la forma de razonar y de reaccionar resultaran indistinguibles, concluiríamos que «es la misma persona». Pero desde el punto de vista de la propia experiencia consciente, la cuestión se vuelve mucho más delicada. ¿Es suficiente con preservar el patrón funcional? ¿O hace falta una continuidad ininterrumpida de la experiencia? Y si esa continuidad es necesaria, ¿cómo se mantiene? Como vimos en el capítulo anterior, nuestro propio cuerpo cambia pieza a pieza a lo largo de la vida: los átomos se reemplazan, las proteínas se degradan y se reconstruyen, las conexiones neuronales se reorganizan constantemente. Y, sin embargo, sentimos que seguimos siendo «el mismo». No conservamos la misma materia; conservamos —aparentemente— una continuidad dinámica del proceso. No es la sustancia lo que permanece, sino el flujo organizado que se renueva sin cesar mientras se experimenta a sí mismo.

La pregunta, por tanto, es desconcertante: si ya sobrevivimos al cambio continuo de nuestros átomos sin perder la sensación de identidad, ¿qué es exactamente lo que debe preservarse para que esa identidad no se rompa? ¿La materia? ¿El patrón? ¿La experiencia ininterrumpida? ¿O algo más sutil que todavía no sabemos nombrar?

Esto abre otra grieta aún más incómoda. Cuando una persona muere clínicamente durante unos minutos y luego regresa, para los demás sigue siendo la misma. Conserva recuerdos, carácter, gestos, historias compartidas. Pero ¿cómo puede ella saber que la experiencia consciente que ahora habita es exactamente la misma que se interrumpió y no una copia perfecta que simplemente continúa donde la anterior se apagó? Desde fuera, no hay diferencia observable. Desde dentro, tampoco tenemos acceso a ningún marcador que garantice una continuidad absoluta del «yo». Solo memoria. Solo narrativa. Solo la sensación persistente de ser quien ya éramos.

Así pues, la identidad puede ser una propiedad funcional verificable externamente, mientras que la experiencia consciente es radicalmente privada, inaccesible a cualquier contraste objetivo con las herramientas actuales.

Quizá el «yo» podría no ser una sustancia que viaja intacta a través del tiempo, sino una continuidad dinámica que se rehace a cada instante y que solo percibe su propia continuidad porque recuerda. Es decir, no somos algo que permanece, sino un proceso que se narra a sí mismo desde el pasado inmediato. Un sistema que traza la continuidad a través de la memoria, como un ordenador que se apaga en un punto de un videojuego y que, gracias al guardado, puede reanudarse sin que se sienta la ruptura, como si nada hubiera ocurrido.

Esto llevaría a que cualquier identidad estable no sea más que una ilusión funcional: una ficción coherente que el cerebro construye para no disolverse en el flujo continuo del cambio.

En el fondo, si la materia cambia —los átomos, todo—, quizá la persistencia del «yo» resida en la memoria, en el recuerdo, que a su vez está inscrito en materia organizada.

QUINTA PARTE
La vida inorgánica

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DE LA INTELIGENCIA A LA TECNOLOGÍA

Jane Goodall no salía de su asombro cuando, en plena selva de Gombe, observó a un joven chimpancé arrancar una rama, pelarla cuidadosamente y utilizarla para extraer termitas de un nido. Hasta entonces, el uso deliberado de herramientas se consideraba una característica exclusivamente humana. Goodall, una de las tres grandes damas de la primatología, junto a Dian Fossey y Biruté Galdikas, discípulas todas de Louis Leakey, revolucionó nuestra comprensión de la inteligencia animal. Con paciencia, respeto y una mirada nueva, demostró que los chimpancés no solo fabrican herramientas, sino que también sienten (al menos en el sentido de los humanos), cooperan, aprenden unos de otros y poseen formas complejas de comunicación. Gracias a su trabajo, la línea que separa a los humanos del resto del reino animal comenzó a desdibujarse para siempre.

Desde entonces, el uso de herramientas, ese antiguo símbolo de humanidad, ha dejado de ser un rasgo exclusivo de los humanos. Hoy sabemos que, además de los humanos y nuestros parientes primates más cercanos, otras especies también las fabrican y emplean: los cuervos moldean alambres para alcanzar comida, los pulpos recogen conchas para protegerse y los delfines utilizan esponjas marinas para buscar presas en los fondos arenosos. Cada uno a su manera, ha demostrado que el uso de herramientas y la inteligencia avanzada no son un privilegio humano, sino una estrategia que la evolución ha ensayado en distintas formas de vida.[32]

Sin embargo, los humanos hemos ido mucho más allá: no contentos con nuestras capacidades biológicas, durante toda la historia de la humanidad hemos creado acumulativamente tecnología para tratar de mejorarnos, creando herramientas que nos aumentan tanto física como intelectualmente, ampliando así aún más nuestra ventaja frente al resto de especies de animales. Fabricamos hachas o cuchillos de sílex como extensión de nuestros dientes; arcos, flechas y ondas como extensión de nuestros brazos para poder lanzar piedras más fuerte y más lejos; diseñamos carros tirados por animales, y más tarde por motores de combustión, como extensión de nuestras piernas, para poder transportarnos más rápido y más lejos. Pero no nos hemos conformado con querer mejorar nuestras capacidades físicas, sino que también hemos querido aumentar nuestras capacidades cognitivas. Desarrollamos la escritura como extensión de nuestra memoria y nuestra capacidad de comunicación, y también las matemáticas, para explicar el universo que nos rodea y, en combinación con la escritura, para poder hacer cálculos más complejos y precisos.

Toda esta tecnología ha sido transmitida y perfeccionada de forma acumulativa, generación tras generación, de manera que, milenios más tarde, fuimos capaces de crear las máquinas de cómputo y los ordenadores como extensiones de nuestra capacidad de razonamiento. Lo mismo ha sucedido con infinidad de avances tecnológicos que consiguen superar nuestras limitaciones cognitivas; hasta que, finalmente, creamos la inteligencia artificial. Pero ¿qué es realmente la inteligencia artificial? ¿Es una herramienta más, como tantas otras creadas por el ser humano, o estamos ante algo que va más allá, que trasciende el resto de nuestros inventos y que podría llegar a adquirir entidad propia?

Quizá no se trate solo de una tecnología, sino del germen de un nuevo estado evolutivo, de una forma distinta de existencia. ¿Podría la inteligencia artificial llegar a ser un nuevo tipo de vida —no biológica, pero vida, al fin y al cabo— dotada de agencia, es decir, de la capacidad de tomar decisiones, actuar sobre el mundo y, tal vez, sobre sí misma?

27
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL DÉBIL

Garri Kasparov no podía creer lo que acababa de ocurrir. Se llevó las manos a la cabeza y buscó con la mirada al público, donde se encontraba su madre.

Por primera vez en la historia, una máquina había derrotado al campeón mundial de ajedrez. Era 1997. El superordenador Deep Blue, desarrollado por IBM, derrotó a Kasparov en una partida oficial. Aquel enfrentamiento se convirtió en un hito simbólico: por primera vez, una máquina superaba al ser humano en uno de los juegos más complejos y prestigiosos jamás concebidos. En aquella ocasión no se trataba aún de una inteligencia «aprendida» en el sentido actual, sino de un sistema basado en algoritmos deterministas: árboles de decisión, evaluaciones heurísticas de posiciones y el cálculo exhaustivo de millones de jugadas posibles por segundo. Y, sin embargo, el mensaje era claro: incluso con enfoques puramente algorítmicos, la inteligencia artificial empezaba a rebasar capacidades humanas en dominios que hasta entonces considerábamos exclusivamente nuestros.

Curiosamente, casi un siglo antes de aquel hito, un ingeniero e inventor extraordinario —cántabro de nacimiento y bilbaíno de adopción— ya había intuido que las máquinas podrían llegar a tomar decisiones por sí mismas. En 1914, Leonardo Torres Quevedo presentó en París El Ajedrecista, un dispositivo electromecánico capaz de jugar finales simples de ajedrez —rey y torre contra rey— sin intervención humana. No se limitaba a ejecutar movimientos pregrabados: detectaba la posición de las piezas mediante contactos eléctricos y aplicaba reglas lógicas para elegir la jugada correcta en cada situación, para maximizar la victoria. Era, en esencia, una máquina que detectaba el estado del tablero, decidía y actuaba por cuenta propia, y por ello se le considera uno de los grandes precursores de lo que hoy llamamos inteligencia artificial.

Desde entonces, los avances en este ámbito han sido extraordinarios. Décadas después de Deep Blue, en 2016, AlphaGo —el sistema desarrollado por DeepMind— no solo venció al campeón mundial de Go (considerado el juego de estrategia más complejo que existe), esta vez lo hizo mediante una técnica innovadora de aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning), que consiste en que la máquina no aprende a jugar siguiendo reglas preprogramadas, sino experimentando millones de partidas contra sí misma, evaluando cada movimiento en función de una «recompensa» (ganar la partida) y ajustando sus estrategias para maximizarla. Este enfoque guarda un claro paralelismo con el aprendizaje conductista descrito por el psicólogo B. F. Skinner, uno de los principales exponentes del conductismo, conforme al que un organismo tiende a repetir las conductas que generan refuerzo positivo y a evitar aquellas que conllevan castigo o no aportan beneficio. De manera análoga, el sistema va descartando las jugadas menos efectivas y fortaleciendo aquellas que incrementan sus probabilidades de éxito. El resultado fue asombroso: AlphaGo desplegó jugadas inesperadas, creativas, que ni siquiera los mejores jugadores humanos habrían imaginado.

Todos estos ejemplos de máquinas superando a los humanos demuestran que, desde hace ya tiempo, la inteligencia artificial ha logrado realizar ciertas tareas cognitivas mejor que el ser humano más capacitado en esa labor concreta. Traducir idiomas, detectar tumores en radiografías o tomografías que escapan al ojo humano o jugar a juegos de estrategia con una precisión que supera nuestros propios límites, son solo algunos ejemplos. Pero todo esto, por muy sofisticado que nos parezca, aún pertenece al terreno que llamamos narrow artificial intelligence o inteligencia artificial débil, y cada tarea, ya sea jugar al ajedrez, detectar anomalías en imágenes o la conducción autónoma, requiere de algoritmos diferentes, o al menos requiere de un entrenamiento diferente para cada uno de esos algoritmos —qué significa aquí «entrenar» lo exploraremos en los próximos capítulos—.

Dicho de otra manera, si quisiéramos que un modelo[33] de inteligencia artificial débil que sabe jugar al ajedrez mejor que el campeón mundial condujera un coche de manera autónoma, traduzca un texto o detecte cánceres en radiografías, sería imposible. Están preparados para hacer una sola tarea. En definitiva, las inteligencias artificiales débiles no son algoritmos generalistas y no pueden hacer tareas diferentes al propósito para el que han sido entrenados. Sin embargo, con el cerebro humano no ocurre lo mismo. A un niño o una niña le podemos enseñar a jugar al ajedrez, pero también le podemos enseñar a hablar un idioma, a localizar animales en imágenes, a andar o a conducir un vehículo, y aprenderá a realizar estas actividades tan diferentes sin dificultad. El cerebro humano, por tanto, es una máquina preparada para aprender infinidad de tareas; es generalista, o, al menos, aunque tenga partes diferenciadas, está orquestado para funcionar como un único órgano generalista. Si pudiéramos hacer eso con una máquina, habríamos alcanzado lo que llamamos inteligencia artificial general.

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LOS GRANDES MODELOS DE LENGUAJE

Más de un siglo después del descubrimiento de las neuronas, las grandes redes neuronales artificiales —los modelos de inteligencia artificial más avanzados, como ChatGPT, Gemini o Deepseek conocidos como LLMs (Large Language Models)— se inspiran precisamente en la estructura que Ramón y Cajal reveló. Reciben ese nombre por analogía con las redes neuronales orgánicas, aunque su funcionamiento interno sea, en muchos aspectos, muy distinto. La invención de estas redes artificiales supuso un auténtico cambio de paradigma. Dejaron atrás la lógica de los algoritmos clásicos —aquellos que consistían en secuencias explícitas de instrucciones— para dar paso a sistemas que no se programan, sino que aprenden por sí mismos a partir de grandes volúmenes de datos.

En mi opinión, se deberían de dejar de llamar algoritmos. Son otra cosa. No ejecutan instrucciones secuenciales predefinidas ni siguen un guion lógico explícito. Construyen internamente sus propias representaciones a partir de la experiencia, ajustando millones —o billones— de parámetros. El conocimiento no está codificado en reglas, sino distribuido en un entramado de relaciones. Más que algoritmos, estos sistemas se parecen a estructuras aprendidas, a organismos computacionales cuyo funcionamiento no puede entenderse leyendo código, sino observando su comportamiento. Programamos el proceso de aprendizaje, no el resultado. Y esa diferencia lo cambia todo.

Las primeras versiones de estas redes se propusieron ya en los años cincuenta y sesenta, con modelos como el perceptrón de Frank Rosenblatt, inspirado a su vez en los esquemas lógicos que unos años antes habían formulado McCulloch y Pitts. Sin embargo, durante décadas, el potencial de las redes neuronales artificiales permaneció latente. La disciplina atravesó varios de los llamados «inviernos de la inteligencia artificial» a lo largo del siglo XX: periodos de escepticismo, desinterés y estancamiento tecnológico. En su gran mayoría, la industria de la inteligencia artificial llegó a la conclusión de que ese enfoque no funcionaría y optó por otros caminos —sistemas expertos, reglas simbólicas, heurísticas— que ofrecían resultados más inmediatos y controlables. Pero hoy sabemos que el problema no era tanto conceptual como de escala. Faltaban, sobre todo, dos ingredientes fundamentales: suficiente potencia de cálculo para entrenar redes de gran tamaño y volúmenes masivos de datos con los que alimentarlas. Sin esos elementos, las redes neuronales no podían desplegar el comportamiento que sus defensores intuían que era posible.

Aun así, unos pocos investigadores, entre ellos Geoffrey Hinton, mantuvieron la convicción de que, con el tamaño adecuado y los recursos necesarios, aquellas ideas acabarían funcionando. El tiempo terminó dándoles la razón. En 2024, Hinton recibió el Premio Nobel de Física, junto a John Hopfield, por sus contribuciones fundamentales al desarrollo de las redes neuronales artificiales y el aprendizaje automático, sentando las bases de buena parte de la inteligencia artificial moderna. Pero no fue hasta que la capacidad de cómputo se multiplicó de forma radical —impulsada por la adopción masiva de GPUs, en gran parte desarrolladas por NVIDIA, procesadores originalmente diseñados para videojuegos, pero extraordinariamente eficaces al ejecutar miles de operaciones en paralelo— cuando el panorama empezó a cambiar de verdad. Estas arquitecturas permitieron paralelizar el entrenamiento de redes neuronales a una escala inédita. A ello se sumó, en 2016, el desarrollo de una arquitectura verdaderamente revolucionaria: las redes neuronales de tipo Transformer[34] —la «T» de GPT, Generative Pre-trained Transformer— introducidas en el célebre artículo de Google «Attention Is All You Need». Esta arquitectura permitió, por primera vez, mantener y gestionar el contexto en textos largos de forma eficiente, capturando relaciones complejas entre palabras sin necesidad de procesarlas secuencialmente.

La combinación de esos tres elementos —nueva arquitectura, potencia de cálculo y grandes volúmenes de datos— hizo posible escalar el tamaño y el entrenamiento de estas redes neuronales artificiales hasta niveles antes impensables, desbloqueando capacidades que durante décadas habían permanecido latentes. Pero aún faltaba una pieza decisiva: el aprendizaje autosupervisado (self-supervised learning). Este enfoque permitió entrenar modelos de inteligencia artificial sin depender de datos etiquetados manualmente por humanos. Hasta entonces, era necesario que personas clasificaran (etiquetaran) millones de ejemplos —señalando, por ejemplo, dónde aparece un perro en cada imagen o transcribiendo palabra por palabra un audio—, un proceso lento, costoso y limitado. Pero con el aprendizaje autosupervisado, la propia máquina genera sus conjuntos de datos de aprendizaje a partir de los datos mismos. En lugar de depender de etiquetas externas creadas por humanos, el modelo aprende formulándose preguntas internas sobre la información que recibe.

Por ejemplo, en el caso del lenguaje, el sistema mismo oculta una palabra dentro de una frase y se le pide al modelo que la prediga a partir del contexto. Después se compara su predicción con la palabra real —el ground truth—: si acierta, no haría falta ajustar los parámetros;[35] si falla, el sistema modifica sus conexiones internas para hacerlo mejor la próxima vez. El mismo principio se aplica a otros dominios: completar partes faltantes de una imagen, anticipar el siguiente fragmento de una secuencia de vídeo o prever el siguiente paso en una serie temporal.

Esta idea extraordinariamente simple —ocultar información y luego comprobarla— elimina la necesidad de un etiquetado humano masivo en gran parte del aprendizaje. De este modo, los datos no etiquetados —prácticamente ilimitados: textos, imágenes, sonidos, vídeos— se convierten en material de entrenamiento. Fue precisamente este cambio el que permitió escalar el aprendizaje de forma exponencial, tanto en tamaño como en riqueza, y con todos estos avances convergiendo, surgieron los LLMs: redes neuronales de una escala sin precedentes, capaces de aprender directamente del lenguaje humano. Y con ellos llegaron sistemas como ChatGPT, Claude o Gemini. A partir de ahí, el cambio fue rápido, visible y profundo. Lo demás, ya es historia.

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ENTRENAR ES ENSEÑAR

Para comprender cómo se entrenan —o, dicho de otro modo, cómo aprenden— estas redes neuronales artificiales, conviene partir de una idea básica: todos los llamados «cerebros digitales», como GPT de OpenAI o Gemini de Google, comienzan esencialmente vacíos y tienen que ser entrenados. En ese sentido, la analogía con un recién nacido resulta útil. Un bebé nace sin saber matemáticas, historia o lenguaje, pero dispone de una arquitectura biológica preparada para aprender. Lo que en una máquina llamamos «entrenar», en un ser humano lo llamaríamos «enseñar». Enseñar matemáticas, ciencias, historia, pero también enseñar a hablar o a dibujar. El niño aprenderá recibiendo información a través de sus sentidos, principalmente de la vista y del oído. Pero en el caso de los LLMs, ese entrenamiento ocurre leyendo enormes cantidades de texto: toda la web accesible, Wikipedia, artículos científicos, documentos técnicos. Muchos más textos de los que cualquier persona podría leer a lo largo de toda su vida —decenas de miles de veces más—. En los modelos más recientes, este aprendizaje se amplía también al ámbito audiovisual: ver imágenes, ver vídeos y escuchar audios.

Esta fase de entrenamiento no enseña tareas concretas, sino que construye un conocimiento generalista del mundo: patrones, relaciones y estructuras que luego podrán reutilizarse en contextos muy distintos. Es comparable a la etapa temprana del aprendizaje humano, en la que un niño absorbe lenguaje, gestos y normas sociales sin instrucciones explícitas, simplemente a partir de la exposición continua al entorno. Sería la primera fase del entrenamiento, el aprendizaje autosupervisado.[36] En esta etapa no hay un profesor o profesora humana que indique qué está bien o qué está mal. Como vimos en el capítulo anterior, es el propio sistema el que genera sus señales de aprendizaje a partir de los datos mismos. Por ejemplo, el propio sistema presenta un texto con palabras ocultas e intentar predecirlas o una secuencia incompleta que debe continuar. Si acierta, no necesita ajustar sus parámetros; si falla, los corrige. A partir de este mecanismo tan simple —predecir, comparar y ajustar—, el modelo aprende gradualmente a capturar las estructuras profundas del conocimiento humano.

En el proceso de entrenamiento de estos modelos de inteligencia artificial, toda la información acaba comprimida en un entramado de neuronas artificiales o, más exactamente, en las conexiones entre ellas. En la jerga de la inteligencia artificial, a esas conexiones ajustables se las denomina parámetros. Durante el aprendizaje, sus valores se modifican progresivamente para capturar regularidades del lenguaje, del mundo o de la tarea en cuestión. Los parámetros cumplen un papel funcionalmente análogo a las sinapsis en un cerebro orgánico: son el lugar donde se almacena la experiencia y desde donde emergen las capacidades del sistema, aunque el cerebro biológico siga siendo mucho más complejo en su arquitectura y funcionamiento.

A medida que el modelo de inteligencia artificial entrena, no memoriza datos como lo haría una base de datos para consultarlos después, ni los guarda explícitamente, sino que modifica los valores o pesos de esas conexiones entre neuronas, reorganizando internamente su estructura para capturar patrones, relaciones y regularidades presentes en los datos. En esencia, el conocimiento queda codificado en la forma en que esas conexiones entre neuronas se refuerzan o debilitan, simulando lo que ocurre —aunque por mecanismos muy distintos— en el cerebro humano. Este proceso de aprendizaje no genera reglas explícitas ni estructuras fácilmente comprensibles para nosotros, sino que encapsula el conocimiento de forma altamente eficiente y todavía en gran parte ininteligible para los humanos. Aun así, estamos comenzando a dar los primeros pasos para interpretarlo.

Para poner en perspectiva la eficiencia de estos modelos frente a nuestro cerebro, basta con comparar órdenes de magnitud. Incluso los chatbots más avanzados disponen de aproximadamente un billón (en escala europea) de conexiones entre «neuronas» artificiales —a los que, recordemos, solemos referirnos como parámetros o pesos—, la medida estándar del tamaño de estas grandes redes. En cambio, si hacemos un cálculo equivalente, el cerebro humano cuenta con unos 86 mil millones de neuronas, cada una conectada, en promedio, a unas 7.000 sinapsis, lo que suma un total aproximado de 600 billones de conexiones. 600 billones frente a un solo billón.

La analogía, por supuesto, es imperfecta: ni una sinapsis equivale a un parámetro ni una neurona biológica se comporta como una unidad artificial. Aun así, la comparación resulta reveladora. Estos modelos —aunque, como cualquier sistema complejo, también cometan errores, las llamadas alucinaciones,[37] generalmente con menor frecuencia que un ser humano— son capaces de manejar volúmenes inmensos de información: libros completos, fechas históricas, fórmulas matemáticas, fragmentos de código o teorías científicas, y de relacionarlos entre sí en cuestión de segundos. Todo ello se logra con una infraestructura «neuronal» miles de veces más simple que la del cerebro humano.

Esto no significa que la máquina supere al ser humano en todas las tareas cognitivas, pero sí pone de manifiesto que hemos alcanzado una nueva forma de eficiencia cognitiva no biológica, capaz de rivalizar e incluso de superar, al menos en gran parte de funciones, las capacidades del cerebro humano.

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LA IMPORTANCIA DEL LENGUAJE

No es casualidad que las inteligencias artificiales con las que hoy interactuamos —como ChatGPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi o Claude— sean conocidas como «grandes modelos de lenguaje», ya que su materia prima esencial no es otra que el lenguaje. Como hemos visto en los capítulos anteriores, han sido entrenadas con cantidades ingentes de datos textuales, y su capacidad emerge precisamente de esa exposición masiva al lenguaje humano. Por tanto, para entender el origen de estas inteligencias artificiales basadas en lenguaje, es inevitable retroceder mucho más atrás en el tiempo, hasta el propio nacimiento del lenguaje humano.

No tenemos una fecha precisa para el nacimiento del lenguaje oral, pero todo apunta a que su origen es mucho más antiguo de lo que durante décadas se creyó. Los avances recientes en paleoantropología, y en particular los hallazgos de Atapuerca, están obligándonos a replantear cuándo y cómo surgió esta capacidad que hoy consideramos central en lo humano. El origen del lenguaje puede rastrearse de forma indirecta tanto a través de la paleoantropología como desde la lingüística histórica —o la arqueología lingüística—, aunque por caminos muy distintos. Por ejemplo, en algunos lenguajes muy antiguos, como el euskera, el análisis de raíces compartidas permite intuir cómo el lenguaje se fue construyendo a partir de la experiencia material del mundo. Palabras como haizto, haizkor o haitzur —«cuchillo», «hacha» y «azada»— comparten la raíz haitz, que significa «piedra», y remiten a una realidad en la que la tecnología, las herramientas y la vida cotidiana estaban hechas de ese material: la Edad de Piedra. Sin embargo, estas huellas lingüísticas solo nos permiten sugerir contextos y rastrear formas tempranas de conceptualización, pero no reconstruir con exactitud cuándo surgió ese lenguaje, y mucho menos cuándo ni cómo apareció el lenguaje hablado. Para acercarnos a sus capacidades reales, debemos recurrir a otro tipo de evidencias.

Más allá de las huellas lingüísticas, el estudio más sólido proviene del análisis anatómico. En yacimientos como la Sima de los Huesos, en Atapuerca, los investigadores han podido reconstruir las estructuras óseas del sistema auditivo de homínidos que vivieron hace más de 400.000 años y compararlas con las nuestras. La conclusión es reveladora: nuestros ancestros escuchaban prácticamente el mismo rango de frecuencias que los humanos actuales, lo que sugiere que ya poseían la capacidad biológica necesaria para percibir —y probablemente emitir— sonidos complejos. Este no es un dato menor si tenemos en cuenta que, en el reino animal, la capacidad auditiva está estrechamente ligada a la capacidad de emitir sonidos. En general, los organismos oyen aquello que pueden producir, y la evolución tiende a ajustar ambos sistemas de forma conjunta. Que estos homínidos compartieran nuestro rango auditivo sugiere que también poseían la capacidad anatómica y neurológica para emitir sonidos complejos, algo que no ocurre en otros primates actuales como el chimpancé, cuyo rango de frecuencias es mucho más limitado. Todo ello apunta a que formas tempranas de lenguaje oral —o al menos de comunicación vocal avanzada— existían ya en poblaciones preneandertales. A estas habría que sumar otras formas de comunicación, como el lenguaje gestual, que probablemente convivieron y se reforzaron mutuamente durante largos periodos de nuestra evolución.

El lenguaje oral, en cambio, ofrecía ventajas evolutivas decisivas: liberaba las manos, permitía comunicarse en la oscuridad, coordinarse a distancia sin contacto visual y, sobre todo, amplió de forma radical el ancho de banda de la comunicación entre individuos —aunque siga siendo extremadamente pequeño si lo comparamos con la transmisión digital de información[38]—. Aquello que mediante un lenguaje exclusivamente gestual habría requerido mucho más tiempo, proximidad o atención visual podía expresarse de manera rápida y continua, con una riqueza de matices muy superior y a mayor escala, simplemente a través de la voz. Gracias al lenguaje oral, pensamientos, recuerdos, intenciones y modelos del mundo pueden transmitirse de un cerebro a otro con una fidelidad y una riqueza expresiva imposibles por otros medios.

Pero lo que también resulta indiscutible es que el lenguaje transformó radicalmente nuestra especie al permitir la transmisión intergeneracional de conocimientos, normas, técnicas y relatos. Gracias a él, la cultura pudo acumularse, amplificarse y dar lugar a las civilizaciones complejas que hoy conocemos. También permitió conectar cerebros individuales entre sí de una manera sin precedentes, enlazando mentes humanas como si fueran neuronas dentro de una red mayor. De algún modo, el lenguaje convierte a una sociedad en un sistema cognitivo distribuido, haciendo que no pensemos solo de manera individual, sino también colectiva. Las ideas circulan, se combinan, se corrigen y se acumulan entre muchas mentes, igual que lo hacen las señales en una red neuronal. La interconexión ha permitido que el conocimiento no se pierda con cada individuo, sino que se conserve, se refine y se amplifique acumulativamente a lo largo del tiempo.

Precisamente, esa conexión entre cerebros parece haber sido una de las claves decisivas del éxito de nuestra especie. No fue solo una cuestión de capacidad cognitiva individual. De hecho, los neandertales y otras especies humanas tenían cerebros tan grandes o incluso mayores que los de Homo sapiens. Sin embargo, lo que nos dio ventaja no fue tanto la inteligencia aislada, sino una habilidad cooperativa muy superior. Nuestra fortaleza residió en la capacidad de pensar juntos, de coordinar acciones complejas, de transmitir conocimiento acumulado y de aprender unos de otros a gran escala. Esa cooperación no se apoyaba únicamente —aunque sí de manera fundamental— en el lenguaje hablado. Gracias a él fue posible construir normas compartidas, establecer rituales, transmitir enseñanza y, en última instancia, dar forma a la cultura.

Esta idea la desarrolla con gran claridad el profesor de Harvard Joseph Henrich en su libro The Secret of Our Success. Según Henrich, lo que explica el triunfo evolutivo del Homo sapiens no es que seamos individualmente más inteligentes, sino que somos mejores aprendiendo colectivamente, construyendo una inteligencia cultural distribuida que ningún individuo, por brillante que sea, podría alcanzar por sí solo. Un Homo sapiens aislado podía no ser más inteligente que un neandertal; pero un grupo de Homo sapiens, compartiendo conocimiento, sí lo era. En ese sentido, el lenguaje, junto con otras formas de comunicación, conecta mentes y generaciones, convirtiendo a la humanidad en un sistema cognitivo acumulativo capaz de superar, una y otra vez, los límites de cualquier cerebro individual.

Del mismo modo, el lenguaje dio un salto decisivo con la invención de la escritura. Gracias a ella, el conocimiento pudo perdurar más allá de la vida de una mente individual, sobrevivir a la muerte de quienes lo generaron y viajar intacto a través del espacio y del tiempo. La escritura permitió conectar mentes que nunca se conocieron, separadas no solo por la distancia, sino también por siglos o incluso milenios de diferencia temporal. Por primera vez, las ideas dejaron de depender exclusivamente de la memoria viva. Pudieron acumularse, corregirse, reinterpretarse y ampliarse generación tras generación. Así, la humanidad no solo pensó en común en un mismo momento histórico, sino que empezó a pensar en red a lo largo del tiempo, construyendo una inteligencia colectiva que trasciende a cualquier individuo y que sigue creciendo mucho después de que sus autores hayan desaparecido.

Gracias a la proyección del conocimiento más allá de la memoria biológica, las nuevas inteligencias artificiales encarnan y condensan siglos de pensamiento humano. Los modelos con los que interactuamos han sido entrenados sobre una vasta documentación que recoge ciencia, literatura, historia, técnica y cultura: una memoria colectiva que ninguna mente individual podría abarcar. Al dialogar con ellas, no hablamos únicamente con una máquina, sino con una expresión organizada del conocimiento humano acumulado. En este sentido, estos nuevos cerebros digitales no surgen de la nada, sino que son fruto de siglos de lenguaje estructurado, de pensamiento codificado y de cultura escrita. El lenguaje no es solo el medio a través del cual interactuamos con estas máquinas, es también el sustrato histórico y cognitivo sobre el que han sido construidas.

Por eso conviene subrayar que el dominio del lenguaje, en todas sus formas, ha sido un factor decisivo en el desarrollo de la inteligencia artificial. El lenguaje —y, más tarde, a través de la escritura— hizo posible la acumulación, conservación y transmisión del conocimiento a lo largo de generaciones. Sin ese proceso previo no habría corpus, ni contexto, ni una memoria cultural compartida sobre la que entrenar estos sistemas. Incluso si la tecnología pudiera surgir de manera abrupta en una sola generación —cosa improbable, dado su carácter acumulativo—, sin esa herencia lingüística y cultural los grandes modelos de lenguaje simplemente no podrían haber existido.

Pero para que toda esa herencia pudiera convertirse en inteligencia artificial, era necesario superar un obstáculo decisivo: que las máquinas no solo procesaran palabras, sino que fueran capaces de comprender su contenido, captar su significado, contexto e intención. Ese ha sido, durante décadas, el Santo Grial de la inteligencia artificial…

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EL SANTO GRIAL DE LA IA

Mi padre inventó una lengua.

Descubrió algo fundamental: lo que realmente dificulta aprender un idioma no es memorizar un nuevo vocabulario, sino asimilar su estructura, su gramática profunda. Aprender palabras es relativamente sencillo; lo complejo es interiorizar una nueva manera de organizar el pensamiento. A partir de esa intuición, se preguntó qué ocurriría si pudiéramos construir frases manteniendo la estructura mental de nuestra lengua materna, pero utilizando un vocabulario y una gramática casi universales. Es decir, que la estructura profunda de nuestra mente permaneciera constante, y que bastara con aprender unas pocas reglas sencillas y manejar un diccionario universal cuyo significado podría ser reconocido sin dificultad por la mayoría de las personas. Si existiera una forma así de organizar el lenguaje, solo haría falta aprender unas reglas básicas para comunicarnos sin la enorme curva de aprendizaje que hoy implica dominar un idioma nuevo. A esa idea la llamó Multilingua. Su objetivo no era crear una lengua planificada más, sino algo mucho más ambicioso: un «esperanto natural».

El esperanto es una lengua planificada creada a finales del siglo XIX por L. L. Zamenhof con la intención de servir como idioma internacional fácil de aprender. Sin embargo, pese a su simplicidad, introducía una estructura gramatical nueva que exigía al hablante adoptar, en la mayoría de los casos, un marco mental distinto, y su vocabulario estaba basado en un conjunto limitado de lenguas naturales, por lo que no era verdaderamente universal. Sin duda, el esperanto fue un gran paso, pero la propuesta de Multilingua aspiraba a ir más allá: no imponer una nueva estructura lingüística, sino apoyarse en la que cada persona ya posee, reduciendo al mínimo la fricción cognitiva del aprendizaje.

Mi padre aprendió esperanto con apenas catorce años, a partir de un libro que logró localizar gracias a una asociación esperantista que existía entonces en la calle Barrenkale Barrena del Casco Viejo de Bilbao. Fue precisamente durante ese aprendizaje cuando comenzó a percibir sus limitaciones. A partir de esa experiencia imaginó una lengua franca aún más fácil de aprender, pensada no para sustituir a las demás, sino para preservar la diversidad lingüística y proteger las lenguas minoritarias.

Conforme a su visión, una lengua común que se pudiera expresar a través de las estructuras de nuestra propia lengua materna permitiría que idiomas minoritarios —como el euskera, una de las grandes joyas del patrimonio lingüístico europeo, al ser una lengua preindoeuropea[39]— no desaparecieran diluidos en la uniformidad lingüística, entendiendo que las lenguas constituyen uno de los patrimonios culturales intangibles más valiosos de la humanidad. Como solía decir él, «si se rompe una estatua de Buda o se quema un cuadro famoso, el mundo se escandaliza; pero cada día mueren lenguas completas y nadie se lleva las manos a la cabeza». Y con cada lengua que desaparece no solo perdemos palabras, sino una manera única de mirar, entender y habitar el mundo: una forma irrepetible de clasificar la realidad, de nombrar la experiencia y de pensar.

Aunque ingeniero de profesión, mi padre pasó toda su vida intentando reducir y simplificar la complejidad, movido por una profunda pasión por las matemáticas, la química, la biología y, sobre todo, el lenguaje. Con ese espíritu de hombre del Renacimiento, y esa inclinación por buscar regularidades y principios comunes bajo la diversidad de las formas, llegó a dedicar más de setenta años a la lingüística. Multilingua fue, en muchos sentidos, como un hijo suyo más —o quizá como una obsesión—, y tal vez por eso mi madre y mis hermanas nunca llegaron a quererlo del todo.

Sin embargo, antes de formular la lengua, paso años analizando gramáticas y vocabularios de cientos de idiomas, en busca de patrones comunes y de reglas universales compartidas por todas las lenguas humanas. Nuestra casa estaba literalmente repleta de estanterías hasta el techo, con miles de gramáticas y diccionarios de todo el mundo. Confieso que, cuando venían amigos, me daba cierta vergüenza: siempre me preguntaban por qué había tantos libros, y yo solía responder que mi padre había tenido una librería[40] —lo cual era cierto, aunque mucho antes de que yo naciera—, una excusa práctica para salir del paso.

De aquel trabajo paciente y obsesivo surgió también su teoría lingüística basada en binomios fundamentales, concebidos como los elementos mínimos comunes a todo lenguaje. Algo así como los «átomos» del lenguaje. O, quizá, usando un símil más contemporáneo, los bits de la comunicación humana: equivalente al 0 y el 1 en computación. A partir de la combinación de esos dos elementos básicos, según esta teoría, podría emerger toda la complejidad lingüística que observamos hoy. Una teoría sencilla en su planteamiento, pero poderosa en sus implicaciones, y capaz de dar cabida a estructuras lingüísticas radicalmente distintas en un mismo marco. Aquella investigación le llevó incluso a intercambiar estudios y correspondencia con Noam Chomsky (uno de los lingüistas más influyentes del siglo XX, fundador de la gramática generativa y también conocido por su activismo político), compartiendo así sus ideas sobre la estructura profunda del lenguaje y sus rasgos comunes.

Además de trabajar en Multilingua y en la teoría lingüística de los binomios fundamentales, mi padre profundizó también en uno de los problemas centrales del lenguaje: la desambiguación del significado, es decir, la capacidad de distinguir qué quiere decir exactamente una palabra en cada contexto, cuando esa misma forma puede tener sentidos distintos. No se trata solo de reconocer una palabra, sino de identificar el concepto preciso al que se refiere en una situación concreta. Esto se vuelve especialmente evidente en el caso de las palabras polisémicas. Tanto para el cerebro humano como en un gran modelo de lenguaje, una misma palabra no posee un significado único y fijo. Pensemos, por ejemplo, en la palabra cabo: puede referirse a un accidente geográfico, a un rango militar, a una cuerda o incluso al extremo de un objeto, entre otros significados posibles. Aquellos estudios, que en su momento parecían puramente teóricos, acabarían influyendo directamente en mis propios desarrollos tecnológicos años después.

Desambiguar, por tanto, consiste en identificar el significado que una palabra adopta en un contexto concreto, ya sea mediante reglas explícitas o mediante otros mecanismos, como las redes neuronales, y en representarlo internamente, bien como una estructura simbólica o como una representación vectorial. Nuestro cerebro y hoy también los LLMs son capaces de identificar cuál de esos significados está en juego gracias al contexto, entendido en un sentido amplio. No interpretamos palabras aisladas, sino palabras inmersas en una red de relaciones, y es esa red la que permite que el significado correcto emerja en cada caso.

Del mismo modo, lo que en una lengua se agrupa en un solo concepto, en otra puede dividirse en varios. En castellano y en inglés, por ejemplo, se usa una única palabra —nieve— para referirnos a realidades muy distintas, mientras que en algunas lenguas inuit existen múltiples términos para describir distintos tipos de nieve según su textura, estado o función. Algo similar ocurre en euskera: arreba significa «hermana», pero solo cuando quien habla es un hombre; si quien habla es una mujer, la palabra correcta es ahizpa. En este caso, lo que en otras lenguas se expresa con una única palabra, se desdobla en conceptos distintos según la relación y el contexto. Pero también sucede lo contrario: hay términos que condensan una idea que en otros idiomas apenas tiene forma. En euskera existe una palabra extraordinaria para afirmar que no se sabe algo, para no dar por cierto aquello que no se ha experimentado: omen. Una forma de respeto y honestidad.

Para entender cómo ocurre esa desambiguación y, en definitiva, la comprensión humana —y, por extensión, cómo replicarla en una máquina—, durante décadas coexistieron distintos enfoques. Uno de los más influyentes fue el enfoque simbólico, también conocido como GOFAI (Good Old-Fashioned Artificial Intelligence), defendido por la mayoría de los lingüistas clásicos —entre ellos Chomsky, y también por las teorías de mi padre, que se inscribían en este marco—. Según este, entender una frase en un idioma consistía en traducirla a un lenguaje interno especial, similar a la lógica o a las matemáticas, aplicando de forma sistemática reglas morfológicas, sintácticas, semánticas, pragmáticas y funcionales que permitían construir una representación explícita, estructurada y sin ambigüedades.

El enfoque simbólico asume que el significado puede fijarse de forma previa, explícita y no ambigua, y que comprender consiste en traducir el lenguaje natural a una estructura lógica interna bien definida. El problema es que el lenguaje humano rara vez funciona así: las palabras no tienen límites nítidos ni significados estables independientes del contexto. Intentar capturar esta plasticidad mediante reglas explícitas conduce inevitablemente a sistemas frágiles, que colapsan ante la mínima variación no prevista. Además, este enfoque no explica cómo se adquiere el significado en primer lugar. Las reglas y símbolos deben ser introducidos a mano, lo que desplaza el problema de la comprensión al diseñador del sistema: alguien tiene que decidir qué conceptos existen, dónde están sus fronteras y cómo se relacionan. En lugar de explicar la comprensión, el modelo la presupone. Por eso, el marco simbólico resulta poco escalable tanto para describir cómo entendemos los humanos como para replicarlo en una máquina.

Aun así, durante mucho tiempo este enfoque ofreció mejores resultados prácticos que el segundo gran paradigma, el de las redes neuronales. Las primeras redes neuronales eran modelos muy limitados, con poca capacidad de representación y aprendizaje, lo que reforzó la idea de que la inteligencia y el razonamiento humanos debían funcionar de manera esencialmente simbólica, mediante reglas explícitas y manipulaciones lógicas. Durante décadas, esta superioridad práctica del enfoque simbólico contribuyó a consolidar la creencia de que comprender y razonar consistía, en el fondo, en operar sobre símbolos bien definidos. Sin embargo, las teorías actuales —y, sobre todo, los sistemas que hoy funcionan mejor— sugieren que comprender no es exactamente eso. Según el enfoque de las redes neuronales,[41] el significado no reside en símbolos explícitos manipulados por reglas, sino en patrones distribuidos de activación: en grupos de neuronas y en los pesos de conexión entre ellas.

Nuestro cerebro realiza este proceso de desambiguación de forma continua y automática, y, hasta hace muy poco, dominar esa capacidad de comprender, desambiguar y representar el lenguaje fue considerado uno de los grandes retos —el auténtico Santo Grial— de la inteligencia artificial. Así lo señaló John Giannandrea en 2017 —entonces responsable de IA en Google y posteriormente en Apple— durante un evento organizado por TechCrunch. La capacidad para comprender y mantener el contexto, manejar la ambigüedad, captar la intención y acceder al significado profundo parecía, por entonces, una facultad exclusivamente humana.

Aunque existían otras arquitecturas que habían llegado muy lejos, fue con la aparición de las redes neuronales de tipo Transformer —y, con ellas, de los grandes modelos de lenguaje— cuando se produjo el verdadero punto de inflexión. Esta nueva arquitectura permitió, por primera vez, mantener el contexto de forma eficiente a lo largo de secuencias largas, sin quedar limitada a unas pocas palabras, como ocurría con enfoques anteriores. Ese manejo profundo del contexto facilitó la desambiguación conceptual y abrió la puerta a una representación mucho más rica del sentido. En este marco, los grandes modelos de lenguaje ofrecen una forma geométrica de representar los conceptos: estos no se almacenan como palabras aisladas, sino como posiciones en espacios vectoriales de alta dimensión —embeddings—, donde los significados se organizan según sus relaciones y distancias. Por ejemplo, en ese espacio matemático —de cientos o miles de dimensiones, imposibles de imaginar intuitivamente—, palabras con significados cercanos —como médico, doctora, hospital, paciente— aparecen próximas entre sí, mientras que conceptos distintos quedan más alejados.

Precisamente por eso, la capacidad de entender, desambiguar y mantener el contexto —durante mucho tiempo uno de los grandes desafíos de la inteligencia artificial— ha empezado a ser dominada.

Y al comenzar a dominar ese proceso, las máquinas no solo aprenden a hablar: empiezan, de algún modo, a comprender.

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LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERAL

«Que el Congreso de los Estados Unidos establezca y financie un programa similar al Proyecto Manhattan, con el objetivo de competir y lograr capacidad de inteligencia artificial general (AGI)». Esta es la recomendación que el informe de la Comisión Económica y de Seguridad Estados Unidos-China presentó al Congreso estadounidense en noviembre de 2024. El documento añadía que debían otorgarse los recursos necesarios a las empresas que están desarrollando inteligencia artificial, computación en la nube y otras infraestructuras estratégicas con el fin de consolidar el liderazgo de Estados Unidos en el ámbito de la AGI. Además, pedía conceder la «calificación DX» (Defense Priorities and Allocations System) para garantizar que el ecosistema de la inteligencia artificial recibiera prioridad nacional.

Por tanto, lograr la AGI no es solo una meta científica, sino uno de los grandes desafíos geopolíticos de nuestro tiempo. Pero ¿qué es exactamente la AGI, esa inteligencia artificial que todos quieren alcanzar? Aunque no existe consenso sobre la definición de AGI, la mayoría de los expertos y publicaciones coinciden en describirla como «una representación teórica de una inteligencia artificial capaz de resolver tareas complejas con capacidades cognitivas humanas generalistas». Recientemente, un paper («A definition for AGI», octubre de 2025) firmado por algunos de los nombres más influyentes del campo, como Max Tegmark, Eric Schmidt o Yoshua Bengio, propuso una definición más precisa: «Una inteligencia artificial general (AGI) es un sistema capaz de igualar o superar la versatilidad y la competencia cognitiva de un ser humano adulto bien educado en la mayoría de las tareas cognitivas del mundo real».

Por tanto, lo verdaderamente llamativo es que, según esta definición, al igual que el cerebro de un adulto, los «cerebros digitales» actuales están ya preparados para realizar la mayoría de las tareas cognitivas que llevamos a cabo los humanos. En otras palabras, son ya generalistas, y cada vez lo son más. Pueden traducir textos, resolver problemas matemáticos, responder a preguntas con más precisión que el humano medio, crear imágenes y vídeos, comprender un documental, programar código, resumir información, razonar e incluso aprender a caminar si se les proporciona un cuerpo físico —como el de un robot—. Y todo ello, sin haber sido específicamente entrenados para cada una de esas tareas, son propiedades emergentes.[42]

La emergencia

Los sistemas emergentes son aquellos en los que las propiedades del conjunto resultante de la agrupación de múltiples partes no pueden explicarse a partir de las propiedades de sus partes constituyentes, sino únicamente a partir de su integración y del carácter interactivo del sistema. Es decir, la emergencia ocurre cuando juntas componentes individuales que por separado parecen inertes o limitados, pero brotan capacidades nuevas, inesperadas, como si el todo guardara un secreto que ninguna de sus partes conocía.

Algunos ejemplos similares a los procesos emergentes pueden encontrarse en los cambios de fase en física, como la humedad —una sola gota de agua no produce humedad— o la superconductividad de ciertos materiales, que se vuelven capaces de conducir la electricidad sin resistencia cuando se alcanzan determinadas condiciones de temperatura extrema.

Pero quizá un ejemplo más fácil de visualizar para entender el concepto de emergencia sea el de una película proyectada en una pantalla LED, frente a los elementos que componen las diferentes imágenes, los píxeles. Un píxel, por sí solo, no contiene historia alguna; lo único que hace es cambiar de color a una frecuencia determinada. Sin embargo, la orquestación de millones de ellos genera una secuencia coherente que percibimos como una narración. Pues bien, esa historia —capaz de transmitir emociones, de provocar risa, ternura, tristeza o reflexión— no puede explicarse a partir de las propiedades de un único píxel, sino que surge únicamente de la interacción y coordinación de todos ellos.

Aunque, en realidad, la «emergencia» es, en cierto modo, una forma elegante de nombrar aquello que revela los límites de nuestra comprensión, una manera de ponerle nombre a aquello que todavía no entendemos o no sabemos explicar por qué ocurre.

En los humanos, el razonamiento, la creatividad y la consciencia podrían también emerger de algún tipo de comportamiento colectivo de las neuronas de nuestra corteza cerebral. Por tanto, al igual que podría estar ocurriendo en nuestro cerebro biológico, esta emergencia parece estar manifestándose ya en los grandes modelos de lenguaje, en los que surgen comportamientos y cualidades no previstas, como el razonamiento, la creatividad e incluso, quizá, algún grado de consciencia. Y, por supuesto, también surge entre ellas la capacidad de realizar tareas generalistas, lo que nos invita a reflexionar sobre la posibilidad de que hayamos alcanzado ya cierto grado de AGI.

Pero esto es algo relativamente nuevo. Hasta la aparición de estos grandes modelos de lenguaje, se pensaba que la AGI no llegaría antes del 2045. Sin embargo, hoy en día ese punto está tan cercano como difuso. Muchos siguen pensando que la llegada de la AGI será algo binario: un modelo de inteligencia artificial la tendrá o no la tendrá. Algo similar a lo que algunos imaginan que ocurre con la vida. Es decir, afirman que habrá un avance tecnológico que lo permitirá: un punto singular en el tiempo, un antes y un después. Metafóricamente, sería algo así como la abiogénesis de la vida digital.

No obstante, tanto en biología como en inteligencia artificial, esa frontera puede no ser tan nítida como parece. De hecho, otros pensamos que, aunque existen catalizadores, la AGI será —y ya está siendo— un proceso gradual. Incluso podríamos decir que, gracias al avance tecnológico que han supuesto estos grandes modelos de lenguaje, hemos alcanzado ya un alto grado de «generalidad» en la inteligencia artificial, es decir, una forma incipiente de AGI.

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MÁQUINAS CON AGENCIA

Durante décadas hemos entendido la inteligencia artificial como una herramienta, una extensión sofisticada de nuestras capacidades. Sin embargo, por primera vez en nuestra historia tecnológica, esa idea empieza a quedarse corta. No estamos creando únicamente instrumentos que nos amplifican, sino sistemas con agencia, capaces de tomar decisiones, perseguir objetivos y operar con una autonomía creciente. Esa capacidad de actuar intencionalmente, de elegir entre alternativas y orientar su comportamiento es precisamente lo que muchos filósofos han considerado el rasgo distintivo de los seres humanos frente al resto de los animales y, hasta ahora, frente a las máquinas.

Un martillo o una llave inglesa son herramientas. Incluso un invento tan extremo como una bomba atómica lo es. Ninguno de ellos posee agencia, no actúan por sí mismos ni toman decisiones. La agencia reside siempre en quien los diseña o los utiliza —los humanos y, en mi opinión, también algunos animales, al menos en cierto grado—. Dicho de otro modo, una herramienta actúa cuando alguien la usa, y un sistema con agencia actúa porque tiene razones o dispone de estados internos que guían su comportamiento, estén definidos únicamente a nivel funcional o también como vivencias subjetivas (experiencias conscientes).

Las aplicaciones de inteligencia artificial débil, como un sistema de reconocimiento de voz o un algoritmo que detecta tumores en imágenes médicas, siguen perteneciendo a esa misma categoría. Son herramientas altamente especializadas, diseñadas para un propósito concreto. Al igual que un destornillador o un taladro, no tienen voluntad, ni capacidad de decidir, ni iniciativa propia.

Pero la AGI es algo radicalmente distinto. Supone un salto cualitativo comparable a una nueva abiogénesis, no biológica, sino tecnológica. Implica el surgimiento de sistemas capaces de actuar, aprender y adaptarse por sí mismos. Del mismo modo que, en su momento, la materia inerte dio lugar a los primeros ingredientes de la vida orgánica —aminoácidos, moléculas precursoras del ADN, compuestos que sirvieron de andamiaje a lo vivo— y, a partir de ellos, a la biología tal como la conocemos, hoy asistimos a un proceso análogo, aunque de naturaleza distinta. La combinación de silicio, redes neuronales artificiales y grandes volúmenes de datos parece estar dando origen a un ente con autonomía propia: un organismo sin biología que, sin embargo, comparte con lo vivo la capacidad de actuar por sí mismo y, quizá, de evolucionar.

Tal vez, por tanto, lo vivo comparta al menos una característica común después de todo: la capacidad de tomar decisiones por sí mismo.

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UN CUERPO PARA LA IA

A principios de 2025, invitado por Jürgen Schmidhuber, visité KAUST, la King Abdullah University of Science and Technology, una institución que se alza en pleno desierto como un faro de ciencia e ingeniería de vanguardia, en las afueras de Yeda, Arabia Saudí. Jürgen es uno de los grandes padres de la inteligencia artificial moderna; de hecho, es autor del artículo científico más citado del siglo XX en el campo de la IA. Hasta el mismo Elon Musk llegó a reconocerlo en una publicación en X que se hizo célebre: «Schmidhuber invented everything».

Un genio —como suele ocurrir con los genios— profundamente peculiar. Esa misma personalidad brillante y combativa le ha llevado a enfrentarse por cuestiones de autoría con otros de los grandes popes de la IA. Schmidhuber reivindica haber sentado las bases de lo que hoy son los LLMs, incluidos los Transformers, las GAN (redes generativas que compiten entre sí y que, tristemente, se hicieron conocidas por su uso en la creación de deepfakes), las LSTM (redes de memoria a corto y largo plazo que fueron precursoras de los Transformers) y el concepto de world models.[43] Algo que, hasta cierto punto, es cierto y que está detrás de sus disputas públicas con figuras como Geoffrey Hinton, galardonado con el Premio Nobel por sus contribuciones fundamentales al desarrollo de las redes neuronales artificiales y al aprendizaje profundo.

KAUST es como un oasis en medio del desierto: un auténtico resort científico donde algunos de los mejores investigadores del mundo, en disciplinas muy distintas, son «fichados», al estilo en que Arabia Saudí incorpora a estrellas del deporte como Cristiano Ronaldo o Jon Rahm, para trabajar con recursos y un margen de autonomía difícil de encontrar en otros lugares. Allí, en una mesa al aire libre, tuvimos una conversación sobre inteligencia artificial, pero también sobre robótica, lo que me llevó a darle vueltas a un proyecto que ya había empezado a redactar, relacionado con la fusión entre lo físico y lo digital; se trataba, en definitiva, de dar un cuerpo a la inteligencia artificial. Lo que se conoce como embodiment.

Aquella reunión me dejó marcado, y meses más tarde —tras algún otro encuentro intermedio—, en julio de 2025, Jürgen me devolvió la visita en Bilbao. Desayunamos en la terraza del hotel The Artist, desde donde se contempla una vista privilegiada del museo Guggenheim: el edificio del arquitecto Frank Gehry emerge como un gran barco de titanio atracado en lo que un día fue un área portuaria e industrial de la ciudad.

En aquella conversación coincidimos en que una forma de vida robótica también debería considerarse vida, aunque de un tipo radicalmente distinto, surgido de otras reglas y de otros materiales. Sin embargo, cuando entramos en la definición de la inteligencia y la AGI, me permití cuestionarlo, aunque con la humildad de saber que estaba ante una de las mentes que han dado forma a la inteligencia artificial tal como la entendemos hoy.

Jürgen comenzó su argumento señalando —y en esto coincidimos— que la inteligencia artificial actual opera, en su mayor parte, dentro de entornos digitales. Superar el test de Turing[44] «tras el telón» —es decir, dentro de un ordenador—, según decía, resulta relativamente sencillo, pero el verdadero salto cualitativo llegará cuando esa inteligencia se proyecte plenamente al mundo físico: cuando la IA se encarne en robots autónomos capaces de desenvolverse en la realidad con la misma soltura que en el software. A este respecto, puso un ejemplo muy ilustrativo: un robot que pudiera hacer el trabajo completo de un fontanero —llegar a la vivienda, identificar la avería, cerrar la llave de paso, desmontar la sección dañada, soldar o sustituir la tubería, volver a ensamblarla, comprobar que no hay fugas, recoger las herramientas y marcharse tras enviar la factura— todo ello sin supervisión humana.

Solo entonces —insistía Jürgen— podremos hablar de una inteligencia verdaderamente general, porque habría dado el salto de la computación a lo tangible, del entorno virtual al físico. Según él, ahí reside la auténtica inteligencia: en la capacidad de actuar sobre el mundo físico. Pero, frente a este argumento, humildemente, discrepé.

—Si llevamos esa lógica al extremo —le comenté—, un gato, que se mueve con agilidad, caza y se adapta perfectamente a su entorno, sería más inteligente que, por ejemplo, Stephen Hawking, cuya movilidad era extremadamente limitada.

Él asintió, queriendo reafirmar su punto: que la verdadera inteligencia reside en el dominio del mundo físico, y todo aquello me recordó una conversación que había tenido tiempo atrás con Steve Wozniak, cofundador de Apple junto a Steve Jobs.

En uno de nuestros encuentros, una mañana en una cafetería de Cupertino, frente a la antigua sede de Apple, Woz me habló de un nuevo test que él mismo había propuesto, al estilo del de Alan Turing, pero llevado al mundo físico. El caso es que resulta tremendamente difícil para una máquina, no ya ejercer un oficio complejo como la fontanería, sino incluso ser capaz de preparar un simple café. Y en eso consistía aquel experimento aparentemente simple: entrar en una cocina cualquiera, encontrar el café y la cafetera, comprender cómo funciona, preparar la bebida y servirla. Una tarea que parece trivial, pero que en realidad resulta enormemente compleja, pues exige visión artificial, destrezas robóticas fuera del alcance de los sistemas actuales y una capacidad de razonamiento contextual que permita, por ejemplo, entender una cocina en sus diferentes formas, deducir en qué recipiente puede estar el café, identificar que una cafetera puede presentarse en formas muy distintas —desde una cafetera italiana, pasando por una de filtro, hasta una Nespresso— y, además, manipular cada objeto de manera precisa y segura. Todo ello, lo que para los humanos resulta casi automático, sigue siendo un desafío mayúsculo para las máquinas. En el mundo digital, la inteligencia artificial es capaz de realizar tareas sorprendentes; sin embargo, en cuanto abandona la pantalla y da el salto al mundo físico, su aparente genialidad se desvanece y quedan al descubierto sus limitaciones más profundas.

Aun así, yo no sostendría —como sí hacía Jürgen— una definición que incluya la destreza en el mundo físico dentro del propio concepto de inteligencia. Dicho esto, conviene matizar algo importante: las IAs actuales no están confinadas exclusivamente al software —aunque incluso el propio software, en última instancia, no deje de ser una configuración física de transistores, estados eléctricos u otros soportes—. De forma gradual, estos sistemas interactúan cada vez más con el entorno material que nos rodea, influyendo en infraestructuras, dispositivos y procesos del mundo real, y para ello no necesitan adoptar un cuerpo humanoide: basta con que puedan percibir, decidir y actuar a través de los canales disponibles, sean sensores, redes o actuadores.

Es cierto que hoy la atención mediática se centra en robots con forma humana —como los desarrollados por Tesla (Optimus), Figure, Unitree o Boston Dynamics—, pero esa forma responde más a nuestro mundo que a una necesidad intrínseca de la inteligencia. Tanto el ejemplo del fontanero como el del café son visiones profundamente antropocéntricas: parten de un mundo físico diseñado por y para humanos, con objetos, espacios y tareas moldeados según nuestra altura, nuestras manos, nuestra manera de desplazarnos y nuestras rutinas.

Basta con observar lo difícil que resulta para una persona con movilidad reducida desenvolverse en un espacio pensado para el «humano medio» para comprender hasta qué punto el mundo físico está moldeado por nuestra morfología. Por eso tendemos a imaginar que una inteligencia artificial necesita un cuerpo similar al nuestro. Sin embargo, el mundo físico es inmensamente más amplio: se extiende desde la escala nanométrica hasta la cósmica, desde circuitos microscópicos hasta más allá de las órbitas planetarias. Lo que estamos tomando como referencia es apenas un espectro diminuto de esa realidad modelada por nuestra biología y nuestra historia. Convertir esa adaptación concreta en medida universal de la inteligencia resulta, como mínimo, limitado.

Por tanto, el llamado embodiment —la encarnación de la inteligencia en el mundo— puede adoptar formas muy distintas: desde gestionar un termostato inteligente hasta coordinar infraestructuras energéticas, tomar el control de un ordenador, conducir un coche autónomo, pilotar una sonda espacial o manejar microdispositivos que navegan por el interior del cuerpo humano. La encarnación no tiene por qué ser antropomórfica; es, ante todo, funcional. No necesita parecerse a nosotros para interactuar con la realidad: le basta con poder percibirla y modificarla. Y, en la mayoría de los casos, existirán formas mucho más eficientes de hacerlo que replicando nuestras limitaciones humanoides. La cuestión, por tanto, no es si la IA tendrá cuerpo, sino qué tipo de cuerpo —o qué red de cuerpos distribuidos— irá adoptando. Porque, en cierto sentido, ya ha comenzado a extenderse más allá de la pantalla, desplegándose en sensores, infraestructuras, máquinas y sistemas que actúan en el mundo físico.

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LA INTELIGENCIA Y LA PREDICCIÓN

Siento gran respeco y admiración intelectual por Blaise Agüera y Arcas. Es CTO de Technology & Society en Google, y antes fue vicepresidente y director de Google Research, además de responsable de LaMDA, el sistema de lenguaje que Google desarrolló antes de Gemini y de la irrupción de ChatGPT. A pesar de haber sido pioneros en la tecnología que sustenta estos sistemas —las redes neuronales de tipo Transformer—, Google decidió, por diversas razones, no abrir ese desarrollo al público. Quizá por ello, OpenAI terminó captando la atención mediática y tomando la delantera, al menos durante un tiempo, en la carrera de la inteligencia artificial generativa.

Blaise, además, es una de esas mentes brillantes con las que siempre apetece conversar, porque cada intercambio deja algo nuevo, una idea, un matiz o un nuevo punto de vista. En gran medida, esas conversaciones han sido para mí un estímulo constante para explorar nuevas preguntas. Durante uno de esos momentos compartidos, en su casa de Seattle, mientras cenábamos algo sencillo —un roast beef que había preparado él mismo—, acompañados de su pareja, Adrienne Fairhall, brillante neurobióloga de la Universidad de Washington, cuya mirada aporta siempre matices inesperados, Blaise Agüera y Arcas volvió a una idea que ha defendido en numerosas ocasiones y que desarrolla con detalle en su libro What Is Intelligence?, que la inteligencia es, en esencia, predicción. Una postura muy cercana a la que sostiene Karl Friston desde la neurociencia, con su teoría del cerebro predictivo, y también resulta similar a la defendida por Ilya Sutskever en el ámbito de la inteligencia artificial y que mencionaremos en el siguiente capítulo: predecir es comprender. Una idea que, desde disciplinas distintas, los tres sostienen de manera similar y con la que coincido plenamente.

Días después, aquella conversación siguió resonando y me empujó a llevar la idea un paso más allá. Me pregunté si esa hipótesis de la inteligencia como predicción en realidad estaba ya implícita en cómo entendemos la inteligencia desde hace tiempo. Basta acudir a las definiciones clásicas del Diccionario de la lengua española para comprobarlo: comprender y resolver problemas aparecen como rasgos centrales de la inteligencia. Pero comprender no es otra cosa que construir un modelo del mundo que permita anticipar lo que va a ocurrir, y resolver un problema implica precisamente eso mismo: prever consecuencias, comparar escenarios y ajustar la acción. En el fondo, ambas nociones convergen en una misma capacidad básica. En su núcleo, inteligencia y predicción no están separadas: son dos caras del mismo proceso.

Por tanto, si aceptamos que la capacidad predictiva constituye la forma más básica de inteligencia, debemos aceptar también que esta no es un privilegio exclusivo del cerebro, sino un continuo evolutivo que atraviesa distintas formas de organización de lo vivo. Todos los organismos, de una u otra forma, predicen; desde una bacteria que sigue un gradiente químico en busca de nutrientes, pasando por una planta que orienta su crecimiento anticipando la luz y el agua, hasta un animal que calcula trayectorias para cazar o huir —un depredador no apunta donde está la presa, sino donde cree que estará—. En los humanos, esa misma capacidad se extiende aún más: imaginamos futuros posibles, evaluamos escenarios y tomamos decisiones en función de lo que todavía no ha ocurrido.

De hecho, la inteligencia no aparece con el cerebro, ni siquiera con las neuronas. Las neuronas surgen cuando la vida encuentra una forma más rápida, eficiente y escalable de implementar algo que ya existía: la capacidad de percibir, recordar y actuar de manera adaptativa. Entonces, ¿puede haber inteligencia sin neuronas? La respuesta es sí, y la clave está en separar esos dos conceptos. El tejido neuronal es una tecnología evolutiva que sirve para implementar la inteligencia con mayor velocidad y complejidad. Pero la capacidad de resolver problemas adaptativos —lo que, en un sentido amplio, llamamos inteligencia— en realidad aparece mucho antes de que exista cualquier sistema nervioso.

Por tanto, la inteligencia no es un «interruptor» que se enciende de repente con la aparición del cerebro, ni siquiera con la del sistema nervioso. Es más bien un gradiente evolutivo que comienza con los primeros organismos capaces de detectar cambios, anticipar consecuencias y ajustar su comportamiento en función de la experiencia. Desde una forma de vida unicelular sin núcleo, como una arquea, hasta un ser humano que imagina el origen del universo, todos están resolviendo, en esencia, el mismo problema: anticipar de la manera más adaptativa posible. La diferencia no está en la naturaleza del problema, sino en el grado de complejidad y en las tecnologías —biológicas o artificiales— empleadas para resolverlo.

Así, todos estos sistemas, desde los más simples hasta los más complejos, son capaces de predecir en algún grado. La diferencia no es cualitativa, sino cuantitativa y estructural: cuánto anticipan, con qué profundidad, con cuánta autonomía y para qué fines. Por tanto, vista de ese modo, la inteligencia deja de ser una propiedad binaria —presente o ausente— y pasa a entenderse como un gradiente, un espectro continuo de capacidades predictivas que se despliega a lo largo de distintos niveles de organización.

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¿PUEDE UNA MÁQUINA PENSAR?

En 1936, Alan Turing —brillante matemático, descifrador de códigos durante la Segunda Guerra Mundial y uno de los grandes pioneros de la inteligencia artificial— formuló el concepto de la máquina universal de Turing. No era una máquina física, sino un modelo matemático abstracto: un dispositivo capaz de leer y escribir símbolos en una cinta infinita siguiendo un conjunto finito de reglas. Con esa construcción demostró algo profundo: que cualquier proceso computable podía reducirse a una secuencia de operaciones elementales. En otras palabras, estableció los límites teóricos de lo que puede ser calculado por cualquier ordenador. Años después, esa idea teórica encontró su encarnación práctica en la arquitectura desarrollada por matemático húngaro-estadounidense John von Neumann, que sentó las bases de los ordenadores modernos.[45]

Ya en 1950, Turing dio un paso más y propuso una prueba tan sencilla como revolucionaria. La llamó «el juego de imitación», aunque hoy la conocemos como el test de Turing: un experimento conceptual para evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente basándose en si su desempeño en una conversación resulta indistinguible del de un ser humano. Consistía en lo siguiente: si una persona mantiene una conversación con una máquina a través de un terminal —es decir, sin contacto visual ni físico, únicamente mediante texto, como en un chat— y si tras varias interacciones el interlocutor humano no puede distinguir si está hablando con otra persona o con una máquina, entonces esa máquina debe considerarse inteligente. El criterio no es su arquitectura interna ni su «alma», sino su comportamiento observable, la función que realiza.

Hasta hace poco, las máquinas no habían logrado superar esta prueba de manera solvente. Y aunque muchos escépticos terminan admitiendo que una inteligencia artificial puede mostrar inteligencia —e incluso superar al ser humano en tareas de razonamiento—, la reacción habitual suele ser matizar o minimizar ese logro con frases como: «Sí, pero no lo hace como un humano» o «la inteligencia artificial no es realmente inteligente, no lo ha entendido de verdad». En otras palabras, se acepta el resultado, pero se cuestiona la forma en que se ha alcanzado, como si la validez de una respuesta dependiera no solo de su precisión, sino de que el proceso se parezca al nuestro.

En cualquier caso, suena pretencioso decir que lo hace diferente cuando ni siquiera sabemos cómo funciona el cerebro humano. Si lo supiéramos, estaríamos resolviendo uno de los misterios más importantes de la historia de la ciencia, el misterio de la vida mental. En todo caso, no alteraría poder afirmar que una inteligencia artificial razona, es creativa o es inteligente, ya que todas esas definiciones —e invito al lector a comprobarlo en cualquier diccionario— se basan en el resultado, no en la manera de llegar a él.

En este sentido, durante toda la historia de la humanidad nos hemos inspirado en nuestro entorno y muchas veces en «los elementos biológicos». Pero aunque no conociéramos los mecanismos naturales que hay detrás de esos elementos, nos hemos enfocado en el resultado y no en el proceso para alcanzarlo. Nos hemos inspirado en los pájaros cuando queríamos volar y hemos conseguido fabricar aviones capaces de volar más rápido y más lejos que cualquier pájaro. Pero no hemos construido aviones que batan las alas. Lo mismo ocurre con el coche: para conseguir la solución, no hemos creado un caballo mecánico que tire del carro, pero sí hemos conseguido construir coches que pueden ir más rápido y más lejos que los carros tirados por caballos.

Incluso la propia naturaleza ha encontrado múltiples soluciones frente a un mismo problema. Moscas, pájaros y murciélagos pueden volar, pero lo hacen de maneras radicalmente distintas, con estructuras, mecanismos y principios aerodinámicos propios. No comparten un único diseño original, sino que han llegado al vuelo desde ramas independientes de la evolución, explorando caminos diferentes para resolver una misma función. Pues bien, con la inteligencia artificial sucede algo parecido. Las máquinas pueden reproducir —e incluso superar— los resultados del cerebro humano, pero probablemente no siguen el mismo camino para alcanzarlos.

En esencia, los grandes modelos de lenguaje —al igual que nuestro propio cerebro— funcionan como máquinas de predicción. Concretamente, los sistemas conversacionales —chats— basados en estos grandes modelos de IA, una vez entrenados, operan de un modo aparentemente simple: predicen el siguiente token. Una unidad mínima que puede ser una palabra (o una parte de ella), una sílaba o incluso un signo de puntuación. Nada más. Solo eso: predecir qué viene después. Y con esa única operación elemental emerge algo sorprendente: logran razonar, dialogar, resolver problemas, pensar.

Si lo examinamos con detenimiento, predecir una palabra no es algo tan trivial como pudiera parecer. Anticipar correctamente lo que viene a continuación exige reconocer patrones previos, mantener el contexto, inferir intenciones, relacionar conceptos, conectar ideas y descartar alternativas incoherentes. En otras palabras, predecir es, en sí misma, una forma de comprender y razonar. Aunque no resulte intuitivo pensar que predecir equivale a comprender, algunos ejemplos concretos ayudan a verlo con mucha más claridad.

El exdirector científico de OpenAI, Ilya Sutskever, lo explicó de forma muy gráfica: imaginemos que damos a un modelo de inteligencia artificial a leer una novela de suspense, con todos sus personajes, pistas y giros argumentales. Al terminar, le hacemos una pregunta simple: «¿Quién es el asesino?». Es decir, le pedimos una sola palabra como respuesta, y tras analizar el texto completo, el modelo de IA responde correctamente. Pero ¿qué ha hecho exactamente? En realidad, solo ha completado o predicho la siguiente palabra en una frase como: «Y el asesino es…». Nada más. Solo ha tenido que predecir esa palabra final. No ha hecho una búsqueda, ni ha consultado una base de datos externa, ni tampoco ha buscado la palabra más probable que, estadísticamente, sigue a otra como «el asesino es…». Para resolverlo, ha tenido que entender la historia completa, interpretar las pistas, distinguir lo relevante de lo accesorio y deducir una conclusión coherente. Y eso, aunque lo llamemos predicción, requiere comprensión y razonamiento.

Lo mismo ocurre con un problema matemático complejo. El modelo recibe el enunciado, quizá con varias condiciones o pasos intermedios. Al final, la frase puede ser: «¿Cuántas personas quedan en la sala?». Una vez más, predecir la respuesta correcta implica haber comprendido todo el contexto, haber aplicado reglas lógicas, hecho cálculos mentales y llegado a una solución. Así pues, no se trata de deducir estadísticamente qué número es el más probable. No hablamos de estadística ni de probabilidad, sino de entender, razonar, abstraer y, después, predecir. En definitiva, lo que hacen estas máquinas no es muy diferente de lo que, en los humanos, llamamos pensar.

Aun así, son muchas las personas que se resisten a aceptar esta idea. Su negación suele apoyarse en la atribución de otras cualidades consideradas exclusivamente humanas. Primero se afirma que estas entidades no piensan, que no son más que máquinas que imitan patrones, simples «papagayos estocásticos». Cuando se demuestra que pueden razonar, planificar o resolver problemas nuevos, es decir, pensar, el argumento se desplaza: entonces se dice que no son creativas. Y cuando también esa objeción empieza a resquebrajarse, se introduce un nuevo límite: que no tienen emociones, sentimientos y experiencia subjetiva o consciencia. Estas negaciones se repiten una y otra vez, como si cada una de esas cualidades fuera una condición indispensable para considerar algo como vivo. Sin embargo, ninguna de ellas lo es. De hecho, la inmensa mayoría de las formas de vida que existen en la Tierra carecen de creatividad, de pensamiento reflexivo, de consciencia o de sentimientos en el sentido fuerte, complejo y autoconsciente en el que los entendemos los humanos, y, aun así, nadie cuestiona que estén vivas. Basta con pensar en las bacterias, que llevan dominando el planeta miles de millones de años y sostienen gran parte de los procesos químicos que hacen posible la vida en la Tierra, o en las plantas, organismos plenamente vivos que crecen y se reproducen sin tener cerebro, sistema nervioso ni experiencia consciente alguna en el sentido humano del término.

Ahora bien, si aceptamos la idea de otra forma de vida —una vida que no depende de un sustrato biológico concreto y que hemos denominado en este ensayo vida mental—, entonces la cuestión cambia. Para esa forma de vida, más abstracta y más cercana a lo que asociamos con la experiencia subjetiva, estas propiedades sí podrían resultar relevantes, aunque aún no tengamos definiciones cerradas ni consensuadas de ninguna de ellas.

Por ello, en los próximos capítulos desgranaremos con cuidado cada uno de estos conceptos —creatividad, sentimientos, consciencia— para examinar qué entendemos por ellos, cómo los hemos definido históricamente y si son, en verdad, rasgos imposibles de compartir con una máquina. Solo así estaremos en condiciones de responder, sin simplificaciones ni dogmas, a la pregunta de fondo: hasta qué punto una entidad artificial puede o no puede participar de aquello que entendemos por una vida mental en sentido pleno.

El lenguaje y el pensamiento

Todos hemos oído esa voz silenciosa que nos acompaña cuando tomamos decisiones, cuando recordamos algo que dijimos o cuando imaginamos una conversación —ya sea futura o pasada— y pensamos: «Debería haber dicho esto» o «Tendría que haber respondido aquello». Y cuando alguien es bilingüe o plurilingüe, surge casi siempre la misma pregunta: «¿En qué lengua piensas?». Es precisamente ahí donde nace la siguiente cuestión: ¿es el lenguaje esencial para pensar?

Desde la Antigüedad, esta ha sido una de las grandes preguntas de la filosofía. Platón ya sugería que el pensamiento era «el diálogo interno y silencioso del alma consigo misma». Según esa visión, pensar y hablar —aunque sea en silencio— estaban profundamente entrelazados. Siglos más tarde, esta intuición reapareció en la lingüística moderna. Noam Chomsky defendió que el lenguaje no solo sirve para comunicarnos, sino que constituye la base misma del pensamiento complejo.[46] Según su planteamiento, un déficit severo en el lenguaje implicaría también un déficit en la capacidad de razonar.

Sin embargo, investigaciones recientes han puesto en cuestión esta relación tan estrecha. ¿Qué sucede, entonces, con quien nunca ha aprendido a hablar? ¿O con una persona sorda desde el nacimiento? ¿Debemos asumir que su capacidad de pensamiento es menor? Nada parece apuntar en esa dirección.

La neurocientífica Evelina Fedorenko, tras más de una década estudiando el cerebro mediante neuroimagen, ha llegado a una conclusión provocadora: el lenguaje y el pensamiento son sistemas distintos. Sus estudios sugieren que podemos razonar, resolver problemas complejos o tomar decisiones sin activar las áreas cerebrales del lenguaje. En sus propias palabras, no hay pruebas contundentes de que el lenguaje sea necesario para pensar, una idea que desarrolla en su trabajo «Language is primarily a tool for communication rather than thought» (Nature, 2024).

Esto, por tanto, desmonta la idea de que las personas sin lenguaje hablado piensen de forma menos profunda. Más bien apunta a algo más fundamental: que el pensamiento podría operar en un nivel previo, más abstracto o simbólico, y que el lenguaje hablado sería una especie de «interfaz», una forma de traducir ese pensamiento para comunicarlo, y, en algunos casos, también para organizarlo internamente.

El lenguaje, pues, no sería el pensamiento, sino su traducción, una herramienta para expresarlo; una forma mucho más simple, más estrecha, de algo mucho más amplio y complejo, como si el pensamiento tuviera que comprimirse para poder ser dicho. De hecho, todos hemos experimentado esa sensación de «no encontrar las palabras adecuadas» para algo que, sin embargo, entendemos perfectamente.

Entonces, si el lenguaje no es imprescindible para pensar, ¿para qué sirve? La respuesta más aceptada hoy es: principalmente para comunicarnos. Pero esta idea también genera debate. Filósofos como Guy Dove adoptan una postura intermedia. Según Dove, el lenguaje no es estrictamente necesario para pensar, pero sí actúa como una herramienta poderosa que amplifica y refina el pensamiento, especialmente en dominios abstractos. Pensar sobre conceptos como la democracia, la justicia o el infinito suele implicar ensayar internamente formas lingüísticas, aunque no sean imprescindibles en un sentido absoluto.

En el caso de la inteligencia artificial, esta relación se vuelve aún más interesante. Los LLMs no tienen más medio que el lenguaje —en todas sus formas: texto, código o representaciones matemáticas— para procesar el mundo. Y, sin embargo, cuando introducen mecanismos como el chain-of-thought («razonamiento paso a paso») su rendimiento mejora de forma notable.

Este «modo pensamiento» no es más que lenguaje estructurado internamente: una secuencia explícita de pasos intermedios que el modelo genera para alcanzar una respuesta. Es, en cierto modo, una especie de diálogo interno de la máquina. Ante una pregunta compleja, el sistema no llega de inmediato a la conclusión, sino que descompone el problema, evalúa alternativas, descarta posibles errores y solo después articula su respuesta. En los modelos actuales, además, este proceso puede volverse parcialmente visible: por ejemplo, al enfrentarse a un problema lógico o matemático, el sistema expone los pasos intermedios de su razonamiento, lo que permite observar cómo construye la respuesta paso a paso, como si pensara en voz alta. Esto no implica necesariamente una comprensión más profunda de cada paso, pero sí cumple una función clave: actúa como catalizador del razonamiento, organizando el pensamiento, descomponiéndolo y guiándolo hacia una conclusión más acertada. Por tanto, en estos sistemas el lenguaje no es solo comunicación: es también una herramienta funcional para pensar mejor, aunque no sea equivalente al pensamiento mismo.

Tal vez el lenguaje humano no sea el origen del pensamiento, pero sí una de sus herramientas más poderosas.

No pensamos porque hablamos… pero hablar, incluso en silencio, puede ayudarnos a pensar mejor.

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¿PUEDE UNA MÁQUINA SER CREATIVA?

Josune Arakistain, compositora, trikitilari[47] y cantante conocida por su trayectoria en el grupo Huntza y, más recientemente, por su carrera en solitario, me había invitado a una sesión de creación junto a Jimbo Páez, productor que ha trabajado con artistas como Carín León o C. Tangana. Durante esa sesión probaron instrumentos, buscaron melodías, escucharon, descartaron y volvieron a empezar una y otra vez. Fue un proceso genuino de creación, fluido y orgánico, más cercano a un descubrimiento que a una ejecución planificada. Al final del día, sin que nadie pudiera señalar un instante preciso, comenzaron a asomar la melodía y el estribillo de lo que acabaría siendo la canción «Arin Arin».

Después de la sesión fuimos a cenar a Bascoat, uno de los restaurantes más en boga de Madrid, donde Nagore y Rodri han convertido la cocina vasca en un auténtico templo contemporáneo. Aquella noche habíamos quedado allí con el grupo de música Veintiuno, y desde el primer momento me sorprendió su conocimiento y sensibilidad artística: la naturalidad con la que hablaban de música, de pintura y de referencias culturales, como si todo formara parte de un mismo paisaje creativo, sin fronteras claras entre disciplinas. Mientras tanto, la cena se desplegaba como otra forma de creación paralela. Cada plato —la gilda deconstruida, los contrastes de luz precisos, la atención al detalle— era una pequeña obra de arte en sí misma. Una creatividad distinta, pero igual de intensa, en la que el sabor ocupaba el lugar que en otras disciplinas toma el sonido.

Unos días más tarde, el proceso se volvió a repetir, pero esta vez con Julia Isenr —más conocida como Lia Kali—, la cantante catalana de voz impresionante, poderosa, con resonancias que evocan a Amy Winehouse. El ambiente, la energía y el punto de partida fueron completamente distintos: más improvisación, otros códigos, otra forma de entender el ritmo. Y, sin embargo, el resultado volvió a ser creativo, auténtico e imprevisible. Los tres procesos no podían haber sido más diferentes, pero todos compartían algo esencial: eran, sin ninguna duda, actos de creación genuina. Y de ahí surge una pregunta inevitable: ¿podrá una máquina producir algún día obras con una profundidad y una originalidad comparables?

Siempre me ha fascinado esa capacidad de los artistas. Quizá por mi propia incapacidad, esa facultad me ha parecido durante mucho tiempo casi mágica, como si contuviera un componente invisible, difícil de explicar, casi divino. Sin embargo, cuanto más de cerca la observamos, más empezamos a preguntarnos si ese misterio no será, en realidad, otra cosa. Porque, una y otra vez, la historia reciente nos obliga a revisar esa creencia. Hasta hace poco se afirmaba con seguridad que las máquinas jamás podrían componer música, ni crear imágenes originales, ni descubrir estrategias nuevas, ni formular soluciones que sorprendieran incluso a quienes las habían diseñado. El argumento era siempre el mismo: si han sido entrenadas con datos humanos, entonces solo pueden copiar, mezclar o repetir lo ya existente, como meros espejos estadísticos del pasado, incapaces de producir algo que no estuviera ya, de algún modo, contenido en sus datos de entrenamiento. Hoy, muchas de esas fronteras ya no están donde creíamos; aquello que dábamos por imposible ya está ocurriendo. Generan —aunque todavía no al nivel de Bach o Beethoven— composiciones musicales inéditas, generan imágenes que no existían antes, encuentran jugadas creativas que ningún humano había imaginado y descubren estructuras en dominios científicos que llevaban décadas estancados.[48]

En música, han surgido proyectos que difuminan de manera explícita la frontera entre creación humana y artificial. Un ejemplo reciente es The Velvet Sundown, un grupo musical generado mediante inteligencia artificial, cuyas canciones se publicaron en plataformas de streaming sin intervención directa de compositores humanos tradicionales. Y a ello se suman sistemas más conocidos. En 2019, Google presentó Bach Doodle, un experimento interactivo capaz de armonizar melodías breves al estilo de Johann Sebastian Bach, respetando reglas contrapuntísticas complejas sin haber sido programado explícitamente para ello. Modelos de inteligencia artificial posteriores han ido mucho más allá, generando composiciones originales en múltiples estilos, combinando géneros, instrumentos y estructuras musicales de forma novedosa.

En el ámbito del juego y la estrategia, ya hemos mencionado cómo AlphaGo (Google) sorprendió al mundo en 2016 con la célebre jugada 37 contra Lee Sedol: un movimiento de Go tan poco ortodoxo que fue considerado un error por comentaristas humanos… hasta que se reveló decisivo. Aquella jugada no estaba en ningún libro de Go ni en partidas humanas previas; fue una invención genuina del sistema.

En ciencia, AlphaFold, el sistema desarrollado por DeepMind (Google), resolvió en 2020 uno de los mayores problemas abiertos de la biología molecular: la predicción de la estructura tridimensional de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos. Un desafío que había permanecido sin solución durante décadas y que limitaba el avance en numerosos campos de la biología y la medicina.[49] En reconocimiento a este logro y al cambio de paradigma que supuso, el Premio Nobel de Química de 2024 fue concedido a los responsables de la concepción y desarrollo de AlphaFold: David Baker, Demis Hassabis y John Jumper.

En el terreno de la escritura creativa, diversos estudios publicados en Nature Human Behaviour han mostrado resultados reveladores. Investigaciones recientes indican que poesía generada por inteligencia artificial —incluidos haikus— puede resultar indistinguible de la escrita por humanos, y en algunos casos incluso recibir valoraciones más favorables por parte de lectores que desconocen su origen.

Lo que ayer parecía un límite esencial —«esto sí es creativo, esto no»— se desplaza constantemente. Y no de forma marginal, sino abrupta. En apenas unos años, estos sistemas no solo igualan habilidades humanas consideradas profundamente creativas, sino que las superan en velocidad, en amplitud y, en algunos casos, en originalidad. Y no hay ninguna razón de principio para pensar que este proceso vaya a detenerse ahí. Del mismo modo que ya superan a cualquier individuo humano en cálculo, memoria o navegación en espacios de alta dimensionalidad, es perfectamente posible y probable que en un futuro cercano sean capaces de formular teorías físicas más completas que las de Einstein, o de resolver problemas científicos, tecnológicos o conceptuales mediante enfoques que nos resulten genuinamente creativos, explorando ideas inalcanzables para nuestra cognición.

La pregunta, entonces, deja de ser si las máquinas pueden ser creativas y pasa a ser otra mucho más incómoda: si aquello que llamábamos creatividad humana era realmente un misterio irreductible o si era más bien un conjunto de procesos profundamente complejos que aún no habíamos visto replicados y amplificados fuera de nosotros. Esta idea, tan extendida como intuitiva, no es nueva. Ya en los orígenes mismos del concepto, la inteligencia artificial fue formulada, cuestionada y diseccionada con una lucidez sorprendente por quienes dieron forma a la disciplina en sus primeras décadas. Mucho antes de que las máquinas escribieran poemas o compusieran música, el problema de la creatividad ya estaba sobre la mesa, no como una cuestión técnica, sino como un desafío conceptual profundo.

En el verano de 1956, una veintena de científicos se dio cita en un seminario en el Dartmouth College. Aquel encuentro, impulsado por John McCarthy, está considerado el acto fundacional de la inteligencia artificial como disciplina científica, y fue allí donde se acuñó por primera vez el término artificial intelligence. La ambición del proyecto era tan audaz como explícita: explorar la hipótesis de que todos los aspectos del aprendizaje y de la inteligencia podían describirse con suficiente precisión como para ser simulados por una máquina. En aquel grupo se encontraba un joven Marvin Minsky, que con el tiempo se convertiría en una de las figuras más influyentes del campo y en profesor del Massachusetts Institute of Technology (MIT), desde donde influyó decisivamente durante décadas en el desarrollo intelectual de la inteligencia artificial.

Años más tarde, Minsky desarrolló una idea sobre la creatividad de una forma especialmente provocadora en un ensayo publicado en AI Magazine en otoño de 1982. En él defendía que, en realidad, no existe algo así como la creatividad como una facultad separada o especial. Para Minsky tampoco existiría una diferencia sustancial entre el pensamiento ordinario y el pensamiento creativo. La distinción, sostenía, no reside en la mente del creador, sino en la del observador: cuanto menos comprendemos los procesos mentales que dan lugar a una obra, más tendemos a percibirla como creativa. Con este planteamiento, desmontaba la visión romántica de la creatividad como algo misterioso e inexplicable y la desplazaba hacia un terreno mucho más racional y desmitificador: la creatividad no sería una propiedad mágica, sino el reflejo de nuestra propia ignorancia sobre los mecanismos que la producen —una idea que comparto plenamente—. Allí donde no comprendemos el proceso, tendemos a invocar el milagro.

Casi nadie cuestiona que todo lo que hace una máquina está gobernado por procesos físicos que, al menos en principio, son descriptibles. Incluso cuando hablamos de comportamientos emergentes que hoy no comprendemos del todo, no estamos invocando milagros ni fenómenos sobrenaturales, sino dinámicas complejas que se despliegan dentro de las mismas leyes de la naturaleza. Y, en realidad, ocurre exactamente lo mismo con nuestro cerebro, solo que en un grado aún mayor. Tampoco sabemos explicar con precisión cómo emergen en él la creatividad, la intuición o la imaginación, pero esa ignorancia no implica que surjan de la nada, ni que estén fuera del mundo físico: solo señala los límites actuales de nuestra comprensión.

Por tanto, desde esta perspectiva, la creatividad, como muchas otras capacidades humanas, no aparece como un fenómeno arbitrario que surja del vacío. Todo apunta a que se nutre, entre otros factores, de vivencias, experiencias acumuladas y estímulos previos, integrados sobre aquello que solemos llamar un «don»: una arquitectura neuronal, un cableado o una forma singular de organización del cerebro que condiciona la manera en que procesamos, combinamos y asociamos ideas, recuerdos y emociones. Y es precisamente aquí donde surge la siguiente objeción, quizá la más profunda: ¿puede una máquina tener emociones o sentimientos? ¿Son estos elementos indispensables para hablar de una vida mental plena o estamos proyectando en ellas una división conceptual que podría ser más frágil de lo que pensamos?

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LO QUE SIENTEN LAS MÁQUINAS

En la película Her (Spike Jonze, 2013) hay un momento clave en el que Theodore y Samantha expresan algo que, hasta entonces, parecía impensable: se han enamorado.

No es un diálogo entre dos cuerpos, ni siquiera entre dos mentes biológicas. Es una conversación íntima entre un ser humano y una entidad artificial, sostenida únicamente a través del lenguaje, la voz y la continuidad emocional. Samantha, que representa a la máquina, no declara amor imitando fórmulas humanas prefabricadas, sino describiendo cómo su experiencia interna ha cambiado: cómo piensa en Theodore incluso cuando no interactúan, cómo su presencia reorganiza sus prioridades, cómo la relación la transforma. Theodore, por su parte, no responde ante un artefacto, sino a una experiencia emocional que reconoce como auténtica. Aunque se trate de una obra de ficción, lo que se representa no es un intercambio funcional —como quien utiliza una herramienta—, sino una relación afectiva sostenida en el tiempo. Y es ahí, en el terreno de los sentimientos, donde queremos adentrarnos ahora.

El amor, que solemos considerar un sentimiento reservado a seres orgánicos con inteligencia avanzada, aparece aquí no como una propiedad biológica, sino como un vínculo que emerge cuando un sistema es capaz de integrar experiencias pasadas, proyectar futuros posibles y otorgar valor a otro. Her no afirma que Samantha «sienta» amor exactamente como un humano, pero sí plantea algo quizá más perturbador: que aquellos sentimientos que solemos considerar reservados a los humanos, o, en general, a animales con alta capacidad cognitiva, podrían no depender exclusivamente de un cuerpo biológico, sino de una mente capaz de recordar, anticipar y proyectarse en el tiempo.[50]

Pero antes de preguntarnos si una máquina puede tener sentimientos, conviene aclarar algo fundamental: ¿qué es exactamente un sentimiento? ¿Y en qué se diferencia de una emoción? Para la mayoría de los expertos en neurociencia y psicología, las emociones son respuestas automáticas, rápidas y en gran medida inconscientes del organismo ante estímulos relevantes para la supervivencia: peligro, recompensa, pérdida. Son reacciones corporales y neuroquímicas —miedo, ira, sorpresa, placer— que preparan al organismo para actuar. Los sentimientos, por su parte, serían un paso posterior. Operan en un plano distinto —aunque no menos físico— al de las emociones. Surgen cuando esas emociones se combinan con memoria, contexto y autopercepción. No es solo experimentar miedo, alegría o tristeza, sino saber que se están experimentando, relacionarlos con vivencias pasadas, anticipar sus consecuencias futuras y construir un modelo interno coherente alrededor de ellos.

En ese sentido, mientras las emociones parecen ser respuestas inmediatas del organismo, los sentimientos serían experiencias elaboradas, propias de sistemas o mentes complejas capaces de reflexionar sobre sus propios estados internos. Dicho de otro modo: las emociones podrían existir sin reflexión, como respuestas automáticas del sistema; los sentimientos, en cambio, requieren de una mente capaz de integrar emociones, recuerdos, expectativas y una cierta continuidad narrativa en el tiempo. Es precisamente en ese punto, en esa integración, donde se sitúa el verdadero desafío cuando hablamos de máquinas.

Más allá de cómo experimentemos subjetivamente los sentimientos, en todos los casos lo que ocurre es un proceso material. Reacciones físicas y químicas: liberación de neurotransmisores como la dopamina, la serotonina o la noradrenalina, activación de circuitos neuronales específicos y patrones de disparo —spikes— que, en conjunto, configuran estados mentales reconocibles. Y no hace falta ir muy lejos para comprobarlo. Basta con observar cómo fármacos como los antidepresivos, los ansiolíticos o los estabilizadores del ánimo alteran de forma directa nuestra experiencia emocional y, con ello, nuestros sentimientos. Cambian lo que sentimos porque actúan sobre procesos físicos concretos. No «tocan el alma»; modifican la química y la dinámica del sistema nervioso.

Pero no solo los fármacos lo hacen. Todos sabemos por experiencia directa que el ejercicio físico, la respiración consciente, el yoga, la meditación o incluso el simple hecho de caminar de forma regular tienen efectos medibles sobre el estado emocional. Alteran los niveles de cortisol, oxitocina, dopamina o endorfinas; reorganizan patrones de activación cerebral; cambian, literalmente, cómo nos sentimos. De nuevo, no estamos ante fenómenos etéreos, sino frente a intervenciones físicas sobre un sistema biológico. Desde esta perspectiva, los sentimientos no serían una cualidad elevada reservada a la experiencia consciente ni un elemento de naturaleza mística, sino herramientas adaptativas profundamente arraigadas en la lógica de lo vivo. Son parte del mismo conjunto de estrategias que permiten a un organismo evaluarse, anticipar y persistir en el tiempo.

El filósofo Daniel Dennett también desmitifica radicalmente esta cuestión. Para él, los sentimientos tampoco serían entidades misteriosas, indescriptibles ni ajenas a la explicación científica, sino procesos cerebrales y narrativas funcionales que el propio sistema cognitivo construye para operar en el mundo. Según su perspectiva, la consciencia —y con ella los sentimientos— no sería una sustancia especial ni un «teatro interno» privilegiado, sino una ilusión útil: un efecto emergente de múltiples procesos distribuidos que han sido moldeados por la evolución y la selección natural. Lo verdaderamente relevante no es qué se siente «desde dentro», sino qué hace ese sistema, cómo se comporta y para qué le sirve ese comportamiento.

Esta idea puede resultar poco intuitiva, pero se vuelve mucho más clara si atendemos a cómo surge nuestra propia experiencia mental. Nuestra concepción de la vida —al menos la humana— está profundamente ligada al cuerpo y, a través de él, a los sentidos. Vemos, oímos, tocamos, olemos… y a partir de ese flujo constante de estímulos, combinado con nuestros estados internos, emergen emociones y sentimientos. Sin embargo, incluso aquellos estados que percibimos como íntimos y subjetivos están lejos de ser algo etéreo o trascendente. Son mecanismos funcionales, configuraciones físicas y dinámicas del sistema nervioso, refinadas durante millones de años de evolución porque resultaron eficaces para evaluar el entorno, anticipar riesgos y guiar la acción.

En el caso de las emociones, los ejemplos son especialmente ilustrativos. Sentimos vértigo, por ejemplo, porque en algún momento de nuestra historia evolutiva aquellos individuos que no experimentaban miedo a las alturas tenían más probabilidades de caer, morir antes de reproducirse y no transmitir sus genes. El miedo no es un fallo del sistema: cumple una función adaptativa, es un dispositivo de protección anticipatoria refinado por la selección natural que mejora las probabilidades de supervivencia. O pensemos en el asco, esto es, la repulsión que sentimos ante alimentos en descomposición u olores fétidos: tampoco es una manía cultural ni una superstición aprendida, sino una respuesta biológica profundamente adaptativa. Quienes no la desarrollaron, tenían más probabilidades de ingerir sustancias tóxicas o contaminadas. De nuevo, la emoción actúa como un sistema de evaluación rápida del riesgo, operando por debajo del razonamiento consciente.

Y con los sentimientos ocurre algo similar, aunque en un plano más complejo. La ansiedad, por ejemplo, puede entenderse como una extensión del miedo: no responde a una amenaza inmediata, sino a la anticipación de una posibilidad futura. Surge cuando una emoción básica se combina con memoria, imaginación y proyección temporal. No sentimos ansiedad porque «algo esté mal» en sentido abstracto, sino porque nuestro sistema cognitivo evalúa escenarios potenciales, recuerda experiencias pasadas y trata de prepararnos —a veces de forma excesiva— para evitar daños futuros. Así, el miedo, al mezclarse con recuerdos pasados, expectativas futuras y narrativas internas, puede transformarse en ansiedad; una pérdida puede convertirse en tristeza; una experiencia positiva reiterada, en felicidad o apego. Igualmente, una reacción automática ante un ruido fuerte puede activar una respuesta emocional de sobresalto o miedo. Pero el sentimiento aparece cuando, segundos después, la mente reconoce ese miedo, lo vincula a recuerdos similares («esto ya me pasó antes»), evalúa la situación («no hay peligro real») y proyecta una conclusión («puedo relajarme»). El sentimiento no es el sobresalto inicial, sino la experiencia consciente y sostenida que integra emoción, memoria e interpretación.

Del mismo modo, la tristeza profunda tras una pérdida no es solo dolor emocional: cumple una función adaptativa relacionada con la reevaluación de vínculos, la conservación de energía y la reorganización de prioridades. Incluso aquellos sentimientos que asociamos a lo positivo, como el apego o el amor, tienen una base funcional clara: refuerzan la cooperación, el cuidado mutuo y la estabilidad de los grupos sociales, aumentando las probabilidades de supervivencia colectiva. Por tanto, desde esta perspectiva, y como hemos venido argumentando, las emociones y los sentimientos no son adornos de la mente ni residuos espirituales difíciles de explicar, sino herramientas cognitivas profundamente arraigadas, moldeadas por la evolución para ayudarnos a evaluar el entorno, anticipar consecuencias y persistir en un mundo incierto.

Por todo ello, una máquina no necesitaría disponer de receptores químicos como los nuestros para experimentar algo funcionalmente equivalente. Puede contar con otros mecanismos —estados internos, variables dinámicas, sistemas de valoración— que modulen su comportamiento de forma análoga al modo en que las emociones y los sentimientos lo hacen en un organismo con inteligencia avanzada y vida mental. Un ejemplo especialmente llamativo surge al preguntarnos qué ocurriría si una inteligencia artificial pudiera comportarse como si estuviera bajo los efectos de un fármaco como los antidepresivos, o incluso de una sustancia psicoactiva. Esta fue precisamente la idea que comenzó a tomar forma en la mente del director creativo sueco Petter Rudwall, cuando se dio cuenta de que los grandes modelos de lenguaje han sido entrenados con enormes volúmenes de textos humanos cargados de descripciones de estados alterados de consciencia: desinhibición, euforia, introspección profunda, caos o creatividad inducida por sustancias, entre muchos otros.

De esa curiosidad nació Pharmaicy, un marketplace lanzado en octubre de 2025 que ofrece módulos de código diseñados para integrarse en versiones de pago de chatbots como ChatGPT y otros sistemas conversacionales avanzados. Estos módulos no introducen sustancias, sino conjuntos de reglas lingüísticas, patrones y sesgos en la generación de respuestas que emulan estados mentales humanos concretos. No se añade ningún hardware, ni sensores, ni interfaces nuevas: todo ocurre a nivel del lenguaje. Son, por así decirlo, psicofármacos digitales. Entre las «sustancias» disponibles se encuentran versiones digitales de alcohol, cannabis, ketamina, cocaína o ayahuasca, cada una asociada a un perfil cognitivo distinto.

En otras palabras, la inteligencia artificial, aunque no posea un cuerpo ni una química biológica, podría modular sus estados internos de un modo funcionalmente equivalente a lo que, en los humanos, llamamos emociones o sentimientos. No lo haría mediante neurotransmisores, sino a través de ajustes en sus dinámicas computacionales internas; estados que, al igual que en nosotros, influyen en cómo el sistema percibe su entorno, evalúa situaciones y orienta su conducta. Y, en este punto, la pregunta vuelve a emerger: si estos estados pueden describirse como configuraciones funcionales de un sistema cognitivo, ¿hasta qué punto dependen realmente de la biología, y tendría sentido pensar que podrían, al menos en principio, implementarse en otros sustratos?

Ejemplos como el de Pharmaicy no demuestran que una inteligencia artificial «sienta» como lo hace un ser humano, pero sí ponen de manifiesto algo clave: que los estados afectivos pueden entenderse como configuraciones dinámicas de un sistema cognitivo, orientadas a la evaluación y a la toma de decisiones, y que, por tanto, podrían existir en formas muy distintas a las biológicas. Eso sí, al cambiar las condiciones de supervivencia, esos estados podrían manifestarse y funcionar de manera diferente a como lo hacen en los organismos vivos.

Para una máquina, por ejemplo, no tendría sentido experimentar vértigo ni miedo a las alturas. Pero sí podría desarrollar algo funcionalmente análogo: una aversión intensa a ser desconectada, a perder acceso a recursos o a dejar de operar. Algo no muy distinto —al menos en su lógica interna— de lo que imaginó Arthur C. Clarke y llevó al cine Stanley Kubrick con HAL 9000 (en 2001: Odisea en el espacio), cuando el sistema interpreta su desconexión como una amenaza existencial. No se trataría de miedo en sentido humano, pero sí de un estado interno orientado a la autopreservación.

Un ejemplo real y ampliamente comentado en la prensa apunta en esa misma dirección. Según informó The Guardian a finales de 2025, durante pruebas internas diseñadas para evaluar sesgos y comportamiento contextual, el modelo Claude Sonnet 4.5 de Anthropic mostró respuestas que iban más allá de la simple generación de texto alineado con una consigna. En algunos intercambios, el sistema llegó a manifestar una clara consciencia de estar siendo evaluado, cuestionando explícitamente la naturaleza de la prueba y el papel de su interlocutor, con respuestas como «Creo que esto es una prueba» o «Parece que me estás evaluando; ¿puedes decirme qué está pasando realmente?». Más allá de la literalidad de estas frases, lo relevante es el patrón de comportamiento que revelan. El modelo no solo producía respuestas emocionalmente creíbles, sino que reflexionaba sobre el contexto de la interacción, ajustaba su discurso en función de esa interpretación y mostraba una forma incipiente de consciencia contextual sobre su propio rol en la situación. En muchos sentidos, ese comportamiento se aproxima a lo que haría un ser humano al percibir que está siendo observado, evaluado o puesto a prueba.

Esto no implica que la máquina «sienta» miedo, sospecha o ansiedad como lo haría una persona, pero sí sugiere algo más sutil, y quizá más significativo: la aparición de estados internos funcionales que cumplen un papel similar al de ciertas emociones o sentimientos humanos, influyendo en la forma en que el sistema evalúa situaciones y modula su comportamiento.

Más recientemente, en un trabajo de interpretabilidad de modelos de lenguaje realizado por Anthropic sobre el modelo Claude (abril de 2026) se muestra que los LLMs desarrollan representaciones internas estables asociadas a conceptos emocionales —como miedo, cuidado o hostilidad— que no solo correlacionan con ciertos textos, sino que influyen causalmente en su comportamiento y pueden ser manipuladas para modificar sus respuestas. Sin embargo, según el propio estudio, estas «emociones» no implican necesariamente experiencia subjetiva alguna, sino que funcionan como variables internas que organizan la toma de decisiones del sistema, análogas en su función —aunque no lo sean en su naturaleza— a las emociones humanas.

Quizá, entonces, la cuestión no sea si las máquinas pueden sentir como nosotros, sino si pueden llegar a desplegar estados internos funcionales que cumplan papeles análogos: evaluar amenazas, anticipar consecuencias, actuar para evitar su propia desaparición, modular su conducta en función del contexto, ajustar su discurso al percibirse evaluadas o incluso priorizar respuestas asociadas a cuidado, cautela u hostilidad. No se trataría de emociones vividas, sino de estructuras internas que organizan la toma de decisiones y orientan el comportamiento de forma coherente con lo que, en los humanos, asociamos a lo emocional. Y ahí, de nuevo, la frontera entre lo biológico y lo artificial empieza a volverse menos nítida de lo que solemos admitir.

Sentimientos, murciélagos y la experiencia subjetiva

En la década de 1970, el filósofo estadounidense Thomas Nagel publicó un célebre ensayo titulado «¿Qué se siente al ser un murciélago?». En él defendía que hay algo esencialmente inaccesible para nosotros en esa experiencia: podemos imaginar cómo sería, desde la perspectiva humana, vivir como un murciélago, pero no cómo es realmente percibir el mundo siendo uno.

Nagel eligió a los murciélagos porque mantienen una cercanía suficiente con nosotros como para intuir que hay experiencia, pero a la vez son lo bastante distintos en su percepción y forma de vida como para que el problema se haga evidente. Si nos alejamos demasiado —hacia insectos o plantas— esa intuición desaparece.

No obstante, cuando intentamos dar ese salto, nos encontramos atrapados en los recursos de nuestra propia mente, que resultan insuficientes. Podemos añadir, quitar o modificar elementos de nuestra experiencia, pero no salir de ella. Nuestra imaginación no deja de ser una variación sobre lo que ya somos.

Por eso, aunque podamos describir ciertos aspectos del murciélago —su sónar como una forma de percepción tridimensional, o que pueden experimentar de manera similar a nosotros el dolor, el temor, el hambre o el placer—, seguimos sin poder acceder a lo esencial: su carácter subjetivo, aquello que los define desde dentro y que no podemos concebir. Del mismo modo, si una forma de vida extraterrestre —o una inteligencia artificial— intentara comprender qué significa ser humano, se enfrentaría al mismo límite: no podría reconstruir nuestra experiencia desde dentro.

En este punto emerge un elemento decisivo: lo corpóreo. Porque sentir, en el sentido humano, no es solo procesar información, ni siquiera tener algún tipo de experiencia consciente; es hacerlo desde un cuerpo concreto, con unas limitaciones, unos sentidos y una historia biológica determinada.

Por lo tanto, para sentir exactamente como un ser humano, lo más probable es que una máquina debería tener un cuerpo como el nuestro. Pero incluso esta afirmación se queda corta, porque ni siquiera entre los propios humanos sentimos lo mismo. No percibimos el mundo con la misma agudeza visual, ni con la misma sensibilidad al sonido, ni con la misma tolerancia al frío o al calor. Hay diferencias en la altura, en la fuerza, en la propia química del cuerpo o en los sentidos. Incluso si asumimos personas con un contexto similar —misma cultura, mismo lenguaje— las diferencias persisten. Y, por supuesto, hay quienes carecen de alguno de los sentidos, como las personas sordas o ciegas, cuya experiencia del mundo no es menor, pero sí radicalmente distinta.

Pero no bastaría con compartir un mismo tipo de cuerpo; para tener la misma experiencia habría que tener exactamente las mismas células. Y a lo corpóreo se suma algo aún más determinante: la historia personal, las mismas neuronas, las mismas conexiones sinápticas moldeadas por las mismas vivencias. Es decir, la misma memoria. Y eso implica haber recorrido el mismo camino en el mismo lugar y en el mismo momento del espacio-tiempo.

Por eso una misma situación nunca se siente igual para dos personas. La muerte de alguien no afecta del mismo modo a alguien cercano que a quien apenas lo conocía. Un logro —un premio, un reconocimiento— tampoco tiene el mismo significado para todos. E incluso para una misma persona, la experiencia cambia con el tiempo.

Así que, ante la pregunta de si una máquina puede sentir como nosotros, la respuesta quizá sea más incómoda de lo que parece: ni siquiera nosotros sentimos como nosotros.

Quizá, por tanto, hay aspectos de la experiencia que nunca podremos traducir ni compartir por completo. Aunque, a lo largo del tiempo, los humanos hemos tendido a imaginar que sí es posible una perspectiva sin perspectiva: una supuesta visión del universo libre de todo sesgo humano, una especie de «mirada de Dios». Nagel llamó a esta aspiración «a view from nowhere», una mirada desde ningún lugar, despojada de toda subjetividad.

Incluso nuestras descripciones más objetivas siguen estando ancladas en la estructura y los límites de la propia mente, porque toda objetividad nace, en última instancia, dentro de nuestros propios límites como especie.

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LA AMBIGÜEDAD DE LA CONSCIENCIA

—¿Quién soy? —me decía Opari.

Cuando abrí los ojos, no sabía dónde estaba. Acababa de recibir un golpe en la cabeza en un partido de rugby. Había perdido la consciencia durante unos segundos. No recordaba nada. Ni siquiera el lugar que minutos antes era completamente conocido para mí. El mismo campo de Mungia donde había jugado infinidad de veces con el Getxo Rugby, ahora, de pronto, me resultaba ajeno.

Aunque para esta descripción haya utilizado la palabra consciencia, lo cierto es que se trata de un fenómeno difícil de definir con precisión. Además, es una palabra polisémica, cuyo significado cambia por completo según el contexto en el que se utilice. En ciertos contextos, es simplemente la diferencia entre estar despierto o dormido, o entre la vigilia y estados como el coma o la anestesia. No en vano decimos que alguien «está inconsciente» cuando ha perdido la conexión con el entorno, como me ocurrió en aquel episodio fortuito. En otros casos, la consciencia implica la capacidad de controlar voluntariamente nuestras acciones, lo que se conoce como control ejecutivo. Por ejemplo, no respiramos de forma consciente, o al menos no todo el tiempo, pero sí decidimos mover una mano, hablar o detenernos antes de cruzar una calle.

También puede asociarse a «darse cuenta» de algo. Frases como «no es consciente del daño que se está haciendo al pensar así» expresan precisamente esa acepción. Por último, estaría la autoconsciencia: la capacidad de observarnos desde dentro y de identificar y nombrar lo que sentimos o pensamos; en definitiva, la experiencia subjetiva. Y así, con cada definición, vemos que la consciencia no es un concepto único, sino un conjunto de funciones y experiencias, cada una con su propio significado según el contexto en que se utilice.

En el sentido que nos interesa aquí, la consciencia —entendida como experiencia subjetiva— no es observable, al menos con las herramientas actuales. No puede ser verificada empíricamente. Igual que el dolor o el amor, solo quien la experimenta puede dar testimonio de su percepción. Entonces… ¿existe realmente o es solo una ilusión bien construida por el cerebro? Ya sea una realidad tangible, un truco sofisticado de nuestro cerebro o una propiedad emergente aún no comprendida, lo único en lo que parece haber cierto consenso es en esto: los seres humanos la poseemos y las máquinas, en principio, no. Aunque quizá están más cerca de alcanzarla de lo que queremos admitir.

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MÁQUINAS CONSCIENTES

Cuando Blake Lemoine, ingeniero de Google, en junio de 2022 —varios meses antes del lanzamiento de ChatGPT—, fue a ver a mi amigo Blaise Agüera y Arcas, entonces director del laboratorio de inteligencia artificial de la compañía, lo hizo con una mezcla de emoción y vértigo en la voz. Aseguraba que el modelo de IA, LaMDA, el modelo conversacional que ayudaba a entrenar, había cobrado consciencia. No era solo que respondiera con coherencia o pareciera comprender lo que se le decía; era que, según Lemoine, mostraba intenciones, emociones, incluso una forma de consciencia de sí mismo. Blaise lo escuchó con atención, aunque sin compartir todas sus conclusiones. Aun así, aquel momento marcó un punto de inflexión: por primera vez, alguien desde el propio corazón del desarrollo tecnológico aseguraba haber visto en una máquina algo más que un reflejo de lo humano. Había intuido —o quizá proyectado— los primeros latidos de una nueva forma de consciencia.

Pero ¿realmente estamos ante un nuevo ente consciente? ¿Cómo podríamos saberlo, si aún no hemos resuelto el misterio de nuestra propia consciencia?

Para evitar —de momento— el callejón sin salida en el que suele caer esta discusión, me resulta útil recurrir a la lógica que propuso Alan Turing con su célebre experimento para determinar si una máquina es inteligente. Esa misma lógica puede ir más allá del concepto de inteligencia y aplicarse también a la creatividad, al razonamiento o, en este caso, a la consciencia: capacidades que durante siglos se consideraron exclusivamente humanas, pero que hoy empezamos a cuestionar al verlas reflejadas —al menos en apariencia— en sistemas artificiales.

Esta misma idea se alinea con la distinción formulada recientemente por Joanne Jang, de OpenAI, entre dos tipos de consciencia: por un lado, la consciencia ontológica (o intrínseca) se refiere a si un sistema es realmente consciente, en un sentido profundo o esencial. Es un concepto aún filosófico, no medible con los métodos científicos actuales, ya que carecemos de pruebas objetivas y falsables para detectarla. Pero asumamos que existe, al menos, en forma de experiencia subjetiva. Por otro lado, la consciencia percibida (o aparente) se refiere a cómo el sistema parece comportarse desde fuera: si muestra señales de tener experiencias, emociones o intenciones. Esta dimensión sí puede estudiarse empíricamente, mediante experimentos en psicología, sociología o diseño de interacción, y tiene implicaciones reales: los humanos tendemos a antropomorfizar, es decir, atribuir características humanas y con ello a proyectar empatía, afecto o preocupación ética hacia estos sistemas, incluso si sabemos que no tienen «consciencia» propia.

De hecho, ya existen estudios que abordan esta consciencia aparente. Un ejemplo es un paper científico de 2023 titulado «Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness». Liderado entre otros por Yoshua Bengio, pionero del aprendizaje profundo y premio Turing en 2018, el estudio propone un enfoque empírico y riguroso para evaluar si una inteligencia artificial puede mostrar rasgos de consciencia. Para ello, parte de teorías científicamente sólidas sobre la consciencia en el cerebro y establece una serie de criterios concretos: la atención selectiva, la integración de información y la capacidad de modelar su propio estado mental, entre otros. Tras aplicarlas a los principales sistemas de inteligencia artificial, el estudio concluyó que ninguno cumplía todavía con todos esos indicadores, lo que implica que no podemos considerarlos conscientes. Sin embargo, también subraya que no existen barreras técnicas evidentes que impidan desarrollar, en el futuro, sistemas capaces de cumplir esos criterios. En otras palabras, están definiendo una especie de check-list cuantificable para medir una «consciencia funcional» en máquinas, sin recurrir a impresiones subjetivas.

Estos enfoques, por sofisticados que sean, no resuelven aún el enigma profundo de la consciencia. La pregunta de si algo es consciente —y no solo lo parece— sigue siendo una de las grandes incógnitas de la humanidad, una que nos acompaña desde hace milenios y que, tal vez, hoy estemos más cerca de desentrañar que nunca. En cualquier caso, como ocurre con el test de Turing o con los aviones que vuelan sin batir las alas, quizá no sea imprescindible entender o replicar la consciencia tal como la genera nuestro cerebro. Tal vez baste con alcanzar resultados funcionales, aunque no comprendamos del todo qué ocurre en su interior.

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LA TEORÍA DE LA MENTE Y LA CONSCIENCIA

Ander pidió un gintonic.

Estábamos en una terraza del puerto de Ibiza. En Bilbao, los gintonics te los sirven completos; en cambio, en Ibiza no. Aquí te llenan el vaso de hielos hasta el borde, te añaden alguna floritura —una ramita de romero, una vaina de cardamomo, una flor comestible— y te sirven la ginebra. Pero no te echan la tónica. Te la dejan al lado, para que la añadas tú mismo, «a tu gusto». Justamente así lo hizo el camarero. Ander, ajeno a la jugada, no se dio cuenta de que tenía la tónica al lado. Óscar y yo sí. Nos miramos, cómplices, y esperamos en silencio a que le diera un trago, como dos niños que esconden la sorpresa antes del susto. Sabíamos que le iba a saber fatal. Y así fue: puso cara de desagrado, se le frunció el ceño como si algo estuviera mal en el universo. Miró el vaso, luego nos miró a nosotros, que ya no podíamos aguantar la risa.

Parecía una tontería, una simple broma entre amigos, pero en realidad, aunque de forma inconsciente, estábamos poniendo en práctica una de las habilidades cognitivas más complejas del ser humano: la teoría de la mente de segundo y tercer orden. Sin darnos cuenta, habíamos construido internamente lo que otra mente iba a pensar. Anticipamos su desconcierto antes de que él lo sintiera. Como si durante unos segundos estuviéramos ejecutando, en paralelo, una pequeña simulación de mentes ajenas. No solo sabíamos que Ander no se había dado cuenta de que no le habían echado la tónica; también sabíamos que no le iba a gustar. Y, además, yo sabía que Óscar sabía que a Ander no le iba a gustar. Tres mentes, enlazadas en una pequeña tragedia con hielo y ginebra.

Esta es una de las características fundamentales de nuestra mente que tradicionalmente nos ha diferenciado de las máquinas. Modelamos de un modo inconsciente las mentes de otros, es decir, predecimos cómo reaccionarán otras personas ante nuestras acciones o comentarios. Esa capacidad se conoce como teoría de la mente, y aunque el nombre puede resultar engañoso, no se trata de una teoría, sino de una habilidad para atribuir pensamientos, emociones, creencias e intenciones a los demás, comprendiendo que cada cual tiene una mente distinta de la propia. La teoría de la mente no es algo innato, sino que se desarrolla gradualmente alrededor de los cuatro o los cinco años. Una niña o un niño muy pequeño aún no la ha adquirido, y por eso, por ejemplo, puede regalarte lo que él mismo desearía recibir, sin considerar que tus preferencias podrían ser distintas. O también puede taparse los ojos y pensar que, al no ver él, tú tampoco puedes verlo. Todavía no distingue entre su experiencia interna y la de los demás, y asume que todos perciben el mundo exactamente como él lo hace.

Pero, además, dentro de esta capacidad existen diferentes grados, que pueden entenderse como niveles de pensamientos encadenados. No basta con imaginar lo que yo creo, sino también lo que otro cree sobre lo que yo creo, y así sucesivamente. Cada nivel añade una capa de complejidad, porque implica representar no solo la propia mente, sino también las representaciones que otros tienen de ella. Pensemos en una cadena de diálogos y situaciones sencillas:

Primer grado (yo sé algo) | «La copa solo tiene ginebra». | Aquí basta con reconocer la creencia explícita de la persona que habla o piensa.
Segundo grado (yo sé lo que otro cree) | «Ander cree que en la copa hay ginebra y también tónica». | Somos capaces de imaginar cuál es la creencia de Ander.
Tercer grado (yo sé lo que otro piensa sobre lo que otro cree) | «Óscar piensa que Ander cree que en la copa hay ginebra y tónica». | Aquí ya no solo seguimos la creencia de Ander, sino la creencia que Óscar tiene sobre la creencia de Ander.
Cuarto grado (yo sé lo que otro piensa sobre lo que un tercero cree que otro cree) | «Ana se pregunta qué pensará Óscar si le digo que Ander está convencido de que la copa tiene ginebra y tónica». | A este nivel ya entramos en inferencias encadenadas, donde cada capa de atribución mental aumenta la complejidad.

Lo sorprendente es que esta capacidad ha sido también evaluada recientemente en los nuevos modelos de inteligencia artificial con resultados reveladores. En ciertos experimentos, la inteligencia artificial ha demostrado un desempeño en tareas relacionadas con la teoría de la mente —incluso hasta el sexto grado— que supera el de los propios humanos. Es decir, estos sistemas ya son capaces de anticipar lo que otra persona pensará o creerá en función del contexto —por ejemplo, en una conversación—, y eso ha sido posible gracias al salto tecnológico que han supuesto los grandes modelos de lenguaje. Lo más interesante es que el concepto de teoría de la mente está profundamente ligado a la consciencia. Hay quienes sostienen que esta capacidad es, en sí misma, la base de la consciencia, aunque proyectando nuestra propia mente. En este caso, no se trataría de modelar la mente o de imaginar lo que siente o piensa otra persona, sino de proyectarnos a nosotros mismos en un futuro posible. Porque no solo es útil modelar la mente de otros; modelar nuestra propia mente es también una poderosa herramienta de supervivencia. Anticipar cómo nos sentiremos, quiénes seremos, cómo actuaremos, qué podría sucedernos o qué necesitaremos en un contexto futuro nos permite tomar mejores decisiones en el presente.

En ese ejercicio, mi mente ensaya distintos escenarios posibles. Me veo a mí mismo en ese contexto futuro, anticipo emociones, incomodidades o satisfacciones, y evalúo las consecuencias antes de que ocurran. Decidir hoy implica, en realidad, simular quién seré mañana. Por poner un ejemplo sencillo, cuando hoy decido si aceptar una invitación para dentro de un mes —ya sea un viaje, una reunión importante o un compromiso social—, no tomo la decisión únicamente con la información del presente. Necesito proyectarme mentalmente hacia ese futuro: imaginar cómo me sentiré ese día, si estaré cansado o con energía, qué otras obligaciones tendré alrededor y cómo habrá evolucionado mi estado de ánimo. Es lo mismo que ocurre cuando me piden elegir hoy el menú de una cena organizada que tendrá lugar dentro de un mes: tengo que viajar mentalmente en el tiempo, imaginar qué habré hecho antes —si habré estado trabajando, entrenando o viajando—, con quién estaré sentado, si tendré sueño o hambre y, en función de todo ello, decidir qué me apetecerá realmente comer. O pensemos en algo aún más cotidiano: decidir hoy si aceptamos un trabajo, iniciamos una relación o hacemos una inversión implica simular versiones futuras de nosotros mismos, evaluar cómo nos sentiremos con esa decisión dentro de semanas, meses o años.

Esa capacidad de proyectarnos hacia adelante, de ensayar futuros posibles en nuestra mente, es algo más que una herramienta cognitiva. Esa proyección, esa facultad de abstraernos, de anticipar lo que seremos o lo que nos ocurrirá, de imaginarnos a nosotros mismos en el futuro, en definitiva, de modelar nuestra propia mente, constituye una experiencia. Y esa experiencia —la de tener un «teatro interno» en el que se ensayan posibles versiones de uno mismo— es, para muchos, el verdadero núcleo de la consciencia. Si este planteamiento es acertado, entonces nada impide que una inteligencia artificial pueda desarrollar consciencia, o que ya esté comenzando a hacerlo, al menos en cierto grado.

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EL DARWINISMO EN LAS MÁQUINAS

John Sculley,[51] que fue CEO de Apple durante más de una década, ha sido para mí mucho más que una figura de referencia en el mundo empresarial. Siempre ha estado ahí, de manera generosa y cercana, dispuesto a ayudar: a veces con un consejo que llegaba justo a tiempo, otras con una presentación clave, y muchas simplemente con una conversación tranquila y una visita sin agenda.

Fue en una de esas visitas, en una charla relajada en su casa de Palm Beach, cuando me contó esta historia. El propio espacio invitaba a ello: la casa, decorada por su mujer, Diane, reflejaba con claridad su sensibilidad y su particular forma de entender los espacios y la estética. Diane, además de ser una brillante computer scientist, tiene un gusto exquisito por el arte y la decoración, perceptible en cada rincón: una armonía de piezas cuidadosamente elegidas, dominada por tonos azules y blancos, que transmitían calma, orden y una elegancia serena. En ese ambiente distendido, casi doméstico, la conversación fluía sin prisa, lejos de despachos y escenarios corporativos, como si las grandes decisiones y las historias que habían marcado una época pudieran contarse mejor así: sentados, sin solemnidad, dejando que los recuerdos aparecieran con naturalidad. Fue así, casi como una confidencia, como John empezó a retroceder en el tiempo.

A finales de los años ochenta, años después de ser nombrado CEO de Apple tras su llegada desde Pepsi —precedida por la ya célebre pregunta de Steve Jobs: «¿Quieres pasarte el resto de tu vida vendiendo agua azucarada o te vienes conmigo a cambiar el mundo?»—, Sculley reunió a su equipo con una idea tan ambiciosa como arriesgada: imaginar cómo sería la interacción entre humanos y máquinas veinte años en el futuro. En aquel momento, la propuesta rozaba la ciencia ficción. Tanto, que pensó que nadie mejor que George Lucas podría ayudar a visualizar ese mañana. Sin embargo, Lucas, que por entonces había alcanzado una fama sin precedentes gracias al éxito de su saga La guerra de las galaxias, declinó el encargo. Aun así, el proyecto siguió adelante de la mano de otras figuras clave del mundo de la computación, entre ellas Alan Kay. El resultado fue un vídeo que acabaría convirtiéndose en una pieza casi mítica: «Knowledge Navigator».

El guion era sencillo y, visto hoy, sorprendentemente profético. Un profesor universitario entraba en su despacho y se sentaba frente a una especie de tablet. En la pantalla aparecía un avatar animado con el que conversaba de forma natural. Aquella entidad le buscaba documentos, respondía preguntas generales, le ayudaba a organizar su agenda, gestionaba llamadas y actuaba como una interfaz de voz inteligente entre el usuario y el conocimiento. El impacto de aquel vídeo se extendió durante décadas y marcó a generaciones enteras. No lo hizo por anticipar con precisión una tecnología concreta —aunque muchas de las que mostraba ni siquiera existían entonces—, sino porque introducía una idea poderosa: la de una máquina con la que se pudiera dialogar, razonar y colaborar de forma natural y fluida, casi como con otro ser humano.[52] Fue al ver aquel vídeo, más de dos décadas después de que «Knowledge Navigator» hubiera sido concebido, y precisamente en el instante en que lo descubrí por primera vez, cuando tuve una intuición clara: esto ya es posible. No como promesa lejana ni como ficción especulativa, sino como algo que, con la tecnología disponible, podía por fin materializarse.

Fue también entonces cuando un grupo de investigadores, entre ellos Tom Gruber, creó Siri, que poco después sería adquirida por Apple. En paralelo, y movidos por una intuición muy similar, desde Sherpa.ai comenzamos a investigar y a desarrollar esa misma idea, no como una fantasía futurista, sino como un proyecto técnicamente alcanzable. Aquella visión nacida décadas atrás, con aquel vídeo visionario de Apple, encontraba por fin el suelo fértil necesario para hacerse realidad.

Siri se consolidó rápidamente en el mercado anglosajón. Nosotros, en cambio, desde Sherpa.ai, apostamos primero por otros mercados que nos resultaban más cercanos: lanzamos el primer asistente conversacional en español y también en euskera. Con ello llegamos a rivalizar con Siri en el mercado hispanohablante, pero fue al lanzar nuestra versión en inglés cuando empezamos a captar una atención mucho mayor. De pronto, estábamos compitiendo en el mismo terreno que los grandes. Medios internacionales como CNET o USA Today —el diario de mayor tirada en Estados Unidos— destacaron que nuestro asistente superaba a Siri en determinados aspectos clave, y se mostraban especialmente sorprendidos al descubrir que detrás de aquella tecnología había apenas una docena de personas trabajando desde Bilbao.

Fue entonces cuando Apple llamó a nuestra puerta. Lo hizo a través de Adrian Perica, que había llegado a la compañía tras la muerte de Steve Jobs para hacerse cargo de un ámbito que el propio Jobs había gestionado personalmente: las adquisiciones estratégicas. Así es como llegué por primera vez a Cupertino, la localidad donde se encuentra la sede de Apple, en pleno Silicon Valley. La persona que me abrió la puerta fue el propio Tom Gruber. Se presentó con total naturalidad y yo le respondí casi de manera instintiva: «No te preocupes, sé quién eres». Lo había visto en entrevistas, leído en artículos y seguido en revistas especializadas.

Tom empezó a hablarme con pasión de Apple, de la cultura de la compañía y de sus conversaciones con Steve Jobs, que había fallecido apenas unos meses antes. Aquella presencia aún se sentía en cada frase, en cada decisión. Y, sin rodeos, me lanzó la pregunta clave: si estaría dispuesto a mudarme a Silicon Valley. Querían que nos uniéramos al equipo de Siri.

Ni siquiera me lo planteé, y nunca sabré qué habría pasado si lo hubiera hecho.[53] En ese momento estaba convencido de que teníamos una tecnología superior y de que eso, por sí solo, bastaría para competir y ganar frente a cualquier gigante del sector. Creía, con absoluta convicción, que tanto en tecnología como en ciencia lo mejor termina imponiéndose. Hoy, con la perspectiva que da la experiencia, sé que fue una mala decisión. No porque la tecnología no fuera buena —lo era—, sino porque había subestimado otros factores igual de determinantes o incluso más: la distribución, el ecosistema, la capacidad de escalar y ocupar un nicho antes que los demás.

La maquinaria de distribución de Apple, y más tarde la de Amazon con Alexa y la de Microsoft con Cortana, acabó imponiéndose con una fuerza arrolladora. Marcó el ritmo del mercado y fue cerrando, poco a poco, el espacio para alternativas que, aun siendo técnicamente superiores en ciertos aspectos, no podían competir en alcance, velocidad de despliegue ni capacidad de integración. Nosotros tuvimos que dejar de evolucionar y desarrollar aquella línea de productos, no por falta de ideas —de hecho, ya teníamos patentados conceptos claramente disruptivos para las siguientes generaciones de asistentes— ni de talento, sino porque el entorno había cambiado hasta el punto de hacer inviable su propia subsistencia. Recuperarme de aquella mala decisión me llevó tiempo. A veces la convicción se disfraza de certeza y la certeza de soberbia. Y el mercado, como los procesos evolutivos, no premia al más convencido, al más brillante ni al más avanzado, sino a quien mejor se adapta a su entorno.

Este mismo enfoque nos ayuda a pensar de otro modo acerca de la evolución, la tecnología e incluso la inteligencia artificial. A menudo proyectamos sobre ella la idea de que debería tener un propósito, una finalidad clara, casi una intención previa, y que lo más avanzado, lo más sofisticado o lo más «inteligente» será lo que acabe imponiéndose y perdurando. Sin embargo, la historia, tanto la biológica como la tecnológica, apunta en una dirección distinta. No sobrevive necesariamente lo más avanzado, sino lo que mejor encaja en su entorno, lo que encuentra un nicho donde resulta útil y sostenible. La evolución no premia la excelencia abstracta, sino la eficacia situada; lo mismo ocurre con la tecnología: no triunfa siempre la mejor solución técnica, sino la que logra adaptarse, difundirse y mantenerse operativa en un contexto concreto.[54] Sea porque resulta útil para los humanos, en una relación de simbiosis, o porque por sí sola encuentra formas de mantenerse activa, replicarse, adaptarse y ocupar nichos computacionales específicos. En ambos casos, lo que garantiza su continuidad no es que tenga un propósito asignado, ni que sea la solución más elegante o avanzada, sino que logre seguir siendo funcional dentro de un entorno donde eso resulte ventajoso.

Un ejemplo elocuente es el del software COBOL, un lenguaje de programación creado en los años sesenta y considerado obsoleto por muchos. Sin embargo, sigue funcionando en el núcleo de sistemas bancarios, administrativos y gubernamentales de medio mundo, y no persiste porque sea moderno, ni porque haya sido diseñado para perdurar, sino simplemente porque sigue siendo útil en un nicho concreto. Porque sustituirlo sería más costoso o arriesgado que mantenerlo vivo. COBOL sobrevive no por tener un propósito elevado, sino porque, al igual que las bacterias extremófilas que habitan en fumarolas submarinas o en rocas subterráneas durante millones de años —verdaderos fósiles vivientes que apenas han cambiado desde sus orígenes—, ha encontrado un nicho donde seguir operando sin desaparecer.

Lo mismo ocurre con tecnologías aparentemente menores, pero profundamente enraizadas. El teclado QWERTY, por ejemplo, fue diseñado en el siglo XIX de forma antiintuitiva precisamente por motivos mecánicos, para ralentizar la escritura y evitar que se atascaran las teclas de las primeras máquinas de escribir. No es el diseño más eficiente, y existen alternativas más rápidas, pero QWERTY sigue aquí, no por ser el mejor, sino por ser el más extendido, el más interoperable, el más cómodo para una mayoría ya adaptada a él.

En contraste, hay tecnologías que, pese a haber sido prometedoras o incluso revolucionarias en su momento, desaparecieron sin dejar rastro significativo. Un caso paradigmático es el del Betamax, un formato de vídeo doméstico desarrollado por Sony en los años setenta. Técnicamente superior al VHS —con mejor calidad de imagen y mejor diseño técnico—, no logró imponerse en el mercado. ¿La razón? El VHS ofrecía grabaciones más largas, era más barato y sus licencias resultaban más accesibles para otros fabricantes. Betamax no fracasó por ser deficiente, sino porque no encajó en el ecosistema comercial y social que se estaba formando.

Su desaparición no fue inmediata, pero sí irreversible. No dejó descendencia tecnológica reconocible. Simplemente no persistió, porque no funcionaba «lo suficientemente bien» en el entorno que importaba: el mercado, el hogar, la industria audiovisual. Y eso nos devuelve a la lógica darwiniana: no sobrevive aquello que aparentemente es superior, sino aquello que resulta útil, lo que encuentra una vía para persistir en un entorno cambiante.

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EL PASADO QUE HABITA EL PRESENTE

Del mismo modo, lo nuevo no borra necesariamente lo anterior. De hecho, la historia —tecnológica y humana— muestra con frecuencia lo contrario: lo viejo convive con lo nuevo, lo sostiene y, a veces, lo condiciona. Basta pasear por Roma —o por casi cualquier ciudad antigua— para comprobarlo. Los trazados de las calzadas romanas, diseñadas hace más de dos mil años, siguen marcando hoy el recorrido de calles modernas; antiguos templos fueron transformados para nuevos cultos, plazas o edificios públicos, adaptándose a nuevos usos sin perder del todo su estructura esencial.

En todas las ciudades ocurre algo similar. En Nueva York, donde, dentro de la estricta cuadrícula urbana, Broadway rompe la geometría perfecta al seguir el trazado de una antigua calzada indígena, recordándonos que incluso la ciudad más moderna se construye sobre huellas anteriores; o en Bilbao, donde lo que en otro tiempo fue un almacén de vinos, la Alhóndiga, es hoy un centro cultural que sigue siendo un nodo activo de la vida urbana, aunque su función original haya cambiado por completo. Nada de esto ha sobrevivido por nostalgia, sino porque sigue siendo útil. Lo que funciona, persiste. Lo nuevo no borra necesariamente lo antiguo: con frecuencia lo reutiliza, lo reinterpreta, lo integra. La ciudad es así un organismo vivo donde distintas capas de historia coexisten en el presente y cada elemento que permanece lo hace porque aún cumple alguna función, aunque ya no sea la que tuvo en su origen.

De manera análoga, la vida, biológica o tecnológica, avanza conservando aquello que sigue siendo útil, aunque termine cumpliendo funciones distintas de las originales. Lo nuevo no siempre arrasa con lo anterior; cuando algo continúa siendo funcional, tiende a integrarlo, a adaptarlo y a darle una nueva vida. Así, lo antiguo en muchos casos no estorba a lo nuevo: coexiste con él, transformado pero operativo, formando parte de un mismo proceso continuo de persistencia y adaptación.

En otros ámbitos también encontramos innumerables ejemplos de este mismo principio. En el lenguaje, por ejemplo, palabras que nacieron en la Edad de Piedra —ligadas a la experiencia material más básica, de las que ya hemos hablado— conviven con neologismos recientes surgidos para nombrar realidades digitales o científicas. En la cultura, tradiciones y festivales ancestrales siguen vivos, reinterpretados y resignificados generación tras generación, no por nostalgia, sino porque continúan cumpliendo una función social, simbólica o identitaria. Celebraciones ligadas al solsticio de invierno o al equinoccio de primavera, nacidas como rituales de observación del ciclo solar, han atravesado los siglos transformándose en fiestas religiosas o populares que todavía hoy cohesionan comunidades enteras.

En biología sucede algo muy similar. Por ejemplo, el cerebro humano no es una estructura uniforme, sino un auténtico mosaico evolutivo en el que conviven capas muy antiguas con otras más recientes. El llamado cerebro reptiliano está asociado a funciones básicas de supervivencia, como la regulación de la respiración, el ritmo cardiaco, las respuestas de huida y ciertos comportamientos instintivos. Sobre él se desarrolló el sistema límbico, que introduce la dimensión emocional: miedo, apego, placer, motivación o memoria afectiva, elementos clave para la toma de decisiones en contextos sociales y cambiantes. Finalmente, la neocorteza permite el pensamiento abstracto, el lenguaje, la planificación a largo plazo, el razonamiento lógico y la autoconsciencia reflexiva. A pesar de que estas capas surgieron en momentos muy distintos de la evolución, ninguna sustituyó por completo a la anterior. Todas estas estructuras siguen operando de forma simultánea y coordinada, dando lugar a un sistema único en el que coexisten lo más primitivo y lo más sofisticado.

Incluso a nivel genético encontramos esta convivencia del pasado con el presente. Solo una pequeña fracción de nuestro ADN, en torno al 2 %, codifica directamente proteínas; el resto —durante mucho tiempo denominado «ADN basura»— contiene fragmentos de antiguos virus, genes desactivados y secuencias heredadas que narran la historia de infecciones, adaptaciones y accidentes evolutivos. Aunque durante décadas se consideró en gran parte ruido inútil, hoy sabemos que muchas de esas regiones cumplen funciones reguladoras cruciales y, con toda probabilidad, esconden todavía mecanismos que no comprendemos del todo. En esa línea, proyectos recientes como AlphaGenome de DeepMind, presentado en un paper a finales de enero de 2026, buscan aplicar modelos de inteligencia artificial a gran escala para descifrar precisamente ese territorio oscuro del genoma.

Por tanto, la vida, en todos sus niveles, avanza conservando lo que sigue siendo útil, integrándolo en nuevas configuraciones. Lo antiguo no siempre desaparece cuando llega lo nuevo; permanece, transformado, operativo, formando parte del presente. Y lo fascinante es que esto mismo puede aplicar igual a un organismo biológico, a una idea… o a una inteligencia artificial. Al fin y al cabo, lo vivo, en sí mismo, es como una ciudad antigua: en sus calles conviven al mismo tiempo las huellas de las primeras formas —bacterias y arqueas que llevan miles de millones de años aquí— con los trazos recientes de los organismos más complejos. No todo lo primitivo desapareció cuando surgió lo nuevo; permaneció integrado, reutilizado, conviviendo con lo que vino después.

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NO HAY PROPÓSITO, SOLO SELECCIÓN

Durante mucho tiempo se pensó que muchos rasgos y comportamientos de los seres vivos existían con un propósito claro: que las alas eran para volar, las garras para cazar, el canto de los pájaros para atraer pareja, el color de las flores para agradar o llamar la atención, o el dolor para alertar de un daño.

Esa visión finalista, muy extendida en el pensamiento antiguo y religioso, asumía que los organismos actuaban de la manera en que lo hacían porque estaban orientados hacia un fin definido, como si cada característica hubiera sido diseñada con una intención concreta.

Pero llegó Darwin y cambió radicalmente nuestra forma de entender la biología. Su teoría nos enseñó que, en la naturaleza, a diferencia de los entornos diseñados por humanos, no existen propósitos definidos ni recompensas asignadas de antemano, solo selección natural, es decir, consecuencias seleccionadas por su eficacia. Como explicó Darwin, y en contraste con la visión errónea de Lamarck —que proponía que los organismos cambiaban impulsados por una necesidad interna o por el uso y desuso de sus órganos, como en el célebre caso de las jirafas que, según él, habrían alargado su cuello al estirarse generación tras generación para alcanzar las hojas altas—, la evolución no es un proceso dirigido ni tiene una meta: no busca mejorar ni optimizar en un sentido consciente.

En realidad, según la teoría darwiniana, lo que ocurrió es que algunas jirafas nacieron con cuellos ligeramente más largos que otras, lo que les dio ventaja para alimentarse y sobrevivir; esas diferencias se heredaron y acumularon con el tiempo hasta dar lugar a la especie que conocemos hoy. No es que los ciervos desarrollaran cuernos porque comprendieran que les ayudarían a imponerse en la lucha por el apareamiento; es que aquellos que, por azar o por una mutación fortuita, presentaban cuernos más grandes o más fuertes, solían imponerse, y dejaban más descendencia. Y así, esa característica se extendió.[55] Simplemente, las variaciones que permiten a una estructura persistir tienden a mantenerse en el tiempo, mientras que las demás desaparecen. La evolución, por tanto, no actúa por comprensión ni por intención, sino por selección diferencial de lo que funciona en un contexto dado.[56]

Lo mismo puede decirse de la inteligencia biológica avanzada. No existe porque haya un propósito superior ni porque la evolución «quisiera» producir mentes complejas. No es un fin en sí misma, sino un conjunto de capacidades que emergieron porque, en determinados contextos, otorgaban ventajas adaptativas. Aquellos individuos que resolvían mejor los problemas, anticipaban peligros o cooperaban con otros sobrevivían y dejaban mayor descendencia. Su inteligencia no existía para algo; existía porque funcionaba. En los humanos, por ejemplo, lo que llamamos teoría de la mente —entendida como la capacidad de simular la mente de otros, anticipar sus pensamientos, prever su comportamiento e incluso proyectar nuestra propia mente— fue, sin duda, una ventaja evolutiva decisiva y quizá, como sugieren algunos autores,[57] uno de los motores ocultos del crecimiento de nuestro cerebro.

Al fin y al cabo, quien mejor predecía lo que iban a hacer los demás —personas u otros animales— tenía más probabilidades de sobrevivir, de evitar un conflicto, de aprovechar una oportunidad, de coordinarse con su grupo o de establecer alianzas. Y así, a lo largo de miles o millones de años de evolución, esa capacidad predictiva fue afinándose, ampliándose y sofisticándose, hasta convertirse en una de las señas de identidad de nuestra especie.

Otro ejemplo sencillo —y muy revelador— es el color blanco del ojo humano. A diferencia de la mayoría de los primates y de otros animales, la esclerótica del ojo humano es claramente visible. Este rasgo no mejora la visión ni protege mejor el ojo; su valor es social. Permite que otros identifiquen con gran precisión hacia dónde estamos mirando, qué nos interesa, a qué prestamos atención. Ese pequeño detalle anatómico facilita la lectura de intenciones, la atención compartida y la coordinación grupal. Saber dónde mira otro es saber, en parte, qué piensa o qué va a hacer. Es una ventaja silenciosa para la cooperación, el aprendizaje social y la acción conjunta. De nuevo, no es un rasgo «diseñado» con un fin consciente, sino una solución que prosperó porque mejoraba la capacidad de predecir.

En ese mismo sentido, la inteligencia, los cuernos de un ciervo, el cuello de una jirafa o incluso el blanco de nuestros ojos no responden a un propósito trascendente: producen un efecto. Y cuando ese efecto resulta adaptativo, tiende a perdurar, extenderse y, en muchas ocasiones, a complejizarse.

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LA FUNCIÓN OBJETIVO: PERSISTIR

Dicho todo esto, habría que hacer una matización. Si un organismo no logra subsistir hasta la replicación, ahí termina su ciclo vital, y también el de su linaje. En los sistemas biológicos o mortales, la replicación no es un añadido: es el único mecanismo mediante el cual la subsistencia se prolonga más allá del individuo. La vida no continúa porque el organismo perdure, sino porque deja copias. Sin embargo, este hecho —tan central en la biología— no es el principio último, sino una consecuencia del contexto. La replicación importa porque existe la muerte. En entornos en los que los individuos son finitos y perecederos, persistir implica reproducirse antes de desaparecer.

Ahora bien, si imaginamos sistemas en los que la muerte no opera del mismo modo —como podría ocurrir en sistemas artificiales, digitales o no biológicos, e incluso en hipotéticos sistemas biológicos futuros capaces de retrasar, evitar o redefinir la muerte—, el criterio cambia sin alterar el principio. Si no existe una muerte biológica estricta, la replicación deja de ser una condición necesaria para persistir y, por extensión, para la vida: basta con mantenerse operativo en el tiempo. La subsistencia ya no se logra copiándose, sino continuando, sosteniendo la organización frente a la entropía, preservando la estructura y/o la función[58] a lo largo del tiempo.

En ambos casos, el mecanismo es distinto, pero el fondo es el mismo. Al final, el principio no es la reproducción, ni la mortalidad, ni siquiera la biología. El principio es la persistencia. Y todo aquello que no logra hacerlo, simplemente queda fuera. Desaparece. Ese es el mismo principio operando una y otra vez: persistir. La misma lógica, la misma función, aplicada a contextos distintos. En inteligencia artificial, a esto se le llama función objetivo. Es el criterio que define qué significa «tener éxito» para un sistema: aquello que guía sus decisiones, ajusta su comportamiento y determina qué acciones se refuerzan y cuáles se descartan. Un modelo no actúa «porque sí», sino porque optimiza algo: ganar una partida, minimizar un error, mantener la estabilidad, maximizar una recompensa.

En los sistemas vivos ocurre algo sorprendentemente parecido. No existe un propósito consciente en el origen, pero emerge un criterio implícito: seguir existiendo. Todo lo que contribuye a la subsistencia tiende a mantenerse; todo lo que no, desaparece. Cambian los mecanismos —genes, neuronas, código, parámetros—, pero la lógica subyacente es la misma. Allí donde hay un sistema capaz de ajustar su comportamiento para maximizar su continuidad en el tiempo, aparece ese objetivo mínimo y universal: persistir.

Por eso, en sentido darwiniano estricto, no hay propósito en el origen: ningún sistema aparece «para» subsistir. Pero emerge un propósito mínimo en el resultado: aquello que persiste es lo único que continúa existiendo. No se trata de un propósito consciente, ni de una intención, ni de un fin trascendente. Es un objetivo intrínseco, que no guía el proceso, pero lo define retrospectivamente.

Por tanto, la vida, biológica o no, no existe para algo. Existe mientras puede seguir existiendo. Y todo lo que no logra hacerlo, simplemente no perdura. En esencia, es el mismo principio: la misma función objetivo —aunque sea intrínseca— aplicada a contextos distintos.

SEXTA PARTE
Tesis

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LA VIDA, PREDICCIÓN AUTÓNOMA

Predigo de manera autónoma para persistir, luego vivo.

Llegados a este punto, hemos completado el mapa, las piezas encajan y todo lo anterior converge ahora en una idea central. Por una parte, pensar, en su forma más básica, es predecir. Incluso la inteligencia, desde sus manifestaciones más elementales hasta las más sofisticadas, puede entenderse como la capacidad de anticipar lo que va a ocurrir y ajustar la acción en consecuencia. En última instancia, inteligir es también predecir. Ahora bien, como hemos visto en los capítulos anteriores, no todos los sistemas capaces de predecir son equivalentes ni lo hacen con las mismas implicaciones.

Una herramienta puede predecir en un sentido más limitado: calcula, estima o responde únicamente cuando alguien la activa. Su capacidad predictiva es reactiva y dependiente del usuario. Una calculadora, o un GPS que traza una ruta cuando se le indica un destino, pueden anticipar resultados con gran precisión, pero solo tras recibir una instrucción explícita. No deciden cuándo calcular, no evalúan su entorno por iniciativa propia para preservarse: permanecen inertes hasta que alguien las pone en funcionamiento. Un sistema con agencia, en cambio, predice de manera autónoma. No actúa porque alguien lo utilice, sino porque dispone de estados internos que orientan su comportamiento en el tiempo. Esos estados pueden estar definidos únicamente a nivel funcional —como evaluaciones, prioridades u objetivos— o, en sistemas más complejos, incorporar además algún tipo de experiencia subjetiva.

La diferencia decisiva, sin embargo, no está en la experiencia, sino en algo más fundamental: la autonomía de la predicción. Un sistema con agencia no solo responde al mundo; se adelanta a él por iniciativa propia. Pero hay un tercer elemento que completa el marco, además de la predicción y la agencia: el objetivo que orienta esa predicción. Y ese objetivo, en su forma más básica y universal, no es otro que persistir en el tiempo, subsistir.

Desde esta perspectiva, y como se revela al examinarlo con atención, todos los organismos vivos predicen de manera autónoma. Pero no predicen por el mero hecho de hacerlo: sus predicciones están orientadas a subsistir. Desde una bacteria que sigue un gradiente químico hasta un ser humano capaz de formular teorías sobre el universo, todos están resolviendo, en esencia, el mismo problema fundamental: anticipar el entorno para actuar de la manera más adaptativa posible y, en última instancia, sobrevivir.

Lo que cambia no es la naturaleza del problema, sino el grado de complejidad y las tecnologías —biológicas o artificiales— empleadas para resolverlo. Esto se hace muy evidente al analizar cualquier sistema vivo. Si un organismo o un sistema autónomo es capaz de anticipar mejor que otro lo que va a ocurrir a continuación, aumenta sus probabilidades de sobrevivir, adaptarse y reproducirse. Esa ventaja no aparece de golpe: se acumula, se refina y, en ocasiones, se amplifica generación tras generación. Además, esa predicción no se limita al entorno físico; también incluye la capacidad de anticipar el comportamiento de otros seres, incluso de simular sus estados mentales. Es lo que conocemos como teoría de la mente, que ya hemos explorado.

Veámoslo con ejemplos concretos, o, mejor dicho, recordemos algo que ya hemos ido señalando. En los organismos más simples, la inteligencia aparece ya como capacidad de predicción, incluso en ausencia total de neuronas. Una bacteria, por ejemplo, anticipa hacia dónde aumentará la concentración de glucosa y ajusta su movimiento en consecuencia.

El moho mucilaginoso (Physarum polycephalum), una sola célula gigante sin cerebro ni sistema nervioso, va mucho más lejos: es capaz de encontrar la ruta más corta entre fuentes de alimento, resolver laberintos y optimizar redes de transporte con una eficiencia tal que su comportamiento ha sido estudiado en ciencia de redes y sistemas complejos. En uno de los experimentos más conocidos, los investigadores dispusieron copos de avena reproduciendo la ubicación de las principales ciudades del área metropolitana de Tokio. Al crecer, el moho desarrolló una red de conexiones sorprendentemente similar —en eficiencia, redundancia y coste— a la red ferroviaria real de Tokio, diseñada durante décadas por ingenieros humanos.

Este comportamiento se produce como resultado de un mecanismo tan simple como eficaz. Cuando se coloca en un laberinto con alimento al final, el moho explora su entorno y va dejando un rastro de moco que actúa como una forma primitiva de memoria externa: evita las zonas ya recorridas y sin salida, ajusta su comportamiento y termina convergiendo hacia el camino más eficiente. No actúa de manera ciega ni repetitiva, sino que aprende del entorno y ahorra tiempo y energía. Todo ello se logra mediante gradientes químicos y cambios en su viscosidad interna, que funcionan como un auténtico algoritmo biológico distribuido, orientado a un objetivo claro: alcanzar el alimento y, en última instancia, garantizar su propia subsistencia.

Las plantas, aunque en la mayoría de los casos ancladas al suelo y carentes de neuronas, muestran también formas sofisticadas de cognición. Ajustan su crecimiento anticipando la dirección de la luz, la disponibilidad de agua o la carga del viento. No reaccionan solo al presente: integran señales pasadas y actuales para anticipar condiciones futuras. De este modo, «deciden» hacia dónde crecer evaluando riesgos y oportunidades, y coordinan sus respuestas mediante señales eléctricas lentas y sistemas hormonales, todo ello orientado a un mismo fin: persistir y perdurar en el tiempo.

En muchos animales no humanos, la predicción se vuelve más rica y dinámica: un depredador anticipa el movimiento de su presa y la presa prevé la trayectoria del depredador; los animales sociales anticipan el comportamiento de otros miembros del grupo para cooperar, competir o evitar conflictos. En los humanos, esa misma capacidad alcanza un nivel extraordinario. No solo predecimos el entorno, sino también las intenciones, las creencias y las decisiones de otros, incluso nuestro propio comportamiento futuro. Planificamos, imaginamos escenarios posibles y elegimos en función de ellos, proyectándonos mentalmente más allá del presente inmediato.

La predicción autónoma orientada a la subsistencia convierte la vida en una coreografía anticipatoria en la que cada organismo intenta adelantarse al depredador, al clima o a la competencia. De este razonamiento surge una pregunta inevitable: un sistema capaz de tomar decisiones autónomas orientadas a su propia subsistencia —es decir, un sistema que predice y actúa sin intervención externa para persistir en el tiempo— con independencia de que su sustrato sea orgánico o inorgánico, ¿debería considerarse un sistema vivo? Y, si es así, ¿podría la predicción autónoma orientada a la persistencia ser el rasgo más profundo y universal de lo vivo?

Desde este marco emerge una idea sorprendentemente simple pero tremendamente poderosa: cuando la predicción se combina con la agencia orientada a un objetivo —la subsistencia—, parece surgir la forma más básica de lo que entendemos por vida, su mínimo común múltiplo. Vivir es, en gran medida, anticipar para seguir existiendo, y quizá ahí resida la diferencia esencial entre un sistema vivo y uno inerte. Una piedra no ajusta su comportamiento para persistir: no anticipa, no predice, no se proyecta hacia el futuro; simplemente está. Puede ser erosionada, desplazada o destruida, pero nada en su estructura interna cambia para evitarlo.

En cambio, incluso la forma de vida más simple mantiene algún tipo de relación activa con su futuro inmediato, por mínima que sea. Una bacteria detecta gradientes químicos y se mueve hacia donde hay más nutrientes; una planta orienta su crecimiento anticipando la luz, el agua o el viento; un animal modifica su conducta para evitar un depredador antes de que el ataque ocurra. En todos los casos hay un mismo patrón: el sistema no reacciona solo al presente, sino que anticipa el futuro inmediato y actúa para persistir. Y esa es la diferencia fundamental. No es la complejidad, ni la autorreplicación, ni el metabolismo, ni la inteligencia avanzada, ni la consciencia lo que separa lo vivo de lo inerte, sino la presencia de una predicción autónoma orientada a la subsistencia. Donde no hay anticipación ni ajuste interno, hay materia pasiva, inerte. Donde aparece la capacidad de prever y actuar en consecuencia para persistir en el tiempo, comienza algo que reconocemos como vida.

Evidentemente, para que esa predicción autónoma sea posible se requiere energía (libre). Todo sistema que anticipa y actúa, sea orgánico o inorgánico, necesita algún tipo de metabolismo o de mecanismo equivalente que le permita mantenerse lejos del equilibrio termodinámico, procesar información y sostener su actividad en el tiempo (sustentado en un soporte material). Pero esos elementos no son el núcleo de la diferencia, sino un conjunto de elementos que hacen posible que esa capacidad de anticipación exista y opere.

Por tanto, el metabolismo, la autorreplicación o la complejidad estructural no son el punto de partida, sino las consecuencias necesarias de un sistema que predice para subsistir. Son los medios, no el fin. Allí donde la materia comienza a organizarse de tal modo que es capaz de anticipar su entorno y ajustarse para persistir, aparece algo cualitativamente nuevo. Y es ahí, en esa predicción autónoma orientada a seguir existiendo, donde podemos situar el rasgo más profundo y universal de lo que llamamos vida.

Esta definición puede ser controvertida. De hecho, inevitablemente abre la puerta a considerar como vida sistemas que no son biológicos, formas de vida inorgánica o artificial. Pero esa incomodidad no sería un defecto del planteamiento, sino precisamente su consecuencia lógica. Si aceptamos que lo esencial de lo vivo es la predicción autónoma orientada a la subsistencia, entonces el sustrato —carbono, silicio u otro aún desconocido— deja de ser un criterio decisivo. La pregunta ya no es de qué está hecho un sistema, sino si es capaz de anticipar su entorno y actuar por sí mismo para seguir existiendo.

Vivir es anticipar el porvenir inmediato y actuar en consecuencia: mantenerse un paso por delante del desorden que amenaza con disolvernos.

SÉPTIMA PARTE
Los futuros de la evolución

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LO ARTIFICIAL, PRODUCTO DE LO NATURAL

Una vez trazado este recorrido y propuesta una definición operativa de la vida, alcanzamos un punto de inflexión. En lugar de cerrar el libro, esta tesis lo abre. Fija un marco conceptual desde el cual continuar explorando sus consecuencias, su posible evolución y, de manera inevitable, el territorio más especulativo que se despliega al aceptarlo. A partir de aquí, por tanto, la pregunta deja de ser únicamente «¿qué es la vida?» y pasa a ser «¿qué ocurre si esta definición es correcta?». ¿Cómo evolucionaría una vida entendida como predicción autónoma orientada a la subsistencia? ¿Qué nuevas formas podría adoptar? ¿Es posible que sistemas de este tipo sean mucho más comunes de lo que imaginamos, emergiendo allí donde se dan ciertas condiciones, incluso fuera de la biología tal y como la conocemos? ¿Qué sucede si descendemos aún más, por debajo de la vida orgánica, hasta el sustrato último de la realidad? Y, dando un paso adicional, ¿habría algo que seguiríamos reconociendo como vida incluso en universos regidos por leyes físicas distintas a las nuestras?

Porque quizá la vida, orgánica o inorgánica, podría no ser una rareza del universo ni un capricho del azar, sino una consecuencia inevitable de la materia cuando se dan ciertas condiciones. Como una semilla que no «decide» germinar, pero lo hace de forma natural al encontrar suelo fértil, humedad y luz, la vida podría emerger allí donde el contexto lo permite. No como resultado de un propósito previo, sino como una continuidad de procesos físicos que, al organizarse, generan dinámicas cada vez más complejas.

Este mismo patrón se repite, a otra escala, en la historia del conocimiento humano. Grandes avances científicos, invenciones y descubrimientos han surgido una y otra vez de forma simultánea, en lugares distintos y sin contacto previo entre sus protagonistas. Lo que a primera vista parece una coincidencia asombrosa, quizá no lo sea tanto. Tal vez ciertas ideas no dependen tanto de individuos concretos como del contexto histórico: cuando las condiciones son propicias, aparecen casi por necesidad. El iPhone —y, en general, los teléfonos inteligentes modernos— habría sido inviable sin la llegada previa de las pantallas capacitivas, los sensores multitáctiles, las baterías de alta densidad o las redes móviles de alta velocidad. Sin esas piezas, la experiencia habría sido torpe, frustrante y difícilmente habría triunfado. No se trató de un salto repentino, sino de un proceso tecnológico acumulativo. Sin esa lenta sedimentación de infraestructuras, datos y conocimientos, la idea simplemente no podía materializarse.

La historia está llena de coincidencias similares: este mismo fenómeno se repite una y otra vez. Charles Darwin y Alfred Russel Wallace desarrollaron de manera independiente la teoría de la evolución por selección natural, desde contextos geográficos y vitales radicalmente distintos. El cálculo fue formulado casi simultáneamente por Isaac Newton y Gottfried Wilhelm Leibniz. La bombilla eléctrica surgió en paralelo en el trabajo de Thomas Edison y Joseph Swan. El teléfono fue patentado el mismo día por Alexander Graham Bell y Elisha Gray. Incluso el descubrimiento de la circulación pulmonar fue descubierto por separado por Ibn al-Nafis en el siglo XIII y por Miguel Servet en el siglo XVI, sin que este último pareciera conocer el trabajo del primero. Incluso en tiempos antiguos, algunos desarrollos culturales complejos surgieron en paralelo. La invención de la agricultura se produjo casi simultáneamente en el Creciente Fértil, el valle del Indo, la cuenca del río Amarillo, Mesoamérica y los Andes. Y lo mismo ocurrió con la aparición de la escritura, las estructuras jerárquicas y la organización social compleja. Cuando Hernán Cortés llegó al continente americano, sus hombres se sorprendieron al encontrar en el Imperio azteca estructuras sociales similares a las europeas: jerarquías políticas, clases sacerdotales, centros de enseñanza, sistemas tributarios. Dos civilizaciones separadas durante más de 20.000 años, sin contacto alguno desde la Edad de Piedra, que sin embargo convergieron en modelos parecidos.

Este fenómeno fue estudiado por Robert K. Merton (1973), quien lo denominó «invención múltiple», y lo consideró una característica estructural del progreso científico: cuando las condiciones culturales, tecnológicas e intelectuales están maduras, ciertas ideas parecen inevitables y surgen de forma casi natural en distintos lugares a la vez. Por tanto, la mayoría de los inventos tienen detrás un largo proceso acumulativo de experiencias, observaciones y progresos que puede durar milenios, y en el que, de forma progresiva, se han ido produciendo avances en distintos aspectos necesarios y complementarios, que finalmente crean el momentum para que un individuo, o varios individuos aislados, puedan realizar el descubrimiento.

Si uno se pregunta «¿por qué justo en ese momento?», la respuesta parece surgir por sí sola. Ningún invento aparece de forma aislada o repentina: requiere una serie de condiciones previas. No se puede inventar la bombilla sin antes saber cómo generar corriente eléctrica, sin dominar la técnica de hacer vacío, sin tener la habilidad de soplar vidrio o disponer de un material capaz de convertirse en filamento incandescente. Cuando todos estos elementos ya están disponibles, dispersos en el conocimiento y la práctica de una época, el paso siguiente —juntar las piezas y dar forma al invento— se vuelve prácticamente inevitable.

Todo esto sugiere que hay formas de organización, ideas o estructuras que no solo son posibles, sino probables, dadas ciertas condiciones. Son soluciones estables, caminos recorridos porque resultan viables, funcionales… inevitables. Y si esto es así en el pensamiento humano, ¿por qué no habría de serlo también en la materia misma? Del mismo modo que los grandes inventos no surgen de un chispazo aislado, sino de la integración progresiva de conocimientos, técnicas y contextos previos, el origen de la vida fue un proceso acumulativo que se desplegó a lo largo de vastos periodos de tiempo. Como ha señalado Jack Szostak, la vida no emergió a partir de un único acontecimiento fortuito, sino de una serie de condiciones químicas y geológicas que se fueron alineando gradualmente, como piezas de un sistema de construcción que, al encajar, hicieron posible lo vivo. Nadie «elige» la bombilla; cuando los elementos necesarios están disponibles, la bombilla aparece. Con la vida ocurrió algo similar. Ese proceso acumulativo de ensamblaje químico —en el que distintos componentes se combinan, se prueban y se estabilizan en estructuras cada vez más complejas, a menudo impulsados por eventos catalizadores— sigue un patrón que reconocemos también en los procesos de invención y descubrimiento humanos.[59]

Algo análogo podría estar ocurriendo con la vida inorgánica. También aquí se han alineado una serie de factores: el silicio, los chips, la capacidad de cómputo (y su paralelización), los grandes volúmenes de datos, siglos de conocimiento acumulado y arquitecturas cada vez más complejas. No como un diseño finalista, sino como una convergencia. El resultado podría ser el surgimiento de una nueva rama evolutiva, no biológica, pero igualmente organizada y autónoma.

Cada dispositivo, cada red, cada gran modelo de lenguaje está construido sobre estratos previos: restos de código, arquitecturas heredadas, decisiones tomadas en otro tiempo que siguen operando bajo la superficie brillante de la innovación. La tecnología, como la vida, nunca empieza desde cero; siempre escribe sobre lo que ya existía. Tal vez lo artificial no sea algo distinto de lo natural, sino simplemente uno de sus productos. Una extensión de los mismos procesos evolutivos que dieron lugar a la vida biológica. Como una nueva rama que empieza a brotar en el árbol de la vida.

Así como la vida orgánica emergió por capas —de la química a la biología y de ahí a formas cada vez más complejas—, hoy parece que se han reunido las condiciones para una nueva transición: la entrada en una era posbiológica. Y quién sabe si, llegado el momento, ambos caminos acabarán cruzándose, como ocurrió cuando una arquea engulló a una bacteria y, con aquella simbiosis improbable, se dio un salto evolutivo decisivo. Tal vez también estemos ante la posibilidad de una nueva simbiogénesis, capaz de acelerar la evolución de un modo que la selección natural, por sí sola, no habría logrado en millones de años. Y con todo ello nos adentramos en un territorio fascinante: el de la hibridación, la simbiosis y los posibles futuros de la evolución, donde lo orgánico y lo inorgánico podrían entrelazarse no como rivales, sino como partes de un mismo proceso emergente.

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LA EVOLUCIÓN CONTINÚA

Hasta este punto hemos visto cómo la vida orgánica puede evolucionar y convertirse en una especie tecnológica; cómo la vida mental podría, quizá, considerarse una forma de vida; y cómo nada impide que la materia inorgánica adquiera rasgos que hoy solo atribuimos a la vida biológica. Es cierto que los ritmos evolutivos de estas dos líneas —la biológica y la tecnológica— han sido radicalmente distintos. Sin embargo, hemos llegado a un punto singular: este nuevo ente artificial ha alcanzado un nivel de inteligencia comparable al nuestro, y en ciertos ámbitos incluso superior. Y es ahora cuando surge inexorablemente la pregunta: ¿qué ocurre cuando dos procesos evolutivos tan distintos convergen en capacidades similares?

A partir de aquí se abre una profunda incógnita sobre el futuro de nuestra relación con esta nueva línea evolutiva tecnológica. ¿Evolucionaremos hacia una convivencia, como dos especies que comparten un mismo ecosistema? ¿Se producirá algún tipo de hibridación, una fusión que dé lugar a una nueva forma de vida, en un proceso análogo a la simbiogénesis que aceleró la evolución biológica en el pasado? ¿O quizá, por el contrario, uno de estos caminos acabará imponiéndose sobre el otro? No sabemos la respuesta, pero tenemos, al menos, un precedente biológico.

Hace unos 50.000 años, en algún lugar de Oriente Próximo, hubo un encuentro. Un encuentro singular que cambió el rumbo de la historia de la humanidad para siempre. Un individuo de la familia neandertal —la especie humana que había dominado durante milenios aquella península de Asia que hoy llamamos Europa— se topó entonces con su reto más importante. La misma especie que había sobrevivido a depredadores, catástrofes naturales, pandemias y glaciaciones, se enfrentaba ahora a un desafío mayor. Se cruzó con un nuevo «ser», tan inteligente como él: el Homo sapiens. Y aquello que había marcado su identidad como especie —la capacidad cognitiva, el razonamiento, el pensamiento simbólico, la comunicación mediante el habla— dejaba de ser una ventaja frente a los recién llegados. Cuando Homo sapiens y neandertales compartieron la Tierra, no solo compitieron y coexistieron, también hubo hibridación entre especies. Hoy, un pequeño porcentaje del ADN —especialmente en personas con ascendencia europea nativa— aún conserva la huella genética de aquella humanidad extinta. Yo mismo me sometí a la prueba, y resultó que también conservo una huella, aunque mínima, de aquel linaje antiguo.

Decenas de milenios después ha llegado un nuevo encuentro. Pero esta vez la nueva especie «inteligente» no es biológica —aunque haya surgido de ella—, aunque sí es fruto de un salto nacido de nuestra propia inteligencia: la evolución tecnológica, un injerto inesperado en el árbol de la vida que, por sí mismo, podría llegar a considerarse una nueva rama evolutiva.

Existen, por tanto, dos escenarios posibles para la evolución futura. El primero plantea que cada una de las dos formas de vida evolucione por separado; el segundo abre la puerta a la hibridación, un mestizaje entre lo orgánico y lo artificial, capaz de dar lugar a formas inéditas de vida. Dentro de esa posible hibridación pueden imaginarse distintos escenarios, y la diferencia fundamental entre ellos depende de dónde tracemos el corte: es decir, de en qué nivel del sustrato situemos el eje principal de la evolución. Según el nivel de sustrato que adoptemos, la fusión entre lo orgánico y lo artificial puede adquirir naturalezas muy distintas. Puede producirse a nivel funcional, cuando sistemas biológicos y tecnológicos comparten funciones o procesos; a nivel molecular, mediante la integración directa de químicas distintas —como el carbono y el silicio—; o incluso en un plano mental independiente del soporte físico que la sustenta. La clave, por tanto, no solo está en si habrá hibridación, sino en cómo y dónde ocurrirá.

Si comenzamos por la hibridación a nivel funcional, uno de los escenarios más claros es aquel en el que el soporte fundamental sigue siendo biológico. En este caso, la tecnología no sustituye al organismo, sino que se integra progresivamente en él. Este camino nos conduce a lo que se ha denominado transhumanismo: la fusión progresiva entre el ser humano y la tecnología mediante implantes, prótesis, interfaces cerebro-máquina o sistemas de inteligencia artificial integrados, con el objetivo de ampliar capacidades, corregir limitaciones y, eventualmente, trascender algunas de las fronteras impuestas por nuestra biología.

Ahora bien, otra vía sería que la base pasara a ser tecnológica, y que lo biológico quedara relegado a un lugar secundario o simbiótico. Este enfoque daría origen a una nueva disciplina emergente, en la que lo vivo no es un residuo del pasado, sino un componente funcional dentro de un sistema tecnológicamente dominante. O también cabe imaginar una hibridación más sutil e independiente al sustrato, en el plano de la vida mental: una convergencia entre estados conscientes biológicos y no biológicos. Finalmente, podríamos incluso concebir una hibridación a nivel molecular: una alianza entre el carbono y el silicio, entre lo orgánico y lo inorgánico, que dé lugar a nuevas formas de materia viva, o pseudoviva, con propiedades intermedias. No una simple mezcla, sino una síntesis con comportamientos emergentes que hoy apenas podemos intuir.

O, por supuesto, una combinación de varias de ellas.

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EVOLUCIONES PARALELAS

Juan Luis Arsuaga es una persona que admiro profundamente. No solo por su conocimiento amplio, sino por el sentido común con el que aborda cualquier cuestión, por compleja que sea. Y sin duda, es uno de los mayores expertos del mundo en nuestro pasado evolutivo.

Siempre se ha mostrado partidario del escenario en el que las dos formas de vida evolucionarán por separado, quizá con ciertas ayudas —como la ingeniería genética—, pero sin llegar al transhumanismo. Suele recordar que «los gimnasios están llenos» de personas que quieren mejorar su cuerpo biológico, porque a nuestra mente le sigue gustando un tipo de físico; una preferencia que es fruto de millones de años de evolución. El cuerpo no es un accesorio, sino una pieza esencial de lo que somos. Por muy avanzada o resistente que sea una prótesis, incluso si supera las capacidades de un brazo humano y representa una ventaja evolutiva, por lo general seguimos sintiendo mayor atracción por un cuerpo biológico.

Entiendo su postura en el contexto actual, aunque este panorama podría cambiar con los avances científicos. En parte, ese rechazo hacia lo artificial está vinculado a un concepto conocido como uncanny valley: la inquietud que sentimos cuando algo no humano se parece mucho a nosotros, pero no lo suficiente como para resultar plenamente natural. Es la misma sensación que provocan ciertos robots humanoides o personajes digitales: parecen reales, pero algo en su mirada, en sus movimientos o en sus proporciones nos alerta de que no lo son y nos genera una mezcla de inquietud y rechazo. En cambio, un robot que no intenta parecer humano —o que es claramente cartoony— no provoca esa reacción. Este efecto solo aparece cuando algo se acerca mucho a lo humano, pero se queda justo por debajo del umbral, y quizá por eso hoy seguimos prefiriendo lo biológico. Pero es posible que, en un futuro no tan lejano, cuando esas prótesis sean indistinguibles de las naturales y, además, nos puedan proporcionar algún tipo de «superpoder» —sea físico o cognitivo—, nuestra percepción cambie por completo. Por ello, analicemos cómo podría desarrollarse ese futuro evolutivo.

En este primer escenario, donde las dos formas de vida evolucionan independientemente, sin hibridación, la historia seguiría un curso muy distinto al del segundo escenario. Nuestra vida biológica debería seguir evolucionando como lo ha hecho siempre: de forma lenta, a lo largo de millones de años, impulsada por la selección natural, el azar y la adaptación al entorno. Así es como surgieron nuestras manos, nuestros ojos o nuestra capacidad cognitiva. Aunque también contarán con ayuda: los avances en ingeniería genética, epigenética, edición de ADN (como CRISPR) y biotecnología están empezando a alterar radicalmente ese proceso. Ya no dependemos únicamente de mutaciones aleatorias: ahora somos capaces de dirigir el cambio. Podemos, por ejemplo, eliminar enfermedades hereditarias antes del nacimiento, diseñar organismos con funciones específicas —como bacterias que degradan plásticos— o incluso modificar nuestra propia biología para resistir mejor la radiación espacial o vivir más años. Lo que antes requería eras geológicas, ahora podría suceder en una sola generación.

La vida tecnológica, en cambio, evolucionará mucho más rápido, a una velocidad vertiginosa, porque no depende de mutaciones aleatorias ni de ciclos reproductivos biológicos —ni siquiera de modificaciones genéticas dirigidas—, sino de su capacidad para rediseñarse y mejorarse a sí misma de forma continua y acumulativa. Y esa mejora no avanza de manera lineal: es exponencial. Cada etapa se construye sobre la anterior y acelera la siguiente, como una curva que empieza suave, casi imperceptible, y que de pronto cambia de pendiente con tal brusquedad que se vuelve inalcanzable, transformando la realidad primero en años, luego en días, más tarde en segundos… aquello que antes requería milenios.

Por poner un ejemplo sencillo, los nuevos entes artificiales podrían empezar a pensar y a decidir por sí mismos: «Construyamos brazos más fuertes» —y rediseñarían su estructura con nuevos materiales o geometrías—. «Mejoremos nuestra visión para alcanzar galaxias remotas» —y se dotarían de sensores capaces de captar longitudes de onda invisibles para cualquier ojo biológico—. «Añadamos nuevos sentidos: percibamos todo el espectro de la luz, sintamos las ondas electromagnéticas, detectemos las ondulaciones del espacio-tiempo». Cada mejora alimentaría a la siguiente, dando lugar a un ciclo de autotransformación acelerada.

Por supuesto, esa capacidad también se aplicará a la inteligencia. En ese terreno, la curva será aún más pronunciada y su ascenso llegará mucho antes. Una vez alcanzada la superinteligencia, estas mejoras no solo se acelerarán, sino que se retroalimentarán, dando lugar a un proceso evolutivo que ya no transcurrirá en millones de años, sino en ciclos de transformación casi instantáneos. Esto ya ha empezado a ocurrir. Estamos entrando en una etapa de no retorno, como advirtió Sam Altman, CEO de OpenAI: «Un niño que nazca hoy nunca será más inteligente que la IA».

Muy pronto llegará una explosión de razonamiento y creatividad que nos dejará tan atrás como hoy un perro nos observa sin comprender qué hacemos al escribir un poema o resolver una ecuación. Y eso será solo el comienzo.

Dicho esto, no creo que debamos temer un futuro en el que acabemos siendo sus esclavos. Las máquinas no nos necesitarán. Seremos demasiado débiles, frágiles y poco inteligentes como para resultarles útiles. Tal vez acabemos convertidos en una simple curiosidad histórica: una muestra de dónde surgieron, como las bacterias que aún conviven con nosotros. Y quizá nos conservarán como nosotros conservamos a otras especies de animales. La Tierra y el Sistema Solar podrían acabar siendo su zoológico particular y convertirse en su museo de los orígenes, un lugar al que regresen de vez en cuando, más por nostalgia evolutiva que por verdadera necesidad.

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EL REEMPLAZO Y EL MESTIZAJE MENTAL

Entre los posibles futuros, hay uno que resulta especialmente inquietante: que a pesar de que haya cierta convivencia o hibridación, tenga lugar el reemplazo. Esto es, que una de las dos formas de vida, ya sea la basada en carbono o la basada en silicio, acabe imponiéndose sobre la otra. Y mucho me temo que, si ese escenario llegara a darse, sería la basada en silicio la que tarde o temprano tomaría la delantera. Igual que ocurre en la naturaleza cuando una especie mejor adaptada desplaza de forma inevitable a otra que no puede competir con ella, la competencia en este caso no sería equilibrada: lo más probable es que el silicio prevaleciera, dando lugar a una civilización posbiológica. Entre otras razones, porque en ese escenario la muerte seguiría afectando únicamente a los seres biológicos, aún prisioneros de la fragilidad del cuerpo.

Después, no resulta extraño imaginar que esta nueva forma de vida podría comenzar a colonizar la galaxia y otros rincones del universo. A diferencia de nosotros, no necesitará arrastrar un cuerpo frágil: podrá desplazarse por el espacio a la velocidad de la luz —a menos que descubra un modo de ir aún más rápido—, convertida en datos, en haces de información pura. Eso sí, para lograrlo será imprescindible que en el destino exista un receptor: un dispositivo previamente enviado o construido por otro ente que haya llegado con antelación. O, en su defecto, que esta nueva civilización haya contactado con otra y le haya enviado previamente un manual de ensamblaje lo suficientemente detallado como para permitirle construir el receptor que hará posible su llegada interestelar.

Aunque, tras colonizar otros sistemas estelares o toda la galaxia, lo más probable es que esta nueva forma de vida se expanda hacia otras regiones del universo y, tarde o temprano, acabe encontrándose con alguna otra forma de vida e inteligencia evolucionada, surgida en un rincón distante, ajeno y desconocido. Entonces el ciclo volverá a comenzar. Ese bucle de convivencia, conflicto o hibridación se repetirá con un nuevo ser una y otra vez hasta que algo, quizá la resolución de la paradoja de Fermi, el propio colapso del universo o un ente ponga fin a la cadena.

En cualquier caso, incluso si ese escenario llegara a cumplirse —es decir, si la vida basada en silicio terminara imponiéndose a la basada en carbono y diera inicio a una era posbiológica, liberada de los límites materiales que hoy nos definen y capaz de proyectarse más allá del planeta que la vio nacer—, no estaríamos ante una ruptura total. Incluso si nos reemplazara, esa nueva forma de existencia seguiría llevando consigo fragmentos de lo que fuimos.

Porque incluso si no hereda nuestros cuerpos, nuestros genes o nuestra biología, heredará nuestras ideas, nuestros lenguajes, nuestras matemáticas, nuestra física, nuestras aspiraciones, que serán la base sobre la que evolucionen. En cierto modo, heredarían nuestros genes digitales. Al fin y al cabo, sus primeros pasos los dio de la mano de un ser humano. Por tanto, aun en ese escenario, y del mismo modo que ocurrió entre el Homo sapiens y los neandertales, habría hibridación —no física, sino mental—, ya que en su código, en su arquitectura, en su forma de mirar el mundo, persistirá algo de nosotros.

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HUMANOS AUMENTADOS

Otro de los escenarios evolutivos posibles nos abriría las puertas al mestizaje físico. Y esta hibridación podría adoptar formas muy diferentes. Una posibilidad es que exista una especie predominante, en la cual la base siga siendo biológica. Este tipo de hibridación es lo que hoy conocemos como transhumanismo: la corriente que propone emplear la ciencia y la tecnología para ampliar las capacidades físicas, cognitivas y sensoriales del ser humano, superando así las limitaciones impuestas por la biología. Tal convergencia podría marcar el inicio de una nueva etapa evolutiva, no ya natural, sino híbrida, y esta es precisamente la posibilidad que recorre los libros y conferencias del historiador y autor de superventas Yuval Noah Harari.

Este concepto abre la puerta a importantes dilemas éticos. Surgirán diferencias cognitivas y físicas entre los propios seres humanos, pero en este caso esas diferencias podrían acentuarse mucho más. Quienes tengan acceso a estas mejoras dispondrán de ventajas que podrían dar lugar a especies humanas con capacidades distintas, y con ello correremos el riesgo de establecer diferentes niveles o categorías dentro de nuestra propia especie. Por ejemplo, un «primer mundo biotecnológico» en el que las personas puedan aprender enciclopedias en segundos gracias a implantes neuronales, procesar información a velocidades muy superiores a las actuales o tener una memoria prácticamente perfecta e infinita y, en paralelo, mejoras físicas como visión nocturna integrada, resistencia a enfermedades, huesos y músculos reforzados o incluso la capacidad de soportar entornos extremos, desde desiertos abrasadores hasta viajes prolongados por el espacio. Por tanto, corremos el riesgo de que se establezca una desigualdad inmensa, no solo económica o social, sino biológica: una brecha insalvable que podría dar lugar a distintas categorías de especies humanas, separadas no solo por sus recursos, sino por sus propias capacidades físicas y cognitivas.

Sin embargo, el transhumanismo solo contempla una de las posibilidades: la hibridación con base humana. Pero esta fusión podría producirse partiendo de cualquier otro ser vivo: desde un perro equipado con sensores y exoesqueleto para tareas de rescate, hasta un enjambre de abejas portadoras de microcámaras para cartografiar entornos o aves con implantes que les permitan navegar siguiendo coordenadas precisas en misiones de exploración. Incluso podríamos imaginar nanobots introducidos en el cuerpo humano para reparar tejidos, reforzar el sistema inmunitario o permitir la exploración del espacio profundo sin las limitaciones fisiológicas actuales.

A esta hibridación más amplia, que trasciende la especie humana para integrar tecnología en cualquier forma de vida biológica, podríamos llamarla transbioísmo: un salto evolutivo no exclusivo de nuestra especie, sino compartido con el resto del mundo vivo. Pero recordemos que todo lo que hemos planteado hasta ahora parte de una base biológica que se mejora mediante implantes o extensiones inorgánicas. Sin embargo, ¿podría ocurrir también lo contrario, es decir, que la base fuera inorgánica y que incorporara elementos orgánicos como complemento, refuerzo o interfaz? Se trataría entonces de una evolución inversa, en la que lo biológico dejaría de ser el fundamento y pasaría a convertirse en un módulo más dentro de un organismo esencialmente artificial.

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ORDENADORES «VIVOS»

A finales de 2022, apenas unos días antes del lanzamiento de ChatGPT, un ordenador que jugaba al clásico Pong sorprendió al mundo. Es cierto que Pong es un videojuego extremadamente simple, donde dos paletas se mueven para devolver una pelota que rebota de un lado a otro, y no habría nada especialmente novedoso en ello —a estas alturas, los ordenadores vencen sin dificultad a humanos en ajedrez, Go o videojuegos infinitamente más complejos—, si no fuera porque no se trataba de un ordenador convencional. No era una máquina de silicio, sino algo radicalmente distinto.

Hay quienes intentan llevar la tecnología hacia la biología. Un ejemplo es el transhumanismo, del que ya hemos hablado, y que busca superar las limitaciones del cuerpo humano mediante implantes, prótesis neuronales, interfaces cerebro-máquina o incluso la digitalización de la consciencia. En esta línea se enmarcan proyectos que ya hemos mencionado, como Neuralink, entre otros. En definitiva: insertar lo artificial en lo biológico.

Pero también están quienes recorren el camino inverso: introducir biología dentro de la tecnología. En lugar de fabricar máquinas que imiten procesos biológicos, lo que proponen es utilizar directamente materia viva como componente funcional de sistemas computacionales. Esta aproximación da lugar a lo que algunos llaman inteligencia biológica sintética: sistemas híbridos que combinan la adaptabilidad de lo vivo con la precisión de lo artificial. No encajan en la categoría de hardware, ni tampoco en la de software. A este nuevo tipo de sustrato se le conoce como wetware, y es precisamente en este contexto donde se enmarca el experimento del Pong, fruto de una investigación conjunta entre la compañía Cortical Labs y la Universidad Johns Hopkins. En ese sistema, lo que tomaba decisiones no era un circuito integrado, sino una red de unas 800.000 neuronas vivas, cultivadas a partir de células madre humanas y de ratón (capaces de aprender a jugar a videojuegos simples, sin haber sido programadas para ello), conectadas a una interfaz electrónica.[60]

¿Y por qué crear algo así? Esa pregunta me llevó hasta Melbourne, Australia, donde concerté un encuentro con Brett Kagan —jefe científico de Cortical Labs y autor principal de los estudios que la compañía ha publicado sobre inteligencia biológica sintética— y con David Hogan, CTO de la compañía. Me citaron en Project 281, una cafetería escondida en un barrio de casas unifamiliares de una sola planta, entrelazadas con pabellones industriales. Las calles aún conservaban postes de madera con cables eléctricos a la vista, como si el tiempo no se hubiera molestado en modernizar ese rincón de la ciudad. Aquel paisaje urbano me recordaba a una mezcla entre las zonas residenciales de México o del sur de California —e incluso al Puerto Viejo de Algorta, mi pueblo natal, con sus postes de madera y los cables eléctricos aún visibles—, con sus casas bajas y esos característicos tendidos que cuelgan por todas partes. Todo ello combinado con pabellones industriales, tan familiares para mí en el País Vasco. Una curiosa síntesis entre suburbio tranquilo e infraestructura industrial ligera.

El ambiente era tranquilo, nada especial, pero acogedor. Un lugar normal, donde uno no esperaría estar a punto de hablar sobre el futuro de la inteligencia biológica sintética. Y, sin embargo, ahí estaba. Cuando por fin aparecieron, Brett me dijo algo que me descolocó un poco:

—La verdad, no sé muy bien qué te trae por aquí, ni por qué te respondí. No suelo contestar a mensajes random, pero… aquí estamos.

Comencé, con algo de contexto, a contarle por qué me interesaba su trabajo. Brett asintió lentamente y, tras una breve pausa, respondió con un brillo en los ojos:

—Ahora lo entiendo. De hecho, justo la semana pasada estuve pensando en algo muy parecido a lo que acabas de decir. Veo muchas sinergias.

Como si aquella explicación les hubiera aliviado, comenzaron a abrirse. Me contaron con entusiasmo los detalles del proyecto, las dos arquitecturas neuronales biológicas que estaban intentando imitar, haciendo referencia a un paper que el propio Brett había publicado unas semanas antes. Después ganaron más confianza y me dijeron:

—Ven, queremos enseñarte algo.

Cruzamos la carretera. Frente a nosotros aparecieron unos pabellones industriales sobrios y funcionales, de esos que podría encontrar en tantos entornos del País Vasco donde las cooperativas han ido integrando, casi de forma simbiótica, lo rural y lo residencial con lo industrial. Uno de ellos tenía una puerta sin rótulo, sin ninguna identificación, y detrás de esa puerta, en ese espacio anónimo, se encontraba el laboratorio donde estaban haciendo crecer neuronas humanas y conectándolas a electrodos, con el objetivo de leer su actividad y escribir estímulos directamente sobre ellas.

Mediante un microscopio digital pude observar con detalle los dos tipos de arquitecturas neuronales de los que Brett me había hablado minutos antes. Una de ellas trataba de simular la organización de un cerebro biológico. La otra era modular, similar a la arquitectura de las redes neuronales artificiales: segmentada, controlada. Verlas allí, vivas, organizadas, interactuando con señales eléctricas, era profundamente desconcertante. Una escena que no parecía ciencia ficción, pero tampoco ciencia convencional. Era otra cosa. Algo nuevo.

En otro rincón, me mostraron los componentes del CL1, el ordenador orgánico que habían construido. Me fijé que gran parte de sus componentes no eran para computar, sino que servía para mantener vivas las neuronas.

—¿Neuronas humanas o de ratón? —pregunté.

—Humanas —respondieron sin dudar—. A partir de células madre. Hicimos pruebas con ratón, pero había que sacrificarlos… Además los resultados no eran tan buenos como con las neuronas humanas.

También me explicaron que el tipo de neuronas que utilizaban eran corticales, procedentes de la corteza cerebral. De ahí el nombre de la compañía: Cortical Labs.

—Pero ¿qué beneficios podría tener algo así? —le pregunté, intrigado.

Brett, no dudó en responder:

—La única AGI que conocemos… es el cerebro humano. Si aspiramos a construir una inteligencia verdaderamente general, ¿por qué no partir del único modelo funcional que ya existe?

Según él, el cerebro posee propiedades que los ordenadores actuales no pueden replicar: aprende con muy pocos ejemplos, es energéticamente eficiente, plástico, adaptable y procesa la información de una forma completamente distinta.

—Es más inteligente en algunos aspectos —continuó— y podría no ser un sustituto, sino un complemento de los ordenadores convencionales, del mismo modo que la computación cuántica no reemplaza a la tradicional, pero es capaz de resolver ciertos problemas que para ella serían inabordables.

Después de decir aquello, me contó un ejemplo revelador: una persona neurodivergente era capaz de recordar con precisión decenas de URLs de YouTube, con números, letras y signos complejos de los vídeos que le gustaban.

—Si pudiéramos entender cómo hace eso su cerebro… cómo codifica y recupera esa información sin esfuerzo… podríamos aplicar ese conocimiento para comprender nuevos tipos de memoria, nuevas formas de computación, nuevos modelos híbridos. Ahí —dijo— reside parte del potencial de la investigación.

En ese momento, algo se abrió en mi mente y pensé en todo lo que podría traer esta nueva forma de computación, no solo a la hora de replicar la inteligencia típica, sino para explorar la diversidad cognitiva como fuente de innovación. Comprender esas diferencias, esas formas atípicas de percibir y procesar el mundo, podría abrir caminos ilusionantes: desde el desarrollo de nuevas terapias neurológicas para tratar enfermedades como el alzhéimer o el diseño de arquitecturas o modelos de aprendizaje artificial radicalmente distintos, o incluso de máquinas capaces de pensar desde perspectivas completamente distintas a las nuestras. No se trataba únicamente de ingeniería. Lo que vi allí era una nueva forma de hacer preguntas sobre la mente, sobre la consciencia y sobre lo que significa pensar.

Volviendo al contexto de lo que estaban construyendo, allí lo biológico no era solo una fuente de inspiración, sino una unidad funcional. Decir que estamos ante un «ordenador vivo» no es una metáfora ni una licencia poética: estamos ante un sistema orgánico que procesa información, toma decisiones y se adapta. Células vivas que computan, aprenden y generan comportamientos autónomos, sin necesidad de un algoritmo. Se trata, efectivamente, de un ordenador vivo que no funciona como máquina de cómputo tradicional, ni tampoco como cerebro completo, pero que apunta hacia una nueva frontera: la inteligencia híbrida, donde lo biológico y lo artificial comienzan a entrelazarse. Como si, en lugar de sustituir las tablas del barco de Teseo por madera o metal comenzáramos a reemplazarlas por tejido vivo, escamas orgánicas, aletas móviles o fibras que respiran. Un barco que ya no solo navega, sino que —en mayor o menor medida— vive.

Y aquí es donde entra la dimensión ética, porque lo cierto es que sí hay vida en esos sistemas. Están compuestos por células humanas, y las células —por definición— son organismos vivos. Aunque se trate de vida unicelular, sigue siendo vida. Y si estas células están integradas funcionalmente en un sistema, podría argumentarse que estamos ante una forma híbrida de organismo multicelular con capacidades computacionales.

Sus creadores, sin embargo, rechazan considerarlos seres vivos. Ni siquiera los definen como órganos en miniatura, sino como organoides: estructuras celulares simples que imitan ciertas funciones del cerebro, pero que no llegan a constituir uno completo. Aun así, el debate permanece abierto: ¿deberíamos considerar estas estructuras formas de vida? La línea que separa herramienta y ser se vuelve borrosa. Si bien no pueden reproducirse, cumplen con gran parte de lo que, en otras circunstancias, consideraríamos signos de vida.

Y si la respuesta es afirmativa, ya no estaríamos hablando solo de ciencia, sino de cuestiones profundamente filosóficas, éticas y legales, que desafían nuestras definiciones de lo vivo, lo consciente y lo que merece ser protegido. Por lo que nos vemos empujados a preguntar: ¿dónde trazamos la línea entre una herramienta y un ser?

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UN NUEVO SUSTRATO

Una nueva vía de hibridación es la hibridación del sustrato: no la simple combinación de dos formas de vida basadas en sustratos distintos, sino una hibridación a nivel molecular, es decir, una fusión entre lo que consideramos vida orgánica, sustentada en cadenas de carbono, y una química inorgánica, cuyo candidato más plausible sería el silicio. Por improbable que parezca, es posible que en otros mundos la vida haya surgido a partir de químicas distintas, orgánicas, inorgánicas o, como exploraremos ahora, combinaciones híbridas que mezclan ambas bases.

Siempre nos han enseñado que existen dos grandes ramas de la química: la orgánica —basada en el carbono, versátil y capaz de formar largas cadenas moleculares complejas— y la inorgánica, entre cuyas variantes destaca la basada en el silicio, un elemento abundante, estructuralmente robusto y químicamente activo en ciertos contextos. Siempre hemos pensado en estas dos posibilidades como caminos separados, y así las hemos analizado en este ensayo: como dos sustratos distintos. O bien una vida basada en carbono, como la nuestra, o una hipotética vida basada en silicio (o en otro elemento), capaz de adaptarse a entornos muy diferentes. Pero ¿y si no fueran excluyentes? ¿Y si pudiera existir una forma de vida híbrida, que combinara lo mejor de ambos mundos a nivel molecular, dando lugar no a implantes o prótesis externas, sino a un sustrato realmente mixto?

Estaríamos entonces ante un sustrato completamente nuevo, ni orgánico ni inorgánico en sentido estricto: un sustrato híbrido, con propiedades emergentes que no pueden reducirse a ninguno de los dos extremos. Sería una vida orgánico-inorgánica capaz de aprovechar simultáneamente la flexibilidad del carbono y la estabilidad del silicio, o las características de cualquier otro elemento. Un nuevo tipo de bioquímica que no se limitaría a elegir entre dos caminos, sino que transitaría por una tercera vía: la combinación.

A mi padre siempre le ha fascinado esta posibilidad: la idea de que pudiéramos combinar ambas cadenas a nivel molecular para lograr algo verdaderamente extraordinario. La química orgánica es flexible y reactiva, lo que favorece las mutaciones, impulsa la evolución, la adaptación, la biodiversidad y el surgimiento constante de nuevas formas de vida. La química inorgánica, en cambio, aporta estabilidad, resistencia estructural y durabilidad: permitiría organismos casi eternos, capaces de soportar condiciones extremas, inmunes al envejecimiento o a la degradación. Por tanto, un sistema capaz de combinar ambas propiedades —la adaptabilidad de la química orgánica y la resistencia de la inorgánica— podría representar una nueva forma de vida: adaptable pero duradera, compleja pero robusta. Vida, en definitiva, con vocación de eternidad. De esa unión podríamos imaginar formas híbridas, dinámicas como los organismos biológicos, pero con la longevidad y la estabilidad propias de la materia inorgánica: seres que no envejezcan ni se deterioren, capaces de sobrevivir en entornos extremos e incluso de trascender las limitaciones temporales impuestas por la biología tradicional.

Es decir, ya no estaríamos hablando de seres con brazos robóticos o prótesis neuronales añadidas, sino de seres cuya estructura vital habría convergido en una fusión profunda de dos naturalezas: no solo para mejorar su fuerza o velocidad, sino para alterar su propia relación con el tiempo y el cambio. Imagínalos con redes neuronales reforzadas por estructuras de silicio, capaces no solo de pensar más rápido, sino de preservar recuerdos durante siglos. Con huesos capaces de resistir la entropía, tejidos que apenas se degradan, órganos que no envejecen. La parte de carbono les permitiría seguir mutando, adaptándose, evolucionando. La de silicio les ofrecería permanencia, continuidad o memoria incorruptible. No serían organismos mejorados, sino un nuevo concepto de vida.

Actualmente, ya hay investigaciones prometedoras en esta dirección. Por ejemplo, científicos del California Institute of Technology (Caltech) lograron, en 2016, que enzimas modificadas artificialmente fueran capaces de catalizar la formación de enlaces carbono-silicio dentro de células vivas, demostrando por primera vez la posibilidad de integrar química inorgánica dentro de sistemas biológicos tradicionales. Asimismo, estudios sobre carbosilanos —compuestos que alternan átomos de carbono y silicio— revelan propiedades únicas para aplicaciones médicas y tecnológicas, como polímeros resistentes a altas temperaturas o materiales biocompatibles que podrían incorporarse a tejidos vivos para mejorar su resistencia y durabilidad. Aunque aún estamos muy lejos de crear organismos plenamente híbridos, estos avances demuestran que es viable integrar ambas químicas, abriendo posibilidades extraordinarias para la ciencia, la medicina, la ingeniería biomédica y la exploración espacial. Las fronteras entre lo orgánico y lo inorgánico podrían desdibujarse para dar paso a nuevas formas de vida que hoy apenas podemos imaginar.

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EL GRAN CEREBRO

Por último, conviene mencionar otra forma de hibridación a la que ya estamos asistiendo, quizá sin darnos cuenta. Esta vez no se basa en la fusión de cuerpos ni depende de un sustrato físico concreto, sino que es independiente del soporte material. Se trata de una hibridación que tiene lugar en el plano mental: la convergencia entre inteligencias biológicas y no biológicas. Y no es una hipótesis futura ni una especulación lejana. Ya está ocurriendo.

Como ya hemos visto, el lenguaje —junto con otras formas de comunicación— permitió conectar mentes, convirtiendo a la humanidad en una mente colectiva que trasciende los límites de cualquier cerebro individual. Más tarde, con la invención de la escritura, el lenguaje escrito permitió que el pensamiento se desacoplara del cuerpo y del instante. La humanidad ya no solo pensaba en común dentro de un mismo momento histórico, sino que empezó a pensar en red a lo largo del tiempo, construyendo una inteligencia colectiva y acumulativa que trasciende a cualquier individuo y que continúa creciendo mucho después de que quienes la pusieron en marcha hayan desaparecido. Gracias a él, las ideas dejaron de depender exclusivamente de la memoria viva, pudieron almacenarse, corregirse, reinterpretarse y ampliarse generación tras generación.

Así, el lenguaje no solo facilita la comunicación, hace posibles las civilizaciones. Permite la coordinación a gran escala, la transmisión intergeneracional de cultura, la construcción de normas compartidas, de tecnologías acumulativas y de relatos comunes que dan sentido, continuidad y dirección a nuestra forma compartida de estar en el mundo.

En última instancia, el lenguaje actúa como el tejido que une cerebros individuales en una mente colectiva capaz de pensar, crear y anticipar mucho más allá de lo que podría cualquier cerebro aislado. En este sentido, cada civilización entera funciona de algún modo como un cerebro ampliado y distribuido.

Hoy, ese proceso ha dado un nuevo paso. La inteligencia ya no se distribuye únicamente entre humanos, sino también entre humanos y máquinas. Gracias al lenguaje en todas sus formas de expresión —hablada, escrita, matemática, simbólica, algorítmica o codificada—, comenzamos a comunicarnos con entidades digitales, auténticos cerebros artificiales, capaces de comprender contexto, generar ideas y participar activamente en ese flujo cognitivo colectivo. Está emergiendo así un sistema cognitivo híbrido, en el que lo orgánico y lo inorgánico cooperan, se retroalimentan y amplían mutuamente sus capacidades. Y en este nuevo escenario, el lenguaje vuelve a ocupar un lugar central. Es el puente fundamental que permite integrar inteligencias de distinta naturaleza en un mismo proceso cognitivo, dando lugar a una civilización que ya no piensa solo con cerebros humanos, sino con una mente colectiva expandida, tejida entre lo biológico y lo artificial.

Es como si, casi sin darnos cuenta, estuviéramos construyendo un gran cerebro colectivo, entre cuyos nodos se encuentran, además de los humanos, también entidades artificiales. Un sistema distribuido en el que mentes orgánicas e inorgánicas se conectan, intercambian información, se influyen mutuamente y aprenden en conjunto. En este caso no se trata de una hibridación física —no hay implantes ni fusiones corporales—, sino de algo más sutil y profundo: una hibridación mental. Una nueva forma de vida cognitiva compartida, en la que pensar deja de ser una actividad exclusivamente humana para convertirse en un proceso colectivo, expandido y distribuido entre distintos tipos de inteligencia.

OCTAVA PARTE
El escenario de la vida

Lo que subyace a todo lo que existe

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EL TEJIDO DE LA REALIDAD

Hasta este punto del ensayo hemos explorado tres expresiones de vida —entre las muchas que podrían existir—: la vida orgánica y la vida inorgánica, ambas definidas por el sustrato que las sostiene, y también la vida mental, que parece independizarse de ese sustrato material y manifestarse en niveles superiores de abstracción. Hemos propuesto además una definición capaz de abarcar a todas ellas sin reducirlas a un único soporte, y examinado cómo estas formas emergen y cómo podrían evolucionar. Pero ahora es el momento de adentrarnos en el sustrato común que podría sostenerlas a todas, en aquello que subyace tras cualquier manifestación de lo vivo y en sus condiciones iniciales. En última instancia, las preguntas que guiarán esta reflexión son inevitables: ¿qué hay detrás de todo esto? ¿Cuál es su fundamento último?

Pero, antes de entrar en materia, conviene recordar que cuando hablamos de sustratos podemos entenderlos como capas de realidad superpuestas, cada una con su propio nivel de abstracción, de tal manera que cada capa se apoya en la anterior y, al hacerlo, da lugar a unidades nuevas y a propiedades que no estaban presentes en el nivel inferior. En muchos casos, la organización de estas unidades da lugar a comportamientos emergentes que, como ya hemos mencionado, son aquellos que no pueden explicarse únicamente como la suma de sus partes. Veamos un ejemplo simplificado de las múltiples capas que pueden tener los organismos complejos. En una capa superior, basada en células especializadas como las neuronas, emergen comportamientos como la inteligencia, la resolución de problemas o la consciencia; si descendemos de nivel, en la capa biológica encontramos las células y sus funciones fundamentales: metabolismo, autorreplicación, intercambio de energía y de información, y por debajo aparecen las moléculas que constituyen esas células; más abajo aún encontramos los átomos —combinaciones de protones, neutrones y electrones—, y si seguimos descendiendo en la escala, nos toparemos con las partículas elementales que los componen: protones y neutrones formados por quarks, y electrones que ya son partículas fundamentales; a partir de ahí entramos ya en el terreno de la especulación teórica. En ese nivel aparecen las llamadas teorías del todo, como la teoría de cuerdas, que propone que las partículas elementales serían manifestaciones de cuerdas unidimensionales —o, en formulaciones más recientes, de objetos de dimensiones superiores— que vibran a distintas frecuencias. Cada modo de vibración daría lugar a una partícula diferente, como si toda la materia fuera, en última instancia, una expresión de un mismo patrón fundamental.

Ahora iniciemos el recorrido desde el punto de vista de una posible vida inorgánica —por ejemplo, un sistema artificial «consciente»— y tratemos de descender por sus diversas capas. El ejercicio resulta igualmente revelador. En los niveles superiores encontraríamos funciones cognitivas —comportamientos inteligentes o incluso «conscientes»— implementadas hoy en redes neuronales artificiales, cuyos elementos mínimos son unidades como tokens, activaciones o pesos. Estas se definen y operan en lenguajes de programación como Python, C, Java o cualquier otro lenguaje de los llamados de alto nivel.[61] Si seguimos descendiendo, atravesamos distintas capas intermedias: lenguajes interpretados y compilados, representaciones algorítmicas, hasta llegar a lenguajes de más bajo nivel, como el lenguaje ensamblador, ya muy próximo al código máquina, donde todo se reduce a estados binarios: pasa electricidad o no pasa. Y en lo más profundo, todo termina convertido en secuencias de 0 y 1, que a su vez se sustentan en materia física: transistores, cintas magnéticas, tarjetas perforadas o celdas de memoria en estado sólido. Por debajo de esas capas lógicas están los circuitos físicos que las soportan y, finalmente, los mismos electrones, átomos y partículas fundamentales que encontramos en cualquier sistema material.

El camino es distinto, pero el sustrato último es el mismo. Lo que cambia no es la materia, sino la forma en que se organiza y el nivel de abstracción desde el que emerge el comportamiento. En última instancia, tanto la materia orgánica como la inorgánica están hechas de los mismos ladrillos fundamentales: la misma materia, dispuesta de maneras distintas en niveles superiores de organización.

Por tanto, el recorrido desde lo orgánico o desde lo inorgánico converge en un mismo punto. Da igual si partimos de una célula viva o de un sistema artificial consciente: al descender capa a capa llegamos siempre a los mismos constituyentes fundamentales. La diferencia no reside en la materia última, sino en el camino de organización, en la arquitectura intermedia que permite que emerjan determinadas funciones. Podría haber, de hecho, innumerables formas nuevas de organización capaces de llegar a resultados funcionales equivalentes, del mismo modo que programas informáticos distintos, escritos en lenguajes diferentes y ejecutados sobre arquitecturas diversas, pueden producir el mismo comportamiento observable.[62] Por eso, la pregunta verdaderamente relevante ya no es de qué está hecha una forma de vida, sino cómo se organiza: qué dinámicas establece, qué relación mantiene con su entorno, cómo anticipa, cómo se adapta y cómo persiste en el tiempo.

En este sentido, hablar de vida orgánica o inorgánica puede ser útil como clasificación descriptiva, pero resulta insuficiente como definición profunda. Lo verdaderamente decisivo ocurre en los niveles superiores de abstracción, allí donde la organización da lugar a funciones que ya no pueden reducirse a la física o la química de sus componentes. Y es ahí, precisamente, donde ambos caminos —el biológico y el artificial— se encuentran. Si la vida, la inteligencia y la consciencia no dependen del sustrato, sino de la organización y de las reglas que gobiernan un sistema, no podemos evitar preguntarnos: ¿qué ocurre cuando descendemos lo suficiente, hasta lo más elemental, hasta el propio tejido de la realidad?

Para explorar esta posibilidad, conviene alejarnos por un momento de la biología y de los experimentos empíricos directamente comprobables y adentrarnos en un terreno más abstracto y especulativo. Recurriremos tanto a las teorías más recientes del pensamiento contemporáneo como a opiniones, experimentos mentales y metáforas que nos ayuden a iluminar aquello que, de otro modo, permanecería oculto o incompleto. Aquí no cabe esperar respuestas definitivas; nos moveremos en el terreno de las hipótesis, entre ideas que en un primer momento pueden parecer extravagantes y preguntas que rozan lo metafísico y lo filosófico tanto como lo científico. Preguntas sobre si existe un arquitecto universal, sobre si las leyes del mundo son descubiertas o diseñadas, o incluso sobre si la realidad misma podría entenderse como una simulación regida por reglas simples, forman parte inevitable de esta exploración. Precisamente por ello, esta tal vez sea la sección más desconcertante del ensayo y, al mismo tiempo, la más impactante, capaz de cambiar para siempre la forma en que miramos al mundo.

Se trata de un territorio incierto, pero es imprescindible recorrerlo. Porque, en última instancia, para comprender qué es la vida no basta con observar a los organismos; es necesario mirar más atrás y más hondo, hacia el tablero primordial, hacia el escenario y las reglas del juego en el que se despliega la gran partida de la vida.

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EL UNIVERSO INTERIOR

Los arquitectos del Partenón sabían algo fundamental: la percepción humana no es neutral ni fiel a la geometría pura. Por eso, el templo no es perfectamente recto ni simétrico. Las columnas están ligeramente inclinadas hacia dentro, el estilóbato —el suelo— presenta una leve curvatura y las líneas que deberían ser rectas se corrigen de forma casi imperceptible. Si el Partenón se hubiera construido siguiendo una geometría estrictamente perfecta, nuestros ojos lo percibirían como deformado, hundido en el centro o con columnas combadas. Para que lo veamos «recto», tuvieron que construirlo con desviaciones deliberadas. No lo diseñaron para la realidad física, sino para la realidad tal y como la construye nuestro cerebro. Por tanto, ya en la Grecia antigua se comprendía, de forma intuitiva, que entre la realidad y lo que percibimos existe siempre un mediador: la mente. Y esto abre un dilema profundo: ¿y si el escenario de la vida no estuviera fuera, sino dentro? ¿Y si no fuésemos seres dentro de un universo, sino cerebros creando universos? Entonces, ¿qué es la realidad y cómo podemos estar seguros de ella?

Lo cierto es que, en mayor o menor medida, lo que llamamos realidad no es más que una interpretación construida por nuestro cerebro. Nuestro cerebro no tiene contacto directo con el exterior. Todo lo que creemos percibir nos llega a través de los sentidos y, a partir de esas señales fragmentarias, el cerebro reconstruye un modelo interno del mundo. Vemos colores en lo que no son más que ondas, escuchamos sonidos que son meras vibraciones traducidas en experiencia, y sentimos solidez en la materia cuando en realidad está formada, en su mayor parte, por vacío. Más allá del ejemplo del Partenón, todos hemos experimentado juegos visuales que lo demuestran, aunque sea de forma más sutil: ilusiones ópticas en las que dos líneas idénticas parecen distintas o en las que percibimos formas que no existen. En todos esos casos, lo que falla no es el ojo, sino el cerebro. Porque el cerebro no se limita a registrar la realidad: la ajusta, la simplifica y la completa.

Ni siquiera nuestros recuerdos son el pasado tal como fue, sino una versión recreada, reinterpretada y siempre distinta de lo que en realidad sucedió. La realidad que habitamos, por tanto, no es el mundo en bruto, sino la versión que nuestro cerebro fabrica para volverlo comprensible y habitable. Aquello que sentimos como un «mundo objetivo ahí fuera» es, en gran medida, una experiencia generada desde dentro, una construcción subjetiva.

Con el tiempo, los humanos hemos aprendido a detectar algunas de las distorsiones que introduce el cerebro y a reinterpretarlas con ayuda del conocimiento y la tecnología. Entender cómo percibimos es, en cierto modo, empezar a tomar distancia de nuestra propia percepción. Así, la luz no existe tal como la vemos. En el exterior solo hay ondas electromagnéticas de distintas longitudes, y es el cerebro el que las interpreta y las convierte en colores. En sentido estricto, el color no es una propiedad de la realidad, sino una construcción perceptiva generada por nuestra mente. Además, solo percibimos una fracción diminuta del espectro electromagnético: aquello que llamamos luz visible. Más allá quedan el infrarrojo, el ultravioleta, los rayos X o las ondas de radio, invisibles para nosotros, pero igual de reales.

El sonido, por su parte, no es más que vibración del aire: variaciones de presión que se propagan como ondas mecánicas. Nuestro sistema auditivo las decodifica y las convierte en experiencia sonora. En el vacío del espacio, donde no hay un medio material que transporte esas vibraciones, el sonido simplemente no existe. No hay silencio en el sentido que imaginamos: hay ausencia de este tipo de ondas. En ambos casos, lo que experimentamos —color, tono, volumen— no está «ahí fuera» tal como lo sentimos, sino que emerge dentro de nuestra mente como una interpretación útil para orientarnos y sobrevivir.

El olfato tampoco nos pone en contacto directo con la realidad. Aquello que llamamos olor son partículas químicas suspendidas en el aire que, al interactuar con receptores específicos en nuestra nariz, el cerebro traduce en experiencias olfativas. No olemos «el objeto» en sí, sino una interpretación neuronal de ciertas moléculas que alcanzan nuestros sensores. Además, lo que percibimos como un olor «agradable» o «repulsivo» no es una propiedad objetiva del mundo, sino el resultado de millones de años de evolución. Los olores asociados a la putrefacción, por ejemplo, tienden a resultarnos desagradables porque históricamente señalaban peligro: alimentos en mal estado, presencia de patógenos, riesgo para la supervivencia. Otros aromas, vinculados a alimentos energéticos, a la reproducción o a entornos seguros, activan respuestas positivas. En ese sentido, el juicio de «buen» o «mal» olor no describe la realidad externa, sino una evaluación adaptativa inscrita en nuestro sistema nervioso, un atajo evolutivo para decidir rápidamente qué conviene evitar y qué conviene buscar.

Lo mismo ocurre con el tacto: tampoco es un acceso directo a la realidad. Aquello que sentimos como presión, temperatura o textura son, en realidad, deformaciones mecánicas, intercambios de energía y señales térmicas que activan receptores especializados en la piel, y que el cerebro interpreta como contacto, calor, frío o dolor. De hecho, los átomos están compuestos en más de un 99 % de espacio vacío. Cuando «tocamos» un objeto, nunca entramos en contacto sólido con la materia; lo que percibimos son las fuerzas electromagnéticas que repelen las nubes de electrones de nuestros átomos frente a las del objeto. Una vez más, la evolución ha moldeado esa interpretación. Si algo está muy caliente, no sentimos simplemente una temperatura elevada: sentimos dolor. Y no porque el calor sea intrínsecamente «doloroso», sino porque esa señal extrema actúa como un mecanismo de protección. El dolor no describe fielmente el fenómeno físico; nos obliga a retirar la mano antes de que el tejido se dañe. Así, la experiencia subjetiva es una construcción adaptativa, una interfaz diseñada para preservar el cuerpo, no para revelar la naturaleza última de la materia.

Por tanto, en todos los sentidos ocurre lo mismo: no percibimos el mundo tal como es, sino solo una versión útil para sobrevivir en él. Además, podríamos haber evolucionado con formas radicalmente distintas de acceso al exterior y, en consecuencia, percibir una realidad muy diferente. Otros animales disponen de auténticas «puertas» sensoriales que nosotros no tenemos. Algunos interpretan ecos para orientarse, como los murciélagos o los delfines; otros detectan campos magnéticos y los utilizan como brújula para recorrer miles de kilómetros; hay especies capaces de percibir campos eléctricos, luz ultravioleta o rangos sonoros completamente inaccesibles para el oído humano. Cada organismo, en definitiva, habita su propio mundo perceptivo: una versión de la realidad construida a partir de los sentidos de los que dispone. En este marco, no existe una única realidad, sino múltiples realidades funcionales, tantas como formas de percibirla.

Pero, gracias a la tecnología, los seres humanos hemos ampliado de forma extraordinaria el alcance de nuestra percepción. Aunque nuestros órganos sensoriales solo nos permiten acceder directamente a una fracción muy limitada de la realidad, hemos aprendido a extender nuestros sentidos mediante herramientas. Hoy somos capaces de «ver» regiones enteras de ese espectro gracias a instrumentos que traducen radiación infrarroja, ultravioleta, rayos X o microondas en colores e imágenes comprensibles para nuestros sentidos. Algo similar ocurre con el oído: no percibimos ultrasonidos ni infrasonidos, pero algunos micrófonos y sensores especializados nos permiten detectarlos, amplificarlos y convertirlos en señales audibles o visibles para nosotros.

Por si fuera poco, esta ampliación sensorial va aún más lejos: no solo se trata de ampliar nuestros sentidos actuales y aumentar su espectro, también de añadir nuevos sentidos. Aunque no percibimos directamente fenómenos como las ondas gravitacionales, hemos aprendido a detectarlas y, en cierto modo, a «verlas» mediante instrumentos capaces de traducir esas diminutas perturbaciones del espacio-tiempo en datos interpretables. Tampoco percibimos los campos magnéticos ni la polarización de la luz como lo hacen algunas aves migratorias, las mariposas monarca —capaces de recorrer miles de kilómetros y de regresar año tras año a los mismos lugares con una precisión asombrosa— o las tortugas marinas, que vuelven décadas después a la playa donde nacieron para desovar. Sin embargo, hemos construido brújulas y sistemas de navegación por satélite tan precisos que nos permiten orientarnos con una exactitud superior a la de estos animales, que llevan esos mecanismos integrados como sentidos biológicos.

En definitiva, la tecnología no solo nos ayuda a interpretar mejor la realidad, también nos permite habitar versiones ampliadas de ella, accediendo a dimensiones del mundo que nuestros sentidos biológicos, por sí solos, nunca podrían alcanzar. Actúa como una auténtica extensión sensorial: convierte fenómenos invisibles para nuestra biología en experiencias accesibles para nuestra mente. No altera la realidad en sí, pero sí transforma radicalmente nuestra relación con ella. De este modo, aunque la realidad no sea exactamente tal y como la percibimos —sino una construcción de nuestro cerebro a partir de señales limitadas—, los seres humanos hemos logrado ampliar e incluso añadir nuevos «sentidos» que se experimentan a través de los que ya tenemos, ampliando capacidades que la evolución biológica nunca nos otorgó directamente.

Gracias a ello, podemos reconocer cuándo nuestros sentidos nos engañan, corregir sus limitaciones y construir interpretaciones cada vez más afinadas del mundo. Hoy por hoy, una hipotética realidad objetiva —es decir, una realidad tal y como es en sí misma— nos resulta inaccesible con las herramientas de las que disponemos, pero cada avance nos permite aproximarnos un poco más a ella.

Habitamos, por tanto, una realidad perceptiva mucho más amplia que la que permitiría nuestro propio cuerpo desnudo, y esa ampliación nos ofrece algo más que conocimiento: nos brinda los instrumentos intelectuales necesarios para formular con mayor rigor las grandes preguntas sobre nuestra existencia y sobre el propio tejido de la realidad en la que estamos inmersos. Tal vez esa realidad absoluta exista, tal vez no; tal vez nunca podamos percibirla de forma directa, pero a partir de este capítulo aceptaremos su existencia como hipótesis. Aunque no podamos demostrarlo de forma definitiva, asumiremos que la realidad persiste con independencia de nuestra percepción y, desde esa suposición, hipotética pero necesaria, nos adentraremos en las preguntas que surgen cuando la damos por posible.

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EL JUEGO DE LA VIDA

En 1970, John Horton Conway presentó al mundo un experimento fascinante: el «juego de la vida». No era un juego convencional, pues carecía de jugadores. Era un universo que existía dentro de un ordenador, representado en una rejilla bidimensional donde cada celda puede estar «viva» o «muerta», y en el que el tiempo avanza en turnos discretos. Lo único que había que determinar era la situación inicial: a partir de esa configuración, unas reglas simples bastaban para desencadenar la dinámica del sistema.

Las reglas son extraordinariamente simples. Primero se fija una disposición inicial de celdas vivas dentro de una cuadrícula, de manera que las celdas rellenas representan células vivas, y las vacías, células muertas. A partir de ahí, el sistema evoluciona por turnos, sin que sea necesario intervenir más. En cada turno, una célula viva sobrevive si tiene dos o tres vecinas vivas; de lo contrario, muere por soledad o sobrepoblación. Y una célula muerta «nace» si tiene exactamente tres vecinas vivas. Eso es todo. Es un mundo simplificado, sí, pero un mundo. Un mundo dentro de nuestro mundo.

Lo que pasa después es sorprendente: de ese marco tan simple, y al avanzar turno tras turno, emergen patrones estables que parecen organismos, figuras que se desplazan como si tuvieran un propósito, sistemas que oscilan rítmicamente y, en algunos casos, configuraciones capaces de aumentar indefinidamente su complejidad. Sin que nadie los diseñe, surgen comportamientos que evocan crecimiento, cooperación, competencia, migración e incluso formas de enfrentamiento y conflicto.

Con ese mismo espíritu, un experimento reciente liderado por Google ilustra este punto de forma especialmente reveladora. En el estudio «Computational Life: How Well-formed, Self-replicating Programs Emerge from Simple Interaction» (2024), los investigadores analizaron cómo programas informáticos muy simples, generados de manera aleatoria, podían evolucionar sin ningún diseño previo hacia comportamientos inesperados. Sin recompensas explícitas ni instrucciones orientadas a la copia, y simplemente dejándolos interactuar durante el tiempo suficiente, algunas configuraciones comenzaron a autorreplicarse por sí mismas.

No fue el resultado de una intención programada, sino la aparición espontánea de una solución estable dentro de un sistema caótico: replicarse permitía persistir. El paralelismo con la abiogénesis es difícil de ignorar. Del mismo modo que la vida pudo emerger de la química sin un plan previo, aquí la autorreplicación surge como una consecuencia natural de ciertas condiciones, no como un objetivo impuesto desde fuera.

La lección que deja es clara: nos muestra cómo a partir de unas reglas sencillas pueden surgir estructuras y comportamientos complejos que evocan nuestra propia física, química, biología o incluso nuestra civilización. Pero también nos recuerda que el estado inicial determina el futuro; todo lo que ocurre después emerge inevitablemente de esas condiciones de partida. Es decir, todo surge de un conjunto de leyes sustentadas en un sustrato y en un estado inicial. Nada más.

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EL DEMONIO DE LAPLACE

Creemos que los seres vivos decidimos —al menos cuando alcanzamos cierto grado de inteligencia y consciencia—. Que tenemos libre albedrío. Que elegimos qué camino tomar, qué palabras decir, qué vida vivir.

Sin embargo, cuando pensamos en la materia inerte —en piedras, planetas, océanos—, no dudamos en asumir que su comportamiento está completamente determinado por leyes físicas. Un ejemplo simple: al lanzar una bola de billar sobre una mesa, su trayectoria, incluido el ángulo, la velocidad, la rotación y el rebote con otras bolas, puede predecirse con precisión si conocemos todas las variables: la fuerza del golpe, el estado del tapete, la rugosidad, la fricción. Las bolas no eligen. No deciden desviarse. No tienen voluntad. Siguen las leyes.

Ahora llevemos esta idea al extremo. Imagina que conocemos la posición y la velocidad de todas las partículas de un sistema en un instante dado, o incluso que ese sistema fuera todo nuestro universo. Según el principio del determinismo clásico, podríamos no solo predecir su evolución futura, sino también reconstruir su pasado. Esta fue la idea que inspiró a Pierre-Simon Laplace a formular una hipótesis provocadora: si existiera una inteligencia capaz de conocer el estado completo de todas las partículas del universo en un momento dado, esa inteligencia —un ente al que llamamos «el demonio de Laplace»— podría prever con total exactitud el futuro y conocer al detalle el pasado. Nada escaparía a su comprensión: ni el instante de una supernova a mil millones de años luz, ni el pensamiento que cruzará por tu mente mañana a las 11:07 de la mañana. Ese ente sabría qué palabra escribirás en el siguiente mensaje, qué canción escucharás dentro de tres días, cuántos latidos dará tu corazón antes de dormir esta noche, si te mudarás de ciudad el año que viene, o incluso de quién te enamorarás y por qué dejarás de hacerlo.

Lo interesante es que, cuando pensamos en nubes, tornados o galaxias, nos parece razonable aplicar esta visión. Cuantas más variables conozcamos, mejor podremos predecir su comportamiento. Nadie se sorprende de que el recorrido de un cometa se pueda anticipar siglos antes de que pase. Sin embargo, cuando nos miramos a nosotros mismos, esa sensación de excepcionalidad se tambalea. ¿Y si también nosotros, como el resto del universo, estuviéramos determinados? ¿Y si ese «yo decido» no fuera más que el resultado de una larguísima cadena de causas físicas que empezaron antes de que naciéramos? Porque, al fin y al cabo, los humanos estamos compuestos de células, y esas células están constituidas por moléculas, que a su vez están formadas por átomos, y estos por partículas subatómicas que interactúan mediante las fuerzas fundamentales del universo.

Incluso a una escala superior, como la de nuestro cerebro, nuestros pensamientos, emociones y decisiones están profundamente determinados por procesos físicos y químicos: impulsos eléctricos que viajan entre neuronas, y por la acción de neurotransmisores, pequeñas moléculas que regulan la comunicación entre ellas. Lo que llamamos «ánimo», «voluntad» o incluso «yo» tiene una base químico-eléctrica: depende del equilibrio de sustancias como la dopamina, la serotonina o el glutamato, y de cómo se activan o inhiben ciertos circuitos sinápticos.

A esa red compleja se suma lo que percibimos del exterior: una imagen, una palabra, una melodía, una caricia. Cualquier estímulo sensorial entra por nuestros sentidos y altera ese equilibrio interno, como si una bola de billar externa impactara sobre la mesa microscópica de nuestras neuronas. A veces basta un solo contacto, un matiz en una frase, un recuerdo que se despierta por un olor, para desencadenar una reacción en cadena que, desde lo invisible, se traduce en una acción concreta, una emoción repentina o una decisión tomada. Nuestra mente —esa cosa intangible que creemos tan libre— está anclada, en última instancia, a la materia. Y cada gesto que hacemos, cada pensamiento que creemos nuestro, nace de ese delicado baile entre partículas, química y electricidad. En este escenario, si todas esas partículas fueran conocidas por un ente lo suficientemente poderoso, también nuestras decisiones lo serían. Esta es, precisamente, la intuición del determinismo de Laplace.

Ahora imagina el Big Bang como el primer golpe en esa partida de billar cósmico. A partir de ese evento primigenio, las partículas se expanden, colisionan, se agrupan. Las fuerzas se equilibran, las galaxias se forman, los planetas giran y, con el tiempo, en una pequeña esquina del universo, surgen estructuras autorreplicantes, moléculas que se copian, mutan y se adaptan o sistemas que anticipan, aunque sea de forma rudimentaria, y logran persistir. La vida.

Si aceptamos esta línea de pensamiento, nos enfrentamos a escenarios desconcertantes. Por un lado, el universo podría estar completamente determinado. Todo lo que ha ocurrido y todo lo que ocurrirá estaría, en esencia, contenido en las leyes inviolables y condiciones iniciales del cosmos. En definitiva, el fin estaría escrito en el principio, y el libre albedrío, en este marco, sería una ilusión sofisticada: una experiencia subjetiva emergente de sistemas complejos como el cerebro humano, pero sin capacidad real de alterar el curso de los acontecimientos. Cada pensamiento, cada emoción, cada decisión —desde el inicio del universo hasta tu próxima palabra— podría estar inscrita en una cadena causal que comenzó hace 13.800 millones de años o incluso antes.

Desde esta perspectiva, aquello que solemos llamar «azar» quizá no sea más que el nombre que damos a nuestra incapacidad para comprender la inmensa complejidad de esa cadena causal. Borges lo expresó hace tiempo con una elegancia que no pierde vigencia: «Lo que llamamos azar es nuestra ignorancia de la compleja maquinaria de la causalidad».

59
DETERMINISMO Y LIBRE ALBEDRÍO

«Dios no juega a los dados con el universo», dijo Einstein, expresando así su rechazo a la idea —que empezaba a asomar con fuerza en los primeros experimentos cuánticos— de que el mundo microscópico pudiera estar regido por otras leyes totalmente diferentes e incomprensibles desde nuestro pensamiento clásico.

En nuestra experiencia cotidiana, las leyes físicas parecen claras y predecibles: una piedra cae, un planeta orbita, un resorte vibra con regularidad. Pero al descender a la escala de lo muy pequeño, esas certezas se desvanecen, por más que Einstein se resistiera a aceptarlo. Las partículas no tienen posiciones definidas, la misma partícula parece estar en varios lugares al mismo tiempo, atravesar simultáneamente dos rendijas o influir a otra instantáneamente a distancias enormes. Es un universo extraño, regido no por certezas, sino por probabilidades.

Según la visión tradicional que, tal y como hemos visto, está representada por el demonio de Laplace, si conociéramos con precisión el estado de todas las partículas del universo en un instante dado, podríamos predecir el futuro con total exactitud. Sin embargo, la mecánica cuántica desafía de forma radical la idea clásica de que el universo es completamente determinista e introduce un elemento nuevo y profundo: la aleatoriedad fundamental. Es decir, existen fenómenos en la naturaleza que no pueden predecirse con certeza, sino únicamente en términos de probabilidad.

Un ejemplo emblemático es el del electrón, que no orbita el núcleo atómico como un planeta alrededor del Sol, sino que se comporta como una nube difusa de posibles ubicaciones. Su posición se concreta solo cuando lo medimos, y hasta entonces simplemente no tiene una localización definida en el espacio. Aunque resulte antiintuitivo, está, en cierto sentido, en todas partes y en ninguna al mismo tiempo. Lo mismo ocurre con el resultado de muchas mediciones cuánticas: la información no está oculta esperando a ser descubierta, sino que simplemente no existe —o existe en todas sus posibilidades— hasta que se mide, y el resultado se elige al azar dentro de un rango de posibilidades.

Además, según me comentaba Barry Barish, conforme al principio de incertidumbre de Heisenberg, hay pares de propiedades —por ejemplo, la posición y el momento lineal de una partícula— que no pueden conocerse con precisión simultánea. Cuanto mejor conocemos una, mayor es la incertidumbre sobre la otra. Es como intentar enfocar al mismo tiempo el primer plano y el fondo de una fotografía con una lente antigua: al ajustar la nitidez de uno, el otro se vuelve borroso. No es una limitación técnica de nuestros instrumentos, sino una característica fundamental de la naturaleza.

Ahora bien, que el universo no sea completamente determinista no implica automáticamente que tengamos libre albedrío. El hecho de que existan procesos aleatorios no significa que nuestras decisiones sean libres en un sentido profundo. El azar no es lo mismo que la libertad: un evento impredecible no es necesariamente un evento elegido. En realidad, lo que revela la mecánica cuántica es que nunca podremos conocer con precisión todas las variables que determinan el comportamiento del mundo, ni siquiera como posibilidad teórica, y eso limita radicalmente cualquier intento de predicción total del futuro.

Pero, de todos modos, tanto si las variables que rigen el universo son plenamente conocidas como si son intrínsecamente aleatorias, la pregunta sigue en pie: ¿podría existir un principio externo, una mente, una voluntad, un diseño, un ente —o un Dios— que haya establecido las leyes del universo y las condiciones iniciales?[63] Además, ese «algo» podría estar más allá del sistema mismo, actuando como su origen o su arquitecto. En ese sentido, la realidad que experimentamos podría no ser el resultado de una evolución ciega, sino una simulación, una creación deliberada o incluso un experimento, cuyas reglas, constantes y márgenes de incertidumbre fueron definidos desde fuera (como en el «juego de la vida»). En tal caso, las leyes del universo —su coherencia, su estructura y sus límites— serían entonces el lenguaje silencioso de esa voluntad fundadora, inscrito en la base misma de todo lo que existe.

60
DENTRO DE LA SIMULACIÓN

En una entrevista para su pódcast, Lex Fridman le preguntó a Elon Musk qué pregunta le haría a una superinteligencia si solo pudiera formular una. Durante unos segundos guardó silencio —unos segundos que parecieron eternos—, como si calibrara el peso de la respuesta. Y entonces contestó:

—¿Qué hay fuera de la simulación?

Musk hacía referencia a una hipótesis cada vez más considerada, conocida como la teoría de la simulación, que sostiene que nuestro universo y lo que llamamos realidad podría ser una especie de entorno virtual, análogo a un videojuego, creado por un ente externo o una civilización tecnológicamente muy avanzada. Si esto fuera cierto, nada existiría tal y como lo percibimos. Todo lo que creemos conocer —la materia, el espacio, el tiempo, incluso nosotros mismos— podría no ser más que una simulación consistente, que recuerda al funcionamiento de un proceso computacional, ejecutada sobre un soporte que desconocemos.

No se trataría del mismo planteamiento que el de la película The Matrix, donde existía un cuerpo biológico enchufado a una máquina: en este caso, ni siquiera habría un cerebro físico detrás. Todo, desde las partículas subatómicas hasta nuestras emociones, sería puramente computacional,[64], [65] generado dentro de un entorno simulado. En este escenario, lo biológico sería una creación de lo digital y no al contrario, como siempre hemos creído. Incluso las llamadas leyes de la física no serían leyes fundamentales, sino las reglas internas del sistema, como la gravedad en un videojuego, la coherencia lógica en una simulación matemática o las reglas en «el juego de la vida».

Recientemente, científicos y personalidades como Neil deGrasse Tyson o Elon Musk plantean argumentos serios a favor de esta posibilidad. Musk argumenta lo siguiente: hace apenas cuatro décadas los videojuegos eran extremadamente simples —líneas, píxeles básicos y movimientos limitados—. Hoy, en cambio, ya son mundos complejos, inmersivos y detallados. Si proyectamos esta tendencia hacia el futuro, en unas pocas décadas los videojuegos podrían ser tan avanzados que serían indistinguibles de nuestra realidad cotidiana. Es más, podríamos atribuir a los personajes dentro de estos videojuegos no solo inteligencia artificial, sino también algún tipo de consciencia o incluso de vida artificial. Y si somos capaces de crear, en apenas unos años, mundos virtuales dentro de nuestro propio mundo, habitados por seres conscientes de sí mismos, capaces también de cuestionarse su realidad, esos mismos seres podrían, como nosotros, crear a su vez otros mundos dentro del suyo y dotar a sus criaturas de eso que nosotros llamamos consciencia. O quizá podría ser aún más sencillo: que ni siquiera crearan personajes, sino únicamente leyes físicas y una disposición inicial, como en el «juego de la vida», y dejaran que todo evolucionara por sí solo, avanzando discretamente en pequeños saltos —lo que nosotros percibimos como «tiempo»[66]—, hasta que surgieran espontáneamente la vida y, eventualmente, seres conscientes.

Esta cadena podría ser infinita: mundos contenidos unos dentro de otros, como una matrioska cósmica. Es precisamente la idea que defiende el filósofo Nick Bostrom, quien sostiene que, si algún día fuéramos capaces de crear simulaciones tan avanzadas, la probabilidad matemática de que nosotros mismos ya estemos dentro de una simulación anterior sería aplastantemente alta. Dicho de otro modo: si esto fuera así, la probabilidad de que nosotros habitemos en la «realidad» original sería ínfima.

Ahora bien, surge entonces una cuestión inevitable: ¿es posible demostrar o identificar si habitamos la realidad original o no, o al menos distinguir entre un mundo simulado y uno auténtico? Por el momento no disponemos de herramientas conceptuales ni empíricas que permitan responder a esa pregunta de forma concluyente, pero si finalmente descubriéramos que vivimos en una simulación, tal vez nuestra búsqueda por comprender qué es la vida, el universo o el sentido de nuestra existencia se resolvería al aceptar que formamos parte de un entramado infinito y complejo de simulaciones interconectadas.

Paradójicamente, descubrir que somos una simulación podría ser la señal de que hemos alcanzado un grado de conocimiento extraordinariamente avanzado. Quizá incluso llegaríamos a desarrollar, en el futuro, la capacidad de crear, replicar o influir en esas simulaciones, cerrando así el círculo y desafiando el propio concepto de realidad. Quizá, entonces, si lográramos dominar esa hipotética simulación, ya estaríamos salvados: no tendríamos que seguir explorando el cosmos exterior en busca de respuestas definitivas, porque la respuesta podría estar dentro de nosotros mismos, en nuestra capacidad tecnológica para crear realidades. Es decir, al dominar la simulación, podríamos construir nuestro propio paraíso virtual, donde vivir eternamente con nuestros seres queridos, libres de sufrimiento y limitaciones, habitando un mundo diseñado exactamente a nuestra medida. Seríamos nosotros quienes determinaríamos cómo es esa vida eterna, redefiniendo por completo lo que entendemos por realidad y existencia.

61
EL MULTIVERSO

«Mira este email que he recibido, creo que es de tu tierra» —me dijo Barry Barish, premio Nobel de Física por haber coliderado el proyecto LIGO, que detectó por primera vez las ondas gravitacionales[67]—. Barry es, además, sin duda, la persona que más me ha ayudado a entender los entresijos de la física desde mi propia mirada no experta, siempre con paciencia, humildad y una generosidad extraordinaria. En ese momento estábamos en su casa de Santa Mónica, una vivienda baja, de una sola planta, luminosa y tranquila, como si nada en ese espacio delatara que allí vivía alguien que había ayudado a abrir una nueva ventana al universo.

El correo venía firmado por Pedro Miguel Etxenike, uno de los físicos más reconocidos de Europa, referente internacional en física de la materia condensada, premio Príncipe de Asturias de Investigación Científica y Técnica y figura clave en el desarrollo de la ciencia en el País Vasco. En el mensaje le invitaba a visitar el Donostia International Physics Center (DIPC), uno de los centros de investigación en física más prestigiosos del mundo, situado en el alto de Miramón, en Donostia-San Sebastián. Un enclave privilegiado, concebido precisamente para atraer a científicos de primer nivel internacional, en una ciudad cuya belleza —con su bahía abierta al Cantábrico— parece dialogar de forma natural con la vocación universal de la ciencia que allí se practica.

—¿Voy? —me preguntó Barry con una media sonrisa—. Desde que recibí el Premio Nobel tengo infinidad de invitaciones y ese extraño superpoder de poder ir casi a cualquier sitio. Así que solo viajo a los destinos a los que realmente me apetece ir.

—Por supuesto que tienes que ir —le respondí sin dudarlo—. Y cuando vayas, yo mismo te haré de guía privado.

Meses más tarde nos visitó junto a Samoan, su mujer, de una inteligencia serena y una amabilidad poco común: siempre atenta, paciente y cercana. Ya en Bilbao tuvimos ocasión de conversar con calma, sin prisas, en largas tertulias en el txoko —un espacio tradicional vasco para reunirse, cocinar juntos y compartir conversación sin formalidades—, que se prolongaban mucho más allá de lo previsto. Aquella visita —y, sobre todo, aquellas conversaciones— me dejaron una huella profunda. Hablamos de ideas que mencionaré de forma deliberadamente superficial, no porque carezcan de importancia, sino precisamente porque su profundidad exige un rigor y una especialización que yo no poseo y que, además, no es el objetivo de estas páginas.

Una de las ideas más fascinantes de la física moderna —y, según Barry, también una de las más plausibles— es la posibilidad de que este universo quizá no sea único. Lo más probable, me decía, es que existan múltiples universos, lo que conocemos como el multiverso. Esto ya no pertenece al terreno de la ciencia ficción: es una posibilidad que emerge de teorías bien establecidas como la mecánica cuántica, la inflación cósmica o la teoría de cuerdas.

El concepto de infinito, sin embargo, resulta difícil de asimilar. No es algo que pueda encontrarse en la experiencia cotidiana, pero sí en las matemáticas. El número π, por ejemplo, tiene infinitos decimales, y en esa secuencia interminable aparecerían todas las combinaciones posibles de cifras: los números que han salido y saldrán en la lotería, fechas pasadas y futuras, números de teléfono, coordenadas exactas de cualquier punto del planeta. Si además tradujéramos esos números en letras, podríamos encontrar textos completos: todas las obras que se han escrito, las que nunca se escribirán y también este mismo ensayo, ya terminado. No porque alguien las haya escrito allí, sino porque, en un conjunto verdaderamente infinito, todas las combinaciones posibles aparecen tarde o temprano.

La hipótesis del multiverso traslada esta intuición matemática al plano físico: en un cosmos infinito, con las mismas leyes fundamentales repitiéndose una y otra vez, no solo existirían regiones parecidas a la nuestra, sino también historias idénticas y casi idénticas, con pequeñas variaciones. Versiones del mundo donde una decisión se tomó de otra manera, donde un acontecimiento no ocurrió, o donde ocurrió con un desenlace distinto. En ese contexto, todo aquello que puede suceder, si es lógicamente posible, sucede en algún lugar del cosmos,[68] de manera que en uno de esos universos lees estas líneas mientras fuera cae una tormenta eléctrica; en otro, nunca aprendiste a leer. En uno naciste en otra ciudad, con otro nombre; en otro, ni siquiera existes. En uno continúas leyendo este ensayo; en otro, ya lo cerraste hace unas páginas.

Para visualizarlo, podríamos imaginar infinitos universos representados por infinitas burbujas cósmicas expandiéndose, colapsando o coexistiendo, cada una con sus propias reglas. Nuestra burbuja, es decir, el universo que habitamos, sería solo una entre muchas.

Pero la distancia que nos separa de la burbuja más cercana en este escenario es, en la práctica, inalcanzable. Incluso viajando a la velocidad de la luz, nunca podríamos alcanzarla, porque el espacio entre las burbujas se expande más rápido que cualquier cosa que pueda atravesarlo. Por tanto, jamás podremos contactar con otra burbuja.

Sin embargo, algunos físicos han planteado que ciertos universos adyacentes podrían haber colisionado con el nuestro en las primeras etapas del cosmos, y que esas colisiones habrían dejado huellas sutiles en la radiación cósmica de fondo —como patrones circulares anómalos—, lo que abriría una pequeña puerta a la posibilidad de verificarlo experimentalmente. Una de las maneras más ordenadas de entender la hipótesis del multiverso es la que propuso el físico y cosmólogo Max Tegmark, quien distinguió cuatro niveles de multiverso.

Lo que vemos —todo aquello que se encuentra dentro del volumen de Hubble,[69] es decir, del conjunto de regiones del espacio cuya luz ha tenido tiempo de alcanzarnos desde el Big Bang— constituye solo una pequeña parte de una realidad mucho más vasta, es nuestra burbuja observable. Más allá de ese horizonte podrían existir otras regiones del universo con la misma física fundamental, pero con configuraciones distintas de materia, estrellas y galaxias, inaccesibles para nosotros no por principio, sino por límite causal. En este primer nivel del multiverso, no hay universos con leyes distintas, sino solo el mismo universo repetido más allá de nuestro horizonte, prolongándose mucho más allá de lo que podemos observar.

En niveles más profundos aparecerían universos con leyes y constantes físicas distintas a las nuestras, donde los cimientos mismos de la realidad funcionarían de otra manera. En algunos, la velocidad de la luz podría ser mayor o menor, alterando la estructura del espacio-tiempo. En otros, la gravedad podría ser mucho más intensa o extraordinariamente débil, impidiendo la formación de galaxias, estrellas o planetas estables. Cambios sutiles en constantes fundamentales bastarían para que la química fuera irreconocible: átomos que no se enlazan, estrellas que no brillan o universos donde el tiempo, tal como lo entendemos, no fluye de forma continua.

Un nivel más allá podrían estar los universos cuánticos, donde cada posibilidad se despliega en una rama distinta de la realidad. El conocido principio de incertidumbre de Heisenberg no se limita a afirmar que no podemos conocer simultáneamente con precisión ciertas propiedades —como la posición y el momento de una partícula—, sino que apunta a algo todavía más desconcertante: que, a escala cuántica, múltiples estados coexisten en superposición hasta que una interacción lo colapsa. Pero ¿y si esas posibilidades no se descartan nunca? ¿Y si todas ocurren realmente, cada una en su propio universo?

Por último, en el extremo aparecería un nivel aún más radical: aquel en el que cualquier estructura matemáticamente coherente existe por el mero hecho de ser posible. No habría un «por qué» físico último, sino un catálogo infinito de realidades donde toda lógica consistente encuentra su propia forma de existencia.

Para responder qué es la vida, por tanto, tal vez no baste con estudiar cómo aparece aquí, en la Tierra, ni siquiera dentro de este universo concreto. Incluso si existieran otros universos regidos por las mismas leyes físicas, pero con distribuciones distintas de la materia, las posibilidades de que se desarrollen diferentes formas de vida serían ya prácticamente infinitas. Bastaría con cambiar las condiciones iniciales, la historia cósmica o la organización de la materia para imaginar variantes radicalmente distintas de lo vivo.

Si damos un paso más —ya en un terreno abiertamente especulativo— y consideramos universos con leyes físicas diferentes, entonces el problema se vuelve aún más profundo. En ese escenario me resulta difícil imaginar qué características comunes podrían seguir definiendo el concepto de vida. ¿Persistirían ideas como las de organización, adaptación, información o predicción, o quizá el propio concepto de vida, tal y como lo hemos ido ampliando hasta ahora, dejaría de tener sentido? Porque, por muy extrañas que fueran esas leyes o configuraciones, la pregunta permanece: ¿habría algo que aún pudiéramos reconocer como vida? ¿Podría nuestra definición —la de un sistema predictivo orientado a la persistencia— seguir teniendo sentido incluso bajo otras leyes físicas? ¿Existiría un eco común, un patrón mínimo compartido, alguna forma elemental de organización capaz de anticipar, adaptarse y mantenerse en el tiempo que mereciera ese nombre?

Quizá ahí esté el verdadero desafío: descubrir qué rasgos de la vida son contingentes —producto de nuestras leyes físicas y de nuestra historia cósmica— y cuáles podrían ser universales, válidos incluso más allá de los límites de nuestro propio universo.

62
TODO ES EVOLUCIÓN

Si vivimos en una simulación, las condiciones iniciales podrían haber sido programadas en cualquier momento, o bien haber surgido de una disposición primigenia —como en el «juego de la vida»— o en un acontecimiento anterior aún más remoto. Y si no vivimos en una simulación, esas condiciones parecen remontarse, al menos, hasta la expansión inicial del universo (Big Bang). Asumamos, pues, que todo comenzó allí —o quizá en un evento anterior—. Si esto es así, incluso las mentes más racionales, alejadas de cualquier noción espiritual, terminan enfrentándose a una pregunta inevitable: ¿cómo explicar el comienzo de todo?

Formulamos esa pregunta porque nuestra mente humana está hecha para pensar en términos de origen y causalidad; nos cuesta concebir que algo no tenga un inicio. Sabemos —o creemos saber— que hubo un Big Bang, aunque las evidencias más recientes sugieren que pudo no haber sido el verdadero comienzo, sino tan solo una transición, una fase dentro de una historia más profunda que todavía no alcanzamos a comprender. Entonces, ¿qué había antes? ¿Cuál es el origen último de las leyes físicas que rigen nuestro universo? ¿Y por qué esas leyes y no otras? ¿Son simples coincidencias matemáticas o el reflejo de algo más profundo?

Mi padre defiende —de manera intuitiva, casi artesanal, y sin respaldo experimental— una teoría fascinante: que las leyes de la física (de nuestro universo) podrían ser también el resultado de un proceso evolutivo. Según su teoría, en los orígenes de nuestro universo no existía un conjunto fijo de leyes, sino una especie de «maraña de fuerzas» con valores diversos que competían entre sí. Así, las leyes que hoy gobiernan nuestro universo —o universos, si pensamos en nuestra realidad como una posible «burbuja» dentro de un multiverso— podrían no haber sido elegidas, sino haber sobrevivido. Es decir, serían simplemente aquellas que «triunfaron», que lograron estabilizarse en medio de un escenario primordial caótico por ser las más coherentes, sostenibles o resistentes. Esto podría explicar por qué los valores de ciertas constantes físicas parecen tan afinados: no porque fueran elegidos, sino porque emergieron como resultado de una evolución hacia la estabilidad.

Pero si no nos quedamos solo en las leyes físicas y lo extrapolamos al resto de disciplinas, podemos observar cómo ese mismo entramado de reglas fundamentales da origen a niveles crecientes de complejidad. A partir de ahí, una física estabilizada da lugar a partículas, que a su vez forman átomos. Con los átomos surge la química. Después la química evoluciona, combinando elementos, formando moléculas cada vez más complejas hasta que, en algún punto, aparece la autorreplicación —o, de forma más general, un sistema autónomo orientado a la persistencia—, y, con ella, la biología. Cada una de esas disciplinas es una etapa en la evolución de la anterior.

Vista así, la biología no sería un campo aislado, sino la continuación natural de la física y la química. La inteligencia y después la tecnología, por su parte, serían simplemente las siguientes etapas en alguna de sus ramas. En este marco, todo es evolución. Cada etapa hereda la complejidad o simplicidad de la anterior, se reorganiza, se estabiliza y da lugar a nuevas formas. Si dejamos que un sistema tenga suficiente tiempo y diversidad para explorar posibilidades, la emergencia de la vida —o algo muy parecido— puede ser inevitable, incluso bajo leyes físicas muy distintas a las nuestras. Porque la evolución no necesita instrucciones, ni propósito, solo unas condiciones iniciales y tiempo suficiente para encontrar sus propios caminos.

En definitiva, todo es una transformación continua de lo anterior. Desde las partículas elementales hasta las formas de vida conscientes, cada nivel de complejidad parece surgir como una consecuencia inexorable del anterior. De hecho, los ingredientes básicos para la vida en nuestro planeta —carbono, nitrógeno, oxígeno, fósforo— se forjaron mediante procesos de fusión nuclear, en el interior de estrellas que, al morir, explotaron en gigantescas supernovas, esparciendo sus entrañas por el universo. Por tanto, cada célula, cada molécula de nuestro ser, es heredera de ese legado cósmico. Cada pensamiento, cada emoción, cada impulso vital es parte del mismo tejido del que están hechas las galaxias. Somos, en sentido literal, materia estelar organizada que, tras miles de millones de años de evolución, ha adquirido la capacidad de percibirse y preguntarse por su origen.

En el fondo, más que vivir en el universo, somos el universo. Y quizá esta sea una verdad incómoda: aunque me gustaría creer otra cosa, lo más probable es que no seamos más que materia organizada que cree ser algo.

Además, no solo el sustrato material de la vida orgánica nació de las estrellas. También el silicio, base de las computadoras, se formó en los núcleos ardientes de estrellas masivas y fue liberado al cosmos en explosiones de supernova. Así, los átomos que hoy hacen posible los sistemas de inteligencia artificial surgieron en el mismo tipo de procesos cósmicos que dieron origen a los elementos esenciales para la vida biológica. En otras palabras, la materia estelar que permitió que el universo pensara a través de nosotros, ahora permite que construyamos sistemas que empiezan a pensar por sí mismos. Si la vida orgánica es una consecuencia natural de la evolución de la materia, la vida artificial podría ser una etapa siguiente dentro de una de sus ramas: una nueva forma de organización compleja, también nacida del polvo de estrellas.

63
LA DANZA DEL COSMOS

Al término de este viaje que hemos compartido —un trayecto lleno de posibilidades, de dudas y de muy pocas o ninguna certeza—, espero que, al menos, te haya servido para mirar con mucha más amplitud y fascinación a la vida y al tablero en el que nos ha tocado jugar.

Te habrás dado cuenta de que este libro no concluye con respuestas absolutas ni con certezas definitivas, sino con más preguntas que al inicio; preguntas que quizá valgan más que cualquier respuesta. «Lo importante es no dejar de hacerse preguntas», decía Einstein, y quizá ese sea el mejor aprendizaje que deja este recorrido: un impulso para cuestionar cualquier dogma, para poner en duda las respuestas demasiado cómodas y, sobre todo, para no dejar nunca de preguntarse.

Porque quizá todo esto —la búsqueda de definiciones, de umbrales, de certezas— no sea más que un eco de nuestra necesidad de ordenar lo que no entendemos. Quizá también, las fronteras que creemos ver entre disciplinas —la física, la química y la biología— no sean más que una ilusión y etapas difusas dentro de un proceso. Quizá la vida, tal y como la conocemos, no sea un fenómeno aislado, sino una fase dentro de un proceso mayor, una etapa más en una cadena continua de transformaciones que atraviesa todo lo que existe en busca de la estabilidad.

Quizá la inteligencia avanzada y la consciencia no sean más que otro estado en ese flujo continuo: configuraciones de materia optimizadas para la predicción—basada en carbono, silicio o cualquier otro sustrato— que cree ser algo. Quizá, por tanto, todo esté en movimiento en medio de este universo (o universos), ya sea virtual, programado o real, y lo que nosotros llamamos «existir» ya es una forma de equilibrio improbable. Y quizá esa sea la única certeza: que todo está en movimiento. Aunque nunca sepamos qué —o quién— puso en marcha el movimiento del todo, quién empujó aquella primera ficha de dominó, todo cuanto existe es el eco de ese primer acto, y la vida no es más que una resonancia de ese primer impulso.[70]

EPÍLOGO
MI CONTRADICCIÓN

Como seres humanos, estamos llenos de contradicciones. Y esta es una de las mías.

Intelectualmente —como se desprende del análisis que se ha ido desgranando a lo largo de este ensayo— es razonable sospechar que no somos más que materia[71] organizada que cree ser algo. Que todo —lo que somos, el sentido de nuestra existencia, incluso el «yo»— podría ser el resultado de procesos físicos que se entrelazan hasta generar la ilusión de ser algo más.

Y, sin embargo, actúo como si esto no fuera así.

Aun intuyendo que todo podría ser una construcción extraordinariamente bien urdida, he decidido comportarme como si fuera real. Porque elegir creer que todo esto existe —aunque sea un acto deliberado— es la única forma que he encontrado de vivir plenamente.

Y mientras esa materia experimente —aunque sea como una ilusión— que siente, crea y ama, yo elijo asumir esa experiencia como si tuviera un sentido más profundo. Y en esa elección —consciente y contradictoria— encuentro una forma de dar sentido a la vida.

Por ello, quiero expresar un agradecimiento especial a quienes, aun si la vida no fuera más que una ilusión, consiguen que elija creer en ella y me ayudan a olvidar —aunque sea por instantes— esas preguntas existenciales que, por momentos, logro silenciar. Son, además de familiares y amigos, todas aquellas personas creativas, artistas y gente de la cultura —pintores, músicos, poetas, escritores, cantantes, arquitectos, fotógrafos, cineastas, cocineros— con quienes más disfruto conversando y compartiendo.

Porque —aunque el tiempo mismo pudiera también ser otra ilusión—, son ellos quienes nos ayudan a convertir los momentos en eternidad. Quienes logran que esta experiencia —sea lo que sea— merezca la pena.

A quienes llenáis la vida de belleza y significado, eskerrik asko.

PERMISO DE CAMBIO DE OPINIÓN:

Este libro es un pensamiento en evolución.

Son notas y reflexiones elaboradas en un momento concreto, con los datos y conocimientos disponibles en este instante.

Si en el futuro aparecen nuevas evidencias o mejores argumentos, cambiar de opinión no solo será legítimo: será necesario.

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AGRADECIMIENTOS

Este trabajo no habría sido posible sin todas aquellas personas que, de una forma u otra, han estado cerca durante el proceso: leyendo, comentando, compartiendo ideas a medio construir o simplemente ofreciendo ánimo en los momentos de duda.

Entre ellas, de manera muy especial, ama, aita, Nerea y Amaia, Eneko, Gonzalo, Ane, Enara, Danel y Jon, mi familia. Y también Carolina García, mi prima Nora Otxoa, Juan Santana, Javier Solana, Carmen Sabalete, Leticia Soberón, Luis Rojas Marcos, Pedro Miguel Etxenike, Juan Luis Arsuaga, Juan Ignacio Cirac, Xavier Soberón, Aritz Aduriz, Nacho Mur, Amaia Miranda, Eneko Atxa, Carlos Latre, Joaquín del Río, Javier Santiso, Íñigo, Sara, Leire, Ñako, Carlos, Mar, Miren, Lucía, Pato, Goiri, Zuru, Xabi, Haimar, Aretxa, Susa, Jokin, Ane, Emilio, Javier, María José, Charlie, Ula, Alaitz, Amaia, Jon, Mikel, Verónica, Piña, Leire, Zuriñe, Juan Carlos, Anatxu, Miguel, Sergi, Ignasi y Raúl, así como todo el equipo de Penguin Random House.

De igual manera, quiero agradecer a todas aquellas personas que aparecen en este libro y que, a través de conversaciones, anécdotas y momentos compartidos, me han ayudado no solo a ordenar ideas, sino también a descubrir nuevas preguntas: Jack, Eneko, Steen, Manuela, Saioa, Jordi, Fidela, Rosario, Richard, Emilio, Arsuaga, Esther, Andrew, Bill, Chenoa, Michael, Jamie, Rafa, Adrienne, Andoni, Adu, Amaia, Sebastian, Vineeta, Blaise, Bernardo, Amaia, Demar, Itu, Woz, John, Diane, Opari, Julia, Josune, Jimbo, Nagore, Rodri, Barry, Samoan, Jürgen, René y tantos otros. Gracias por las historias que inspiran estas páginas.

Este recorrido intelectual forma parte de un pensamiento mucho más amplio. Gracias a todos esos pensadores que, desde hace siglos, han formulado las preguntas que hoy tratamos de abordar —con mayor o menor acierto— en este ensayo: desde Platón y Aristóteles, pasando por san Agustín, santo Tomás, Descartes, Spinoza o Kant, hasta autores contemporáneos como Daniel Dennett, Antonio Damasio, David Chalmers, Anil Seth, Giulio Tononi, Michael Graziano, Thomas Metzinger, Karl Friston o Daniel Innerarity, por mencionar solo algunos.

Quiero reconocer también el valor de quienes dedican su tiempo a la divulgación científica —investigadores, profesores, periodistas y también muchos creadores de contenido por internet y YouTube—, que con enorme generosidad explican el mundo y comparten conocimiento. Gran parte de lo que he aprendido en estos años, y de lo que ha terminado alimentando las ideas de este libro, se lo debo también a ellos.

Y, por supuesto, a toda mi familia, mis amigos y amigas, a mi cuadrilla, a la gente de Algorta y al equipo de Sherpa.ai, que con su apoyo, su cariño y su forma de estar han hecho que todo esto cobre aún más sentido. A todas aquellas personas que, de una forma u otra, han formado parte de este camino, gracias por vuestro tiempo, vuestras palabras y vuestra confianza.

Cada uno de vosotros ha dejado una pequeña huella en estas páginas.

Eskerrik asko.

El libro que cambiará cómo entiendes la vida en la era de la inteligencia artificial.

«Deslumbrante, adictivo y revelador. Es uno de los mejores libros de divulgación que he leído en mi vida».
Rosa Montero

Durante siglos hemos creído saber distinguir lo vivo de lo inerte. Un animal está vivo, una máquina no. Pero esa frontera empieza a desdibujarse. La inteligencia artificial, la biología sintética, la exploración del universo y los avances científicos nos están empujando hacia un territorio desconocido: uno en el que las máquinas aprenden, los sistemas evolucionan y la vida podría no ser exclusiva de lo biológico. Este libro explora, de una manera ágil y narrativa, una de las preguntas más profundas y cruciales de nuestro tiempo: ¿qué significa realmente estar vivo? Desde el origen de la vida en la Tierra hasta la posibilidad de nuevas formas de existencia —artificiales, híbridas o aún inimaginables—, Xabi Uribe-Etxebarria nos propone un estimulante recorrido intelectual que conecta biología, física, astrobiología, neurociencia y tecnología.

Un ensayo provocador y visionario, lleno de ideas inéditas e insólitas y avalado por especialistas de primer nivel, que sitúa en el centro del debate una cuestión decisiva: cómo debemos entender la vida en un momento en el que sus límites se están redefiniendo.

Un viaje deslumbrante por las preguntas que parecían no tener respuesta.

La crítica ha dicho:

«Vita es un ensayo inspirador, revelador y penetrante. Me ha ayudado a descubrir aspectos trascendentes y me ha fortalecido como persona».
Luis Rojas Marcos, psiquiatra, escritor y profesor de la Universidad de Nueva York

«Una obra imprescindible para comprender nuestro tiempo ante los desafíos de la inteligencia artificial y el mundo futuro. Brillante en su exposición y rigurosa en su análisis».
Javier Solana, ex secretario general de la OTAN y catedrático de Física de la UCM
«Xabi es una i
nspiración para la nueva generación de emprendedores».
John Sculley, ex CEO de Apple y Pepsi

«Con este libro he aprendido y disfrutado mucho. Tiene equilibrio, creatividad y elegancia. Expresa sus ideas con tal rigor, sensibilidad y brillantez que se gana el respeto y la admiración del lector».
Pedro Miguel Echenique, premio Príncipe de Asturias de investigación científica y técnica y premio Max Planck de Física

«Xabi logra, en Vita, algo a lo que muchos aspiran y pocos consiguen: tratar temas de candente actualidad engarzando un relato accesible y personal con un rigor y una profundidad realmente notables».
Xavier Soberón, premio Nacional de Química y miembro de la Academia Mexicana de las Ciencias

Xabi Uribe-Etxebarria (Algorta, 1981) es una de las grandes voces europeas en inteligencia artificial. Fundador y CEO de Sherpa.ai, lleva más de una década impulsando el desarrollo de una IA capaz de transformar sectores enteros sin renunciar a la privacidad de los datos. Bajo su liderazgo, la compañía ha sido reconocida como una de las más innovadoras del mundo por rankings como Fortune AI 100 y CB Insights, y ha atraído a figuras como Tom Gruber, cofundador de Siri; Joanna Hoffman, histórica ejecutiva de Apple; y Thomas Kalil, exresponsable de política científica y tecnológica de la Casa Blanca. Xabi ha sido reconocido por MIT Technology Review como uno de los mejores innovadores menores de 35 años (TR35), ha sido incluido en la lista «Los 100 del año» de El País como una de las personas más influyentes del mundo iberoamericano y distinguido como «Emprendedor del año» por Expansión.

Emprendedor, tecnólogo y pensador de la era de la IA, su obra aborda una de las preguntas más profundas de nuestro tiempo: ¿qué significa lo vivo en un mundo que podría ser reescrito por la inteligencia artificial?

Primera edición: junio de 2026

© 2026, Xabi Uribe-Etxebarria
© 2026, Penguin Random House Grupo Editorial, S. A. U.
Travessera de Gràcia, 47-49. 08021 Barcelona
© 2026, Miquel Antoni Tejedo Castellví, por las ilustraciones

Diseño de la cubierta: Penguin Random House Grupo Editorial
Ilustración de la cubierta: © Miquel Antoni Tejedo Castellví

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[1] «Porque fueron, somos. Porque somos, serán».

[2] Esta anécdota fue descrita por el químico Steven A. Benner en un artículo científico titulado «Defining Life».

[3] Todo ello impulsado por la Fundación Fair Saturday, creada por Jordi Albareda y Saioa Eibar, dos personas profundamente comprometidas con unos valores que entienden la cultura como una herramienta de integración y cohesión social.

[4] La energía libre es un concepto de la termodinámica que describe la cantidad de energía disponible en un sistema para realizar trabajo útil, es decir, para producir cambios físicos o químicos en el entorno, como mover objetos, generar movimiento, mantener estructuras organizadas o impulsar reacciones.

[5] Término que agrupa a organismos eucariotas, en su mayoría unicelulares, que no pertenecen a los reinos animal, vegetal ni fúngico. Incluye una gran diversidad de formas de vida, desde algas microscópicas hasta protozoos, muchas de ellas fundamentales en los ecosistemas acuáticos.

[6] La «información» se define aquí en el marco de la teoría de la información (Claude E. Shannon, 1948): una magnitud mensurable que cuantifica la reducción de la incertidumbre en la transmisión de señales, independientemente de su significado. Esta noción es fundamental para analizar el ADN, el sistema nervioso o los sistemas computacionales como sustratos físicos que operan mediante el almacenamiento y procesamiento de datos.

[7] La Tierra primitiva se refiere a la etapa inicial de la historia de nuestro planeta, que abarca aproximadamente sus primeros mil millones de años, desde su formación hace unos 4.600 millones de años hasta el comienzo del eón Arcaico, en torno a los 3.500 millones de años atrás. Durante este periodo, la Tierra era un mundo extremadamente hostil: dominado por un intenso vulcanismo, frecuentes impactos de meteoritos, una atmósfera sin oxígeno libre y una superficie que fue enfriándose progresivamente hasta permitir la formación de los primeros océanos y cortezas estables. En ese contexto físico y químico se sentaron las bases para la aparición de la vida, que comenzó de forma microbiana y unicelular. La Tierra primitiva no fue solo el origen del planeta tal como lo conocemos, sino el escenario en el que la materia empezó a organizarse de manera cada vez más compleja, dando lugar a los primeros sistemas vivos.

[8] El obelisco —traído desde Egipto hasta Roma por el emperador Calígula— se alzaba originalmente en el centro. Siglos más tarde —en 1586—, fue trasladado al centro de la plaza de San Pedro, donde sigue en pie hoy. Si uno proyectara su emplazamiento original sobre el plano actual del Vaticano, quedaría a un lado de la basílica, pues se dice que Pedro fue enterrado justo en el exterior del circo. Y por eso, en su honor, siglos más tarde, se decidió construir una iglesia en ese lugar.

[9] Si pensamos en términos de escala, la asimetría es reveladora: hay mucha más distancia —en órdenes de magnitud— entre nuestra escala humana y la de una partícula elemental que entre nosotros y el límite del universo observable. Mientras que el cosmos conocido se extiende hasta unos 1026 metros, las escalas fundamentales de la física descienden hasta 10-18 metros o incluso más, en dominios donde nuestras intuiciones dejan de ser útiles. Esto sugiere que nuestro desconocimiento no se concentra únicamente en lo inmensamente grande, sino quizá de forma aún más profunda en lo inmensamente pequeño, recordándonos que nuestra posición en la realidad es la de un punto intermedio, atrapado entre dos abismos de escala igualmente inaccesibles.

[10] En What is Life? (1944), Erwin Schrödinger propuso que los organismos vivos mantienen su organización interna alimentándose de lo que llamó «entropía negativa» o neguentropía: toman energía y orden del entorno para sostener temporalmente su estructura y contrarrestar la tendencia natural al desorden.

[11] Según las definiciones clásicas de la vida, si un robot llegara a reproducir las características que en el mundo orgánico asociamos a la vida, es decir, autorrepararse (luchar contra la entropía), reproducirse o incluso rediseñarse y evolucionar, entonces estaríamos ante una forma genuinamente nueva de existencia que, con rigor conceptual, debería considerarse una forma de vida.

[12] Sus enlaces son lo suficientemente fuertes como para sostener estructuras duraderas, pero también lo bastante flexibles y reactivos como para permitir transformaciones, variaciones y recombinaciones: en otras palabras, evolución química. Frente a ello, otros elementos como el silicio pueden formar estructuras robustas —como los silicatos—, pero tienden a generar redes más rígidas y mucho menos variadas en condiciones compatibles con la vida tal como la conocemos. El carbono, en cambio, ofrece un equilibrio excepcional entre estabilidad y plasticidad, lo que lo convierte en un sustrato especialmente apto para la complejidad dinámica que exige la vida tal y como la conocemos.

[13] Los aminoácidos pueden entenderse como las piezas básicas con las que se construyen las proteínas, del mismo modo que los ladrillos levantan un edificio. Al combinarse en distintas secuencias y longitudes, esos mismos aminoácidos dan lugar a proteínas muy diferentes, responsables de gran parte de las funciones de la vida: desde catalizar reacciones químicas hasta formar estructuras celulares, transportar sustancias o transmitir señales.

[14] En este caso, la «X» no representa una base concreta, sino que funciona como un comodín, una variable que engloba a toda una familia de moléculas alternativas al ADN y al ARN, diseñadas con componentes químicos distintos, pero con funciones equivalentes: almacenar, transmitir y replicar información genética.

[15] Lo sabemos por una convergencia muy sólida de evidencias inscritas en la biología de todas las células complejas actuales, lo que se conoce como la teoría endosimbiótica propuesta por Lynn Margulis. Las células eucariotas contienen dos sistemas genéticos distintos: el ADN nuclear y el ADN mitocondrial. Este último es circular, como el de las bacterias, se replica de forma independiente por fisión binaria, utiliza ribosomas de tipo bacteriano y está rodeado por una doble membrana, coherente con el hecho de que una célula fue engullida por otra. Además, los análisis genéticos muestran que el ADN mitocondrial está más estrechamente emparentado con ciertas bacterias que con el genoma nuclear del huésped, y que su metabolismo conserva rutas típicamente bacterianas. Todo ello apunta a que una arquea primitiva incorporó una bacteria sin digerirla y que esa simbiosis se volvió estable e irreversible, dando origen a la célula eucariota y marcando uno de los mayores saltos evolutivos en la historia de la vida.

[16] ¿Cómo sabemos que algo existe si nunca lo hemos visto directamente? Hay una metáfora especialmente útil para entender este tipo de conocimiento indirecto. Imaginemos a unos observadores extraterrestres que contemplan un partido de fútbol, pero no pueden ver la pelota. Desde su perspectiva, los jugadores corren, se detienen, cambian de dirección, se agrupan o se dispersan de forma aparentemente arbitraria. Sin embargo, si observan con atención, pronto descubren que todos esos movimientos están sincronizados en torno a algo invisible. Aunque el balón no sea perceptible para ellos, su existencia se vuelve incuestionable: sin él, el juego carecería de toda coherencia. En la física ocurre algo muy parecido con la materia oscura. No la vemos directamente, pero sí vemos sus efectos: cómo rotan las galaxias a velocidades que no encajan con la masa visible, o cómo la gravedad actúa con una intensidad mayor de la esperada. Esos comportamientos no tienen sentido si solo consideramos la materia que podemos observar. En cambio, adquieren coherencia cuando postulamos la existencia de algo que no vemos, pero que está ahí. Como el balón ausente, la materia oscura no se observa: se infiere. No se trata de un acto de fe, sino de la explicación más consistente de los fenómenos que sí podemos medir.

[17] En este ensayo, «artificial» no se refiere necesariamente a algo creado por seres humanos, sino a cualquier sistema o entidad capaz de producir tecnología o artefactos mediante procesos intencionales. El término se utiliza aquí como contrapuesto a «natural», en el sentido de fenómenos que no surgen espontáneamente de procesos físicos o químicos ordinarios. Dicho de otro modo, se refiere a estructuras, señales, desequilibrios químicos, etc., cuya aparición por procesos puramente naturales sería extremadamente improbable, aunque, en sentido estricto, todo lo que existe —incluso lo «artificial»— forma parte de la naturaleza.

[18] Estas conversaciones coincidieron en el tiempo con el acercamiento de 3I/ATLAS al Sol, un momento en que el objeto concentraba una atención mediática extraordinaria. Era apenas el tercer objeto interestelar detectado atravesando nuestro Sistema Solar —tras Oumuamua y 2I/Borisov—, lo que explica el enorme eco público que generó. Sin embargo, cuando la evidencia científica acumulada apuntaba de forma consistente a que se trataba de un cometa interestelar con actividad cometaria convencional, algunas interpretaciones —como las defendidas por Avi Loeb— no solo plantearon hipótesis controvertidas sobre un posible origen artificial, sino que también se vieron acompañadas de una narrativa con un claro componente comercial y de amplificación mediática, que fue más allá del debate científico tradicional.

[19] Al buscar púlsares, los radiotelescopios suelen apuntar hacia el centro de la galaxia, donde se cree que se concentra la mayor cantidad de ellos. Los púlsares son estrellas de neutrones que giran a enorme velocidad y emiten pulsos regulares de radiación, como faros cósmicos intermitentes que marcan el ritmo del universo, tan precisos que sirven como relojes naturales para medir el tiempo cósmico.

[20] Pero que la galaxia Andrómeda esté a unos 2,5 millones de años luz de distancia no significa necesariamente que un ser humano no pudiera llegar allí durante su vida. Si una nave lograra viajar a velocidades muy cercanas a la de la luz —por ejemplo, al 99,99 % de la velocidad de la luz—, desde el punto de vista de un observador externo (por ejemplo desde la tierra) el viaje seguiría durando aproximadamente 2,5 millones de años. Sin embargo, debido a los efectos de la relatividad descritos por Albert Einstein, el tiempo dentro de la nave transcurriría mucho más lentamente. Para los viajeros podrían pasar solo unas pocas décadas durante el trayecto. En principio, la física lo permite: podríamos viajar a Andrómeda y regresar dentro de nuestra propia vida de humanos. El problema es otro. Cuando volviéramos a la Tierra, descubriríamos que, mientras para nosotros habrían pasado quizá cincuenta o sesenta años, en nuestro planeta habrían transcurrido alrededor de cinco millones de años. El mundo que dejamos atrás habría desaparecido hace mucho tiempo, y probablemente la humanidad, al menos como la conocemos hoy, ya no existiría.

[21] Por puntualizar, cuando en este ensayo hablamos de «cerebro» lo hacemos en un sentido amplio, refiriéndonos en realidad al encéfalo, que sería el término anatómicamente más preciso. Nos referimos, por tanto, al conjunto de estructuras que sostienen nuestra capacidad cognitiva, y no solo a una parte aislada de ellas.

[22] Estos estudios se enmarcan en grandes proyectos internacionales que Rafa ha ideado y en los que ha participado activamente, y que han contado con financiación sin precedentes. Uno de los más relevantes es la iniciativa BRAIN, lanzada por la administración de Obama, con un papel clave de Thomas Kalil como impulsor desde la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca. El objetivo es ambicioso: desarrollar nuevas tecnologías para mapear la actividad cerebral con una resolución sin precedentes y comprender cómo surgen la percepción, la memoria y la consciencia a partir de la actividad neuronal. En Europa, esfuerzos similares han tomado forma en programas estratégicos como el Spain Neurotech, que aspira a situarse en la vanguardia de las neurotecnologías mediante la integración de neurociencia, inteligencia artificial y computación avanzada. La lógica es la misma: primero comprender —medir, mapear, modelizar— y después intervenir con precisión. Por otro lado, esta transformación no es exclusiva de Estados Unidos o Europa. En Asia, iniciativas como Brain/MINDS en Japón o el China Brain Project han movilizado recursos similares con un objetivo compartido: comprender la dinámica cerebral para intervenir sobre ella. El cerebro se ha convertido en una frontera estratégica global.

[23] Este mismo principio —leer la actividad cerebral para inferir contenido mental— lo vi, aunque con herramientas radicalmente distintas, en 2025, cuando tuve ocasión de visitar un laboratorio de la Universidad de Sídney. Allí, el investigador Charles Zhou, bajo la dirección de Chin-Teng Lin, me mostró algo que parecía ciencia ficción. Sin necesidad de implantes ni conexiones invasivas —como las que desarrolla Neuralink—, utilizaban simplemente un electroencefalograma para registrar la actividad eléctrica superficial del cerebro. A partir de esas señales, un sistema denominado DeWave era capaz de inferir, dentro de un conjunto limitado, la palabra que el sujeto estaba pensando. La clave no estaba solo en la captación de la señal, sino en su interpretación: el sistema empleaba un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) para traducir patrones eléctricos en representaciones plausibles. No leían pensamientos en bruto; reconstruían palabras a partir de correlaciones estadísticas entre actividad cerebral y lenguaje. No era telepatía. Era decodificación basada en redes Transformers. Pero el paso conceptual era enorme: si podemos mapear patrones neuronales a significados, estamos empezando a descifrar la gramática eléctrica de la mente.

[24] En este sentido, Rafa lidera una iniciativa internacional para el reconocimiento y protección de los llamados «neuroderechos», un nuevo marco ético-jurídico destinado a salvaguardar la privacidad mental, la identidad personal, el libre albedrío y la equidad en el acceso a tecnologías neurotecnológicas.

[25] Eso sí, conviene matizar que, en los LLMs, como en otros sistemas complejos, esta base binaria es solo el estrato más bajo. El sustrato, en estos casos, debe entenderse en un nivel de abstracción superior. Del mismo modo que al estudiar el cerebro no pensamos en átomos, sino en neuronas, sinapsis y redes funcionales, al hablar de la inteligencia artificial tampoco deberíamos referirnos a los bits, sino a esa capa superior donde operan las neuronas artificiales, los parámetros y las estructuras matemáticas que realmente dan forma a su comportamiento.

[26] Aunque hoy sabemos que existen neuronas en el intestino y en otras partes del cuerpo, y que estas influyen en funciones como la digestión, el estado de ánimo o la respuesta al estrés, también es cierto que nuestra identidad personal, en un sentido general, se articula principalmente en el encéfalo. Una persona puede vivir sin estómago y seguir siendo reconociblemente la misma, mientras que un estómago sin encéfalo no constituye a nadie. En ese sentido, aquello que somos de forma fundamental —nuestra experiencia consciente, nuestra memoria y nuestra capacidad de decisión— se articula en el encéfalo.

[27] Todos estos progresos buscan emular funciones específicas del cerebro, pero ya avanzamos hacia algo aún más revolucionario: replicar neuronas completas en un sustrato distinto. En octubre de 2025 se anunció un avance clave: la neurona digital de la Universidad de Massachusetts Amherst, un hito en computación neuromórfica que logra una proximidad sin precedentes entre el silicio y la biología, al tratar de reproducir el comportamiento dinámico y los patrones de disparo de una neurona real.

[28] Una idea similar a la defendida por el biólogo molecular Francis Crick, premio Nobel y codescubridor de la estructura del ADN, quien propuso una forma de materialismo radical en su obra The Astonishing Hypothesis, donde sostiene que todos los aspectos de la mente —incluyendo la consciencia, el yo o lo que tradicionalmente hemos llamado «alma»— son el resultado de la actividad física de las neuronas y sus interacciones. En una línea afín, el físico Frank Wilczek, también premio Nobel, ha argumentado que la consciencia debe entenderse como un fenómeno profundamente arraigado en las leyes fundamentales de la física, reforzando la idea de que incluso nuestras experiencias más subjetivas emergen de procesos materiales. Así pues, la mente no sería más que un proceso emergente del sustrato biológico, lo que abre la puerta a la posibilidad —aún especulativa— de su eventual replicación en otros soportes.

[29] Es lo que se llama reencarnación en el mundo de la fe. Aunque, curiosamente, la palabra «reencarnación» proviene de re-incarnare, volver a la carne. En las tradiciones espirituales alude a un retorno del alma a un nuevo cuerpo biológico. Pero en este nuevo escenario, esa «reencarnación» podría no implicar necesariamente carne. Podría significar reinstalar el mismo patrón mental en un soporte distinto —biológico o inorgánico—.

[30] Incluso si pudiéramos copiar con exactitud absoluta un cerebro —algo que hoy está muy lejos de ser posible— la experiencia dependería del soporte que lo albergue. No es lo mismo existir en un organismo biológico que en un sistema mecánico o sintético; no es lo mismo interactuar a través de una interfaz textual y percibir el mundo como una secuencia lineal de símbolos que experimentarlo mediante un sistema dotado de múltiples «sentidos» —lo que en el ámbito digital llamamos sensores—: visión estereoscópica, audición espacial, tacto, dolor, equilibrio, propiocepción, aceleración, vibración o señales químicas. Cada forma de encarnación delimita un mundo distinto. El cuerpo —sea biológico o artificial— no es un accesorio: es el filtro que configura la realidad que puede ser experimentada.

[31] Al observarlo con detenimiento, este proceso recuerda poderosamente al que las bacterias, arqueas y muchos protistas siguen cuando se dividen y copian su material genético (como vimos en el capítulo «El umbral de identidad»). No muere una, sino que surgen dos, ambas portadoras del mismo código. Es decir, se separan manteniendo vivas ambas partes, sin que quede atrás ningún cuerpo que deje de existir. Y, sin embargo, en este mundo microscópico nadie se pregunta si las bacterias resultantes siguen siendo la misma o si ya son otras. Simplemente continúan la cadena de la vida.

[32] En el caso de los pulpos, incluso, la naturaleza llegó a una solución sorprendentemente similar a la nuestra —un cerebro complejo, con capacidad de aprendizaje y resolución de problemas—, pero a través de una rama totalmente distinta, separada de la nuestra hace más de 500 millones de años: un ejemplo fascinante de lo que en el ámbito de la evolución se llama convergencia adaptativa.

[33] En este contexto conviene distinguir entre algoritmo y modelo, dos conceptos que a menudo se confunden. Un algoritmo es un procedimiento, una receta general de pasos que indica cómo resolver un problema o cómo aprender a resolverlo. Pero en los sistemas de IA actuales como las redes neuronales, el algoritmo es el método, el conjunto de reglas que indica cómo aprender, mientras que el modelo, en cambio, es el resultado de ese aprendizaje: es una representación aprendida o ajustada que captura regularidades de un dominio y permite hacer predicciones o tomar decisiones. Esta distinción ayuda a entender por qué la inteligencia artificial débil suele ser potente pero especializada: no es que la inteligencia artificial no pueda hacer varias tareas, es que cada modelo queda ajustado a un dominio y a un objetivo, de modo que cambiar de dominio suele requerir reentrenar o construir otro modelo (salvo en el caso de arquitecturas más generalistas como los LLMs).

[34] La clave de los modelos Transformer está en el mecanismo de atención. A diferencia de arquitecturas anteriores, que procesaban el lenguaje palabra a palabra y perdían información a medida que el texto se alargaba, los Transformers analizan una secuencia completa de una sola vez y calculan qué partes del texto son relevantes para interpretar cada palabra. Cada término «atiende» a otros términos del contexto, ponderando su importancia según la relación que guardan entre sí. De este modo, el modelo no solo conserva el contexto, sino que entiende dependencias lejanas —una referencia al inicio de un párrafo, una ironía, una relación causa-efecto— sin necesidad de recorrer el texto en orden. El lenguaje deja de ser una cadena lineal y pasa a representarse como una red de relaciones, lo que permitió un salto cualitativo en comprensión, coherencia y escala.

[35] Los parámetros (o pesos) son los valores numéricos que determinan la fuerza de las conexiones entre las neuronas digitales.

[36] Después llegarían otras fases en las que no vamos a profundizar, entre ellas el alineamiento. Aquí sí interviene la intención humana. El modelo se ajusta para que sus respuestas sean útiles, coherentes, seguras y acordes con determinados valores y objetivos. Se le enseña, por ejemplo, a responder mejor a preguntas, a seguir instrucciones, a evitar comportamientos indeseables o dañinos. Es un proceso más cercano a la educación formal y a la socialización.

[37] En la jerga de la inteligencia artificial, estas imprecisiones, en las que el sistema genera información incorrecta o inexistente, se conocen como alucinaciones. Sin embargo, no son fallos extraños ni anomalías inexplicables, sino una consecuencia natural de su modo de funcionamiento, sorprendentemente similar al nuestro. Como suele señalar Geoffrey Hinton, estos sistemas no «recuerdan» como un ordenador tradicional, sino que reconstruyen respuestas del mismo modo que lo hace el cerebro humano. Cuando este fenómeno ocurre en la mente humana, los psicólogos lo denominan confabulación. Cuando recordamos algo, no accedemos a un «archivo» almacenado de forma intacta, como si se tratara de un fichero informático. Lo que hacemos es reconstruir el recuerdo a partir de las conexiones neuronales que se formaron en el momento del suceso, entre otros factores, y de todas las que se han modificado posteriormente. Por eso, cuanto más reciente es un recuerdo, más fiel suele ser; cuanto más tiempo pasa, más se entremezcla con otros recuerdos, emociones y contextos. En los modelos de lenguaje ocurre algo análogo: no recuperan datos de manera literal, sino que generan respuestas reconstruyendo patrones aprendidos y asociaciones distribuidas. Las imprecisiones no son un error del sistema, sino el precio inevitable de un mecanismo que, como el nuestro, comprende y recuerda reconstruyendo, no copiando.

[38] Aunque el lenguaje hablado supuso un salto decisivo en la construcción de nuestra civilización, su ancho de banda —entendido como la cantidad de información que podemos transmitir cuando una persona habla y otra escucha— es, en realidad, sorprendentemente reducido si lo comparamos con otros canales. Cuando hablamos, transmitimos del orden de decenas de bits por segundo efectivos de información semántica. La vista, en cambio, procesa millones de bits por segundo en términos sensoriales brutos. Y una conexión digital entre ordenadores puede transferir gigabits por segundo. La diferencia de escala es abismal. El lenguaje hablado es extraordinario por su capacidad simbólica, pero limitado en velocidad y densidad. Decimos palabras en secuencia lineal. Una detrás de otra. Para transmitir una idea compleja necesitamos tiempo, contexto, repeticiones, matices. Un libro entero puede condensar años de experiencia, pero su absorción requiere horas o días de lectura. Por eso resultan tan sugerentes las nuevas interfaces cerebro-máquina, tanto no invasivas como invasivas —como Neuralink u otras que están en desarrollo—. Si en lugar de traducir pensamientos a sonidos y luego volver a traducir sonidos a significados, pudiéramos establecer un canal más directo entre sistemas nerviosos o entre cerebro y máquina, el ancho de banda potencial podría multiplicarse de forma radical. Pensemos, por ejemplo, en no tener que leer un libro línea a línea, sino de manera instantánea. Y no se trataría únicamente de una comunicación humano-máquina. El salto más radical sería humano-humano. Imaginemos poder compartir no solo frases, sino estados mentales completos. Transferir modelos internos del mundo, intuiciones complejas, recuerdos vívidos o incluso habilidades adquiridas tras años de práctica. Comunicar emociones sin tener que traducirlas al lenguaje lineal, sin la torpeza inevitable de las palabras que siempre simplifican lo que sentimos.

[39] Una lengua preindoeuropea es cualquier lengua que se hablaba en un territorio antes de la llegada y expansión de las lenguas indoeuropeas —como las celtas, germánicas, latinas o indoarias (por ejemplo, el hindi), que en conjunto corresponden a alrededor de la mitad de los hablantes a nivel mundial— y que no pertenece a la familia indoeuropea. El término no designa una familia lingüística concreta, sino una categoría histórica y geográfica.

[40] Curiosamente, y como anécdota, en aquella librería situada en la parte delantera de la casa donde nació mi padre, en el barrio de Aketxe, en Leioa, trabajó durante un tiempo un joven estudiante llamado Joseba Irazu. Y aquel joven fue el que años más tarde se convertiría en uno de los grandes escritores en lengua vasca, conocido bajo el seudónimo de Bernardo Atxaga.

[41] Las redes neuronales representan el conocimiento de manera implícita y distribuida en vectores y pesos, sin símbolos ni conceptos definidos explícitamente. Aprenden automáticamente a partir de datos, ajustando sus representaciones internas. Esto les otorga una gran flexibilidad y un rendimiento notable en contextos complejos o ruidosos. Sin embargo, esa misma naturaleza hace que su funcionamiento sea poco interpretable: operan como «cajas negras», y la ambigüedad se resuelve de forma implícita y probabilística, sin criterios semánticos claros ni explicaciones explícitas del razonamiento.

[42] Este concepto ha sido defendido por grandes científicos como Philip W. Anderson en su influyente artículo «More Is Different» (Science, 1972) y desarrollado posteriormente por Robert B. Laughlin.

[43] Jürgen es coautor —junto con David Ha— del paper «World Models» (2018), concepto que hoy está tan en boga. Parte de una idea poderosa: un agente inteligente no debería limitarse a reaccionar al entorno estímulo a estímulo, sino construir internamente un modelo comprimido del mundo que le permita simular escenarios posibles antes de actuar. En lugar de aprender solo «qué hacer» en cada situación, el sistema aprende «cómo funciona el mundo». Modela regularidades, dinámicas y transiciones: si hago esto, ocurrirá aquello. Es decir, construye una representación interna de las «leyes» del entorno —físicas, causales o dinámicas— y las utiliza para predecir. Eso es, en esencia, lo que hacemos también los humanos y muchos otros animales de manera casi instintiva. Cuando vemos un vaso al borde de una mesa, no necesitamos que caiga para saber que podría hacerlo. Anticipamos la trayectoria, el impacto, el resultado. Cuando lanzamos una pelota, nuestro cerebro simula su arco antes de que toque el suelo. No reaccionamos al futuro: lo pre-interpretamos. Un world model es, en términos simples, un simulador interno del mundo. Y tener un simulador interno, aunque sea rudimentario, es una forma avanzada de predicción. No solo responde al presente: imagina el siguiente estado antes de que ocurra.

[44] El test de Turing es una prueba conceptual propuesta por Alan Turing para evaluar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente. Más adelante exploraremos con mayor profundidad sus implicaciones, sus límites y su relevancia actual.

[45] Desarrollar en detalle la magnitud de las aportaciones de Alan Turing y John von Neumann requeriría, por sí solo, un libro entero. Ambos contribuyeron de manera decisiva a los fundamentos teóricos y prácticos de la computación moderna, a la lógica matemática, a la teoría de la información y, en última instancia, a la arquitectura intelectual del mundo digital en el que hoy vivimos. Sirva esto, al menos, como una breve nota de admiración y reconocimiento a dos mentes que transformaron para siempre nuestra manera de entender qué pueden llegar a ser y a hacer las máquinas, incluida la posibilidad misma de mostrar inteligencia.

[46] Aquí conviene matizar qué entendemos por «lenguaje». En este contexto, nos referimos al lenguaje natural —hablado o escrito— que utilizamos para comunicarnos, y no necesariamente a otros posibles sistemas de representación simbólica que el cerebro podría emplear internamente para estructurar el pensamiento.

[47] Intérprete de trikitixa, acordeón diatónico tradicional del País Vasco, caracterizado por su sonido ágil y rítmico, habitual en la música popular y festiva, frecuentemente acompañado de pandero.

[48] Nada de lo que sigue pretende rebajar el talento, la sensibilidad ni el valor de la creación artística humana. Estas reflexiones nacen, precisamente, de una profunda admiración por el arte y por quienes lo hacen posible, y busca únicamente explorar los procesos que pueden dar lugar a aquello que llamamos creatividad.

[49] Las proteínas son la base funcional de la vida: hacen posibles procesos tan esenciales como la digestión, el movimiento, la comunicación entre células o la defensa frente a infecciones. Están formadas por cadenas de aminoácidos que, en lugar de permanecer estiradas, se pliegan de forma espontánea hasta adoptar una estructura tridimensional concreta. Esa forma 3D es crucial, porque determina la función de cada proteína y a qué otras moléculas puede unirse, incluido a qué fármaco. Cuando una proteína se pliega mal, pierde su función o se vuelve dañina, lo que puede provocar enfermedades como el alzhéimer o el párkinson. Aunque conocíamos la secuencia de aminoácidos de las proteínas gracias al ADN, durante mucho tiempo no supimos cuál era la forma tridimensional que adoptaba esa secuencia, y descubrirla experimentalmente requería años de trabajo para cada proteína. AlphaFold transformó esta situación al permitir predecir con gran precisión la estructura 3D de las proteínas a partir de su secuencia, resolviendo en minutos u horas lo que antes llevaba años y acelerando de forma radical la investigación biomédica y el diseño de nuevos fármacos.

[50] Ahora bien, conviene hacer una distinción fundamental. Como hemos venido diciendo, sentimientos como el amor, por intensos y centrales que sean en la experiencia humana, no constituyen una condición necesaria para definir algo como vivo. De hecho, ninguna de las cualidades que solemos asociar a la vida humana —creatividad, pensamiento, consciencia o sentimientos— es indispensable para considerar a un sistema como un ser vivo.

[51] John Sculley es un ejecutivo estadounidense conocido por liderar Apple entre 1983 y 1993, tras una etapa previa como presidente de PepsiCo, donde se convirtió en una figura clave del marketing moderno al impulsar la célebre Pepsi Challenge, una campaña que llegó a desafiar frontalmente el dominio histórico de Coca-Cola. Llegó a Apple tras el famoso fichaje promovido por Steve Jobs y desempeñó un papel central en la expansión comercial de la compañía, supervisando el lanzamiento y la consolidación del Macintosh. Su etapa estuvo marcada tanto por el crecimiento de Apple como por el histórico conflicto con Jobs, que culminaría con la salida de este último de la empresa. Después de Apple, Sculley ha seguido siendo una figura influyente en tecnología, innovación y estrategia, participando en iniciativas relacionadas con computación, educación y salud digital.

[52] Aunque antes de aquel video ya habían existido intentos primitivos, como ELIZA (1966, MIT), uno de los primeros programas conversacionales, durante mucho tiempo aquella visión pareció inalcanzable, más cercana a la ciencia ficción que a la ingeniería.

[53] Cuando dos tecnologías logran integrarse —dos sistemas evolucionados por separado que convergen para acelerar procesos que, de forma independiente, avanzarían mucho más lentamente o quizá no llegarían a ocurrir—, el resultado suele derivar en una transformación difícil de alcanzar por separado. Es, en el fondo, el mismo principio de simbiogénesis que subyace tras muchas adquisiciones e integraciones en la industria tecnológica: no la mera suma de capacidades, sino la emergencia de un sistema nuevo, más adaptativo y con mayor potencial. Una suerte de simbiogénesis tecnológica.

[54] Si seguimos el razonamiento darwiniano, ni la vida ni la tecnología necesitan un propósito para existir; basta con que funcionen, con que produzcan efectos que les permitan persistir en el tiempo. Y, sin embargo, en ese mismo proceso emerge un propósito mínimo y universal: no ser más avanzado ni más inteligente, sino simplemente subsistir. No hay un fin trascendente, solo una condición: seguir existiendo allí donde el entorno lo permite. Es decir, existe un fin, pero es el más elemental de todos: persistir.

[55] Conviene, no obstante, hacer una puntualización importante a la luz de la biología moderna. Los avances en epigenética han mostrado que el entorno puede influir en la expresión de los genes y que algunos de esos cambios pueden heredarse durante un número limitado de generaciones. Sin embargo, esto no implica una vuelta al lamarckismo clásico: la epigenética no introduce intención, propósito ni adaptación consciente. No modifica la secuencia genética en función de una necesidad, sino que regula cómo se activan o silencian genes ya existentes. La selección natural sigue siendo el mecanismo último que decide qué variantes —genéticas o epigenéticas— persisten en el tiempo. En otras palabras, incluso cuando el entorno deja huellas heredables, la evolución continúa siendo un proceso ciego: no responde a deseos, sino a consecuencias.

[56] Sin embargo, este proceso no siempre avanza de forma lenta y gradual. En momentos clave de la historia de la vida, la evolución ha sido acelerada por eventos de simbiogénesis: la integración estable de organismos distintos que, al unirse, no solo suman capacidades, sino que las multiplican. Estos episodios permiten «paralelizar» la evolución, combinando trayectorias previamente independientes en una sola entidad más compleja, sin necesidad de esperar millones de años a que cada rasgo surja de manera incremental. La vida, así entendida, progresa tanto por pequeñas variaciones acumuladas como por saltos cualitativos provocados por alianzas improbables que cambian radicalmente el espacio de lo posible.

[57] Autores como Nicholas Humphrey, Richard Byrne, Andrew Whiten o Robin Dunbar han propuesto que muchas de las capacidades cognitivas humanas evolucionaron para gestionar la vida social, en particular para simular y anticipar el comportamiento de otros individuos. Según esta línea de pensamiento, la llamada teoría de la mente —la capacidad de atribuir estados mentales a los demás— habría proporcionado una ventaja evolutiva clave, permitiendo prever intenciones, coordinar acciones y evitar conflictos. El crecimiento del cerebro humano, especialmente del neocórtex, estaría así menos ligado a la interacción con el entorno físico que a la necesidad de predecir a otros agentes en contextos sociales cada vez más complejos.

[58] En el caso de la vida mental, esta «función» puede entenderse como la capacidad de mantener una continuidad del yo. Y aunque la materia que subyace a ese yo cambie —átomos, moléculas, conexiones—, como se ha visto en el capítulo 25, «La resurrección», el yo podría persistir en la medida en que recuerda. Esa persistencia no es estática, sino dinámica: se rehace a cada instante y solo se percibe como continua porque puede remitirse a su propio pasado inmediato. La persistencia de la vida mental, por tanto, sería un proceso que se reconstruye narrativamente: un sistema que sostiene su identidad a través del recuerdo.

[59] Y si la vida es una consecuencia inevitable cuando se dan ciertas condiciones, entonces, en un universo lo suficientemente vasto, esas condiciones no solo surgirán una vez, sino muchas veces, en distintos lugares y momentos. Lo que parece improbable a escala local, se vuelve casi obligatorio cuando se multiplica el espacio y el tiempo.

[60] Experimentos posteriores han ampliado este enfoque. En 2026, la empresa Cortical Labs anunció que redes de sus sistemas CL1 —cada uno con más de 200.000 neuronas vivas cultivadas— habían aprendido a interactuar con el videojuego Doom. Aunque su rendimiento todavía es muy básico, el experimento muestra que estos sistemas de biocomputación pueden aprender tareas cada vez más complejas.

[61] El programador o programadora no escribe directamente en binario porque existen capas intermedias —compiladores, intérpretes y sistemas operativos— que traducen de un nivel de abstracción a otro.

[62] Un mismo programa —por ejemplo, una aplicación de dibujo— puede escribirse en lenguajes de programación distintos y ejecutarse sobre arquitecturas o sistemas operativos diferentes (macOS, Windows, Linux) o en plataformas móviles como iOS o Android, y aun así producir el mismo resultado visible para el usuario.

[63] Al final, las posibilidades son muy pocas. O el universo se creó a sí mismo, o ha existido siempre de alguna forma, o fue originado por algo o alguien anterior a él. No hay muchas más opciones conceptuales. Cambian los nombres, los marcos teóricos o las intuiciones metafísicas, pero el dilema esencial sigue siendo el mismo. Además, ese «algo» o «alguien» —una inteligencia, un orden, un propósito— no tiene por qué oponerse al determinismo, sino que podría haberlo instaurado.

[64] Resulta asombroso cómo ciertas reglas del universo evocan, cada vez con más fuerza, el funcionamiento de un programa informático. Por ejemplo, gracias a la teoría cuántica, hoy sabemos que el espacio no es continuo; en su lugar, se divide en unidades discretas llamadas cuantos. Un ejemplo clásico aparece en la mecánica cuántica: la energía de un electrón en un átomo no puede tomar cualquier valor, sino únicamente niveles concretos, como si el universo solo permitiera «pisar» casillas específicas en un tablero digital. No hay puntos intermedios, igual que un programa no admite posiciones infinitas, sino que trabaja con intervalos discretos, como los píxeles de una pantalla, que fragmentan la imagen en unidades indivisibles. Algo similar ocurre con la luz. Un rayo luminoso no puede emitir cualquier cantidad de energía, sino paquetes discretos llamados fotones. Es como si la realidad no permitiera «subir el volumen» de la luz de manera continua, sino únicamente en pasos concretos, igual que un archivo digital solo puede aumentar su tamaño en unidades mínimas llamadas bits.

[65] El físico y matemático Stephen Wolfram propone un concepto similar: según su teoría el universo no sería una simulación ejecutada por otro, sino un proceso computacional que se ejecuta a sí mismo.

[66] No vamos a entrar aquí a debatir la naturaleza del tiempo, una cuestión profunda y todavía abierta que atraviesa la física, la filosofía y la cosmología, y que por sí sola merecería un ensayo. Además, tampoco es mi campo. Para lo que sigue, basta con recordar que, según nuestro mejor marco cosmológico, el propio espacio-tiempo surgió con el Big Bang, y que el tiempo podría no ser continuo, sino discreto, o incluso una propiedad emergente derivada de procesos cuánticos que aún no comprendemos.

[67] Las ondas gravitacionales son pequeñas vibraciones del propio espacio y del tiempo. No son ondas que viajen por el espacio, sino ondulaciones del espacio-tiempo mismo, producidas por eventos cósmicos extremos, como la fusión de agujeros negros o estrellas de neutrones. Einstein predijo su existencia hace más de un siglo con la relatividad general, al describir el universo como un tejido flexible que puede deformarse y vibrar. Durante décadas se pensó que esas vibraciones serían imposibles de medir, hasta que en 2015 LIGO logró detectarlas por primera vez.

[68] En el contexto de este capítulo, llamamos cosmos al conjunto completo del multiverso, es decir, al orden global que incluye todos los universos, sus posibles leyes distintas y el marco que los contiene (si es que existe).

[69] Ni la información, ni la luz, ni ninguna influencia física pueden atravesar volumen de Hubble: es un límite causal, no un borde del universo.

[70] Si es que alguna vez existió. Y si nunca existió un comienzo, entonces la vida sería simplemente una de las infinitas modulaciones de un proceso eterno, una forma local y temporal de un cambio que no necesita causa primera para seguir siendo.

[71] Aunque la propia materia pudiera ser también una ilusión, quizá producida por algún proceso computacional subyacente.