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Revista: Vida artificial


Vida real, vida artificial

La manipulación de sistemas vivos, junto con la posibilidad de recrear las grandes transiciones de la evolución mediante el empleo de robots u otros sistemas de simulación artificial, está abriendo camino a una nueva forma de comprender la vida a la vez que la reinventamos.

  • Francesc Posas

  • Director de la Unidad de Señalización Celular, UPF Departamento de Bioquímica y Biología Molecular Universitat Pompeu Fabra, Barcelona

  • Ricard Solé

  • Director del Laboratorio de Sistemas Complejos, UPF Profesor ICREA Universitat Pompeu Fabra, Barcelona

E

l historiador de la ciencia George Dyson escribió en una ocasión: «Hay algo en las máquinas abandonadas que evoca una mezcla de miedo y esperanza. Cuando una máquina se detiene, nos enfrentamos con lo que quiera que sea que separa la muerte de la vida». Dyson reflexionaba en su ensayo acerca de la historia reciente de los ordenadores, su rápido ascenso como tecnología dominante desde los años cincuenta del siglo pasado y el papel que estos han desempeñado en nuestra percepción de la vida o la mente. Pero los antecedentes se remontan al siglo XVIII, en pleno auge de construcción de autómatas mecánicos, capaces ya entonces de tocar el violín o la flauta. En aquella época las máquinas con apariencia humana eran acogidas con una mezcla similar de asombro y aprensión. Un magnifico autómata inventado por el francés Jaquet-Droz escribía con impecable caligrafía: «Pienso, luego existo». En una gira por España, el ingeniero y su máquina terminaron pasando (juntos) por la cárcel, al considerar las autoridades que aquella creación mecánica era una terrible herejía. El asombro y la magia de los autómatas nunca se han apagado, al igual que las profundas implicaciones que generan. El filósofo Ludwig Wittgenstein se preguntaba: «¿Podría una máquina pensar?¿Podría sentir dolor?». Las preguntas siguen abiertas, aunque tal vez las respuestas estén pronto a nuestro alcance.

Pocos estudiosos de la mente dudan de que un robot adquiera algún día conciencia de sí mismo. Ya existe un robot que se reconoce a sí mismo en un espejo, pero ninguno es capaz de interrogarse acerca de su propia existencia. Cuando eso ocurra, empezaremos a comprender la naturaleza de la conciencia humana, que en muchos sentidos es un gran misterio. Llegará el día en el que una célula sintética sea creada en el laboratorio, generada a partir de elementos químicos inertes, tal vez alejada de la química de lo vivo. Por primera vez estaremos recreando procesos que no se han dado en nuestro planeta desde que la vida emergió en este, hace miles de millones de años, y a partir de ahí podremos empezar a responder a la pregunta de cómo se originó la vida. Tal vez seamos capaces también de modificar nuestras propias células para reparar errores asociados a enfermedades, o incluso para frenar los procesos de envejecimiento, desafiando algunas ideas preconcebidas sobre la inmortalidad. La posibilidad de reprogramar células y que estas nos permitan escapar del control de la termodinámica y el decaimiento constituye todo un cambio de paradigma. Aún desconocemos hasta dónde podemos llegar, pero hay pocas dudas de que bastante lejos.

 

Vida artificial: del ordenador al laboratorio

Una buena parte de los avances que acabamos de apuntar han ocurrido gracias al empleo de sistemas de simulación: el ordenador, en el que introducimos las leyes y parámetros que consideramos esenciales para comprender un fenómeno, se convierte en un laboratorio virtual. Así se trabaja en la actualidad en multitud de campos del conocimiento, y el resultado de los modelos (que pueden operar en una escala de millonésimas de segundo a miles de millones de años) nos permiten poner a prueba nuestras teorías. En ocasiones, como son el origen del universo o la evolución de la vida, no hay otra alternativa, ya que se trata en ambos casos de fenómenos únicos, que podemos intentar reproducir dentro de la máquina que los simula. Si somos afortunados, los ecosistemas y universos sintéticos que evolucionen en este mundo virtual nos darán claves cruciales para comprender la evolución de nuestra biosfera.

Incluso las células más simples, comoMycoplasma genitalium, presentan una enorme complejidad estructural y funcional. Los científicos están intentando reducir su complejidad al mínimo empleando técnicas moleculares y computacionales. Fuente imagen: Cortesía de R. Goodsell

En uno de los primeros experimentos llevados a cabo por Thomas Ray, un ecólogo que quería entender el origen de la enorme diversidad de la selva tropical, se encontró con que, de forma espontánea, una población de criaturas virtuales evolucionaba de una forma muy similar a lo que vemos en la naturaleza: aparecían así parásitos, el sexo o la cooperación en una secuencia vertiginosa. El trabajo de Ray fue uno de los pioneros en el campo entonces emergente de la vida artificial, que ya desde el principio (en los años ochenta) planteó la cuestión de cómo decidir si un proceso que imita la vida en el ordenador puede ser considerado como «vivo».

¿Qué lecciones hemos aprendido de este trabajo y sus desarrollos posteriores? Que tal vez algunas de las cosas que vemos en nuestra biosfera sean inevitables y que cabe esperar que aparezcan también en otros mundos más allá de nuestro sistema solar. Existe además otra forma de simulación de la realidad: la construcción física de sistemas artificiales. Los robots, desde los primeros autómatas programables de Leonardo da Vinci, nos han servido de simulacros artificiales de nosotros mismos, y son el ejemplo más evidente, pero el desarrollo de la denominada biología sintética nos permite manipular células vivas y está redefiniendo las fronteras entre disciplinas.

Este campo no se propone tan solo comprender la biología en toda su complejidad, sino también emplear todo aquello que esta nos ofrece al nivel celular y molecular para diseñar, construir y programar nuevas formas de vida. Aunque muy cercana a una nueva ingeniería que nos recuerda (no por casualidad) la película Blade Runner, la biología sintética es también una nueva forma de comprender lo natural y sus límites empleando aquello que la propia biología ofrece pero superando algunas barreras. Podemos combinar componentes procedentes de reinos totalmente distintos, creando quimeras que incluyen por ejemplo piezas de bacterias, células humanas y virus. Quimeras que, como las de la antigua mitología, hasta ahora solo habitaban nuestra imaginación. Mediante esta aproximación, abrimos las puertas a una biología alternativa.

«Llegará el día en que una célula sintética sea creada en el laboratorio, generada a partir de elementos químicos inertes, tal vez alejada de la química de lo vivo.»

En un extremo del repertorio de cosas que surgirán de este campo, destaca la obtención de una célula artificial o, dicho de otro modo, la creación de vida en el laboratorio. Este descubrimiento nos permitirá cruzar por fin a través de esa dimensión desconocida que separa lo vivo de lo no vivo, un lugar del que aún desconocemos casi todo. Pero los científicos que trabajan en este campo tienen la impresión de que nos acercamos con rapidez al objetivo final. La ambición de esta meta queda reflejada en una anécdota reciente. Cuando un periodista le preguntó al biólogo Craig Venter (uno de los participantes en esta búsqueda) qué pensaba acerca de que algunas personas creían que jugaban a hacer de Dios, respondió: «¿Quien dice que estamos jugando?».

Los pasos dados en esta dirección han sido muchos durante la última década. ¿Cuál es la clave? El mundo de la química ofrece multitud de ejemplos extraordinarios, de estructuras y procesos complejos, pero ninguno de ellos, hasta ahora, contiene esa extraña propiedad de los sistemas vivos: la capacidad para autorreplicarse de forma indefinida. Este problema ha fascinado a filósofos y científicos por igual a lo largo de siglos y los estudios de laboratorio han ido avanzando lenta pero inexorablemente hacia una mejor comprensión de las condiciones que necesitaremos para alcanzar la autorreplicación espontánea. Algunos modelos matemáticos y de simulación por ordenador que indican con claridad que son físicamente posibles y viables desde un amplio conjunto de combinaciones. Este resultado nos dice algo importante: sugiere que la vida celular primitiva no debió ser un fenómeno totalmente improbable. Un buen argumento que nos anima a pensar que no estamos solos en el Universo.

Aunque la célula artificial está aún por venir, los avances en el diseño de células que llevan a cabo tareas determinadas por el experimentador han sido imparables. La biología sintética está aún en su infancia, pero ya empieza a ofrecer algunas proyecciones de lo que puede dar de sí. Mediante técnicas de ingeniería genética, y combinando componentes que proceden de cualquier dominio de la vida, podemos hacer que una célula responda a estímulos nuevos, produzca sustancias que jamás ha generado o se comunique de maneras hasta ahora inexistentes. Podemos reactivar genes que estaban inactivos y hacer que la célula se vuelva esencialmente inmortal. Podemos hacer que una célula identifique a otra (tal vez una célula tumoral, una célula de un tejido concreto o una célula como ella misma) y como resultado sea capaz de enviar señales que cambien su estado o el de las demás.

«Cuando el biólogo Craig Venter un periodista le preguntó qué pensaba acerca de que algunas personas creían que jugaban a hacer de Dios?, este le respondió: ¿Quién dice que estamos jugando?»

En este escenario cabe la posibilidad –aún en desarrollo– de reconocer células enfermas y destruirlas. En nuestro laboratorio de la Universitat Pompeu Fabra, empleando una idea puramente teórica que había explorado con mi colega Javier Macía diez años antes, y colaborando con el laboratorio de señalización celular de la UPF dirigido por Francesc Posas y Laia de Nadal, fuimos capaces de desarrollar los primeros ordenadores celulares compuestos por distintos tipos de células, diseñadas para comportarse como un pequeño dispositivo de toma de decisiones. Estos sistemas permitirán construir en el futuro sistemas vivos capaces de detectar diversas señales, valorar su importancia relativa y ejecutar el programa que se les ha introducido para responder de forma adecuada. Dado que muchas enfermedades son complejas y son causadas por una pérdida del equilibrio celular que suele afectar a distintas partes del sistema, es posible que, para restaurar este equilibrio, sea preciso introducir en nuestro cuerpo un circuito capaz de restaurar el orden perdido, como ocurre por ejemplo en la diabetes de tipo 1, en la que estamos investigando en la actualidad. Entre tanto, otros investigadores han conseguido desarrollar prototipos de circuitos genéticos capaces de identificar células tumorales y desencadenar un ataque dirigido contra estas, células capaces de sintetizar moléculas de utilidad médica, y también se están explorando posibles diseños de organismos capaces de sintetizar combustibles nuevos.

 

Autómatas inteligentes

En el otro extremo del amplio abanico de los sistemas vivos, la mente humana, el lenguaje y la conciencia representan un reto ingente. Estamos aún lejos de comprender incluso el cerebro de un vertebrado simple. ¿Cómo podemos pensar en ir más allá? Pese a las enormes dificultades (incluso en el planteamiento de las preguntas clave) el reto no ha detenido a los investigadores.

La simulación lleva aquí mucha ventaja a la experimentación, aunque ambas han avanzado a la par a lo largo de décadas de intenso trabajo y han hecho de la neurociencia una ciencia de sistemas por excelencia. Entre los campos que se van desarrollando en paralelo, ha surgido entre otros la disciplina de la robótica evolutiva, que nos proporciona todo un universo alternativo para recrear los posibles pasos seguidos por la evolución en el camino de una mente compleja. También aquí tenemos un precedente histórico sorprendente, aunque tramposo.

El Turco o la presunta máquina pensante

E

l más famoso de los autómatas mecánicos fue el Turco, un formidable artefacto capaz de derrotar a oponentes de gran categoría en el juego del ajedrez. Construido en 1770 en Austria por el barón von Kempelen, fue anunciado por su creador como el invento que superaría todas las cosas vistas hasta aquel momento. No es extraño que su presentación en sociedad causara un revuelo enorme, cuyo eco nunca se apagó del todo. Su existencia sugería posibilidades extraordinarias para una máquina, tal vez incluso la posesión de inteligencia, que de algún modo residía en los engranajes mecánicos de su interior.

Desafortunadamente, era un fraude: en su interior, tal como predijo, entre otros, el gran Edgar Alan Poe, que asistió a varias demostraciones públicas delTurco, había un humano que manejaba el autómata. La presunta máquina pensante –que alcanzó los 84 años de «edad» antes de desaparecer devorada por un incendio– jugó a lo largo de su vida con personajes tan famosos como Napoleón Bonaparte, Benjamin Franklin o Charles Babbage, quien diseñó el primer ordenador mecánico de la historia.

Poe en particular sospechó del autómata porque, en varios sentidos, sugería rasgos demasiado humanos. Así por ejemplo, las partidas empezadas por el oponente de la misma forma podían ser contestadas por el presunto autómata en formas diversas, lo que estaba en contradicción con un mecanismo puramente automático. Pero su influencia fue también positiva: Charles Babbage, impresionado aunque escéptico, consideró tras su partida con el autómata la posibilidad de crear una máquina pensante.

En la actualidad, estamos en un momento de desarrollo tecnológico que ya ha hecho realidad la máquina que juega al ajedrez, hasta el punto de vencer a los grandes maestros, pero ya ha ido mucho más allá. Los avances en inteligencia artificial, las redes neurales sintéticas –cada vez mayores y más complejas– y una neurociencia que cada día revela nuevas facetas del sistema nervioso y los mecanismos del pensamiento, están permitiendo que nos acerquemos a aquellas zonas del mapa del conocimiento que hasta hace poco eran terra ignota.

¿Estamos lejos de la conciencia artificial? Sin duda, pero como suele ocurrir con todas las grandes revoluciones, hay pasos intermedios que anuncian un cambio y que nos sorprenden. Tomemos por ejemplo los experimentos llevados a cabo en un laboratorio de Suiza, bajo la dirección del investigador italiano Dario Floreano, uno de los padres de la llamada robótica evolutiva. Esta disciplina, que inspiró a Michael Crichton para escribir su novela Presa, estudia el comportamiento de robots capaces de evolucionar su hardware y resolver problemas complejos. Los robots de este experimento fueron colocados en un espacio en el que había dos tipos de elementos: fuentes de carga y de descarga. Las primeras eran zonas en las que los robots podían recargar sus baterías, mientras que en las segundas sufrían una descarga. Los robots, además de motores para moverse, iban equipados de dos tipos de luz, roja y azul, que inicialmente no tienen utilidad alguna. Con el tiempo, los robots empiezan a orientarse en su mundo y a descubrir que deben buscar las fuentes de alimentación y evitar las de descarga, y una forma de lograr rápidamente lo primero y facilitar lo segundo es cooperar.

 

La simulación de procesos de evolución mediante selección natural en el ordenador permite obtener criaturas virtuales como la que se muestra en esta imagen, generada mediante el programa Stellar Alchemy. Aunque existen diferencias importantes entre los organismos generados de esta forma y sus contrapartidas naturales, las similaridades son también muy notables, sugiriendo la posibilidad de principios universales.

 

Los robots desarrollan estrategias de cooperación basadas en emitir luces azules cuando se encuentran cerca de las fuentes de carga y rojas en caso contrario. Al detectar esta señal emitida por un robot que ha encontrado un lugar en el que recargarse, otros robots se acercarán a la señal, pero se alejarán si es una luz roja de advertencia. Al cabo de un tiempo, esta situación en la que ayudar a los demás beneficia a todos (algo muy común en la evolución de la vida) surge algo nuevo, inesperado y... muy humano.

Algunos robots desarrollan la mentira como estrategia. ¿Por qué? Cuando los robots reconocen una luz cercana que les indica a dónde deben ir, ocurre a menudo que se forma un atasco: los robots colocados alrededor de la fuente de energía impiden a los que llegan tarde alcanzar su objetivo. ¿Qué hacer entonces? Los mentirosos simplemente mienten: llaman a los demás a caer en una trampa (señalando como buena una fuente de descarga) o evitando que se acerquen al objetivo deseado (marcándolo como peligroso). Si añadimos a este ejemplo el de los primeros robots que inventan su propio lenguaje y una protogramática a medida que aprenden a reconocer y «comprender» su medio externo, como demostró hace años Luc Steels, investigador ICREA de la Universitat Pompeu Fabra, nuestra imaginación puede empezar a volar sin problemas.

 

Recreando la evolución

La posibilidad de recrear sistemas vivos desde mundos artificiales, ya sean estos simulaciones por ordenador, robots capaces de aprender o células y tejidos manipulados mediante técnicas de ingeniería genética, transforma enormemente nuestra forma de acercarnos a los grandes cambios experimentados por la vida a lo largo de la historia de la biosfera. Las denominadasgrandes transiciones (como las definieron Eörs Szathmary y John Maynard-Smith) incluyen el origen de la vida, del código genético o la multicelularidad, alcanzando más arriba de la escala el lenguaje, la cooperación o la conciencia. Existe una tradición importante dentro de la biología evolutiva que ha intentado explicar algunas de estas transiciones mediante modelos matemáticos. La inestimable ayuda de la filogenia molecular ha arrojado luz acerca de la ordenación temporal de estos cambios y ha aportado claves sobre sus posibles causas. En la actualidad podemos hablar de las grandes transiciones sintéticas, en las que colocaríamos todos los ejemplos de generación de complejidad a partir del empleo de sistemas de vida artificial. La vida protocelular obtenida a partir de la química, sistemas unicelulares forzados a cooperar mediante la manipulación de la comunicación celular o lenguajes artificiales generados por redes neuronales constituyen ejemplos de cómo estas grandes transiciones pueden obtenerse en nuestros laboratorios, ya sea recreando el pasado o reinventando la evolución.

 

Los robots con capacidad de aprender y adaptarse como el iCub que se muestra en la imagen permiten recrear algunos de los procesos naturales asociados a la aparición del lenguaje. Algunos investigadores han sugerido que otros fenómenos como la conciencia podrían surgir de manera espontánea, una vez ciertos umbrales de complejidad cognitiva sean superados. Fuente imagen: Cortesía del Instituto Italiano di Tecnologia (iCub).

El físico John Wheeler dijo en una ocasión que «habitamos una isla en mitad de un océano de ignorancia. A medida que aumenta nuestro conocimiento, también lo hace la costa de nuestra ignorancia». Durante siglos, esta costa no ha dejado de crecer, y su arena ha sido pisada a menudo por filósofos, que han trazado parte de su perfil. Pero la posibilidad de cruzar fronteras que nos ofrece la vida artificial nos ha acercado como nunca antes a las respuestas, ahora desde la ciencia. En esta costa cambiante, los científicos han ido reemplazando (a veces complementando) a los filósofos, en gran medida gracias a la creación de sistemas sintéticos, generando en el camino nuevas preguntas.

En el largo recorrido que nos separa de conocer la naturaleza de esa vida alternativa, descubriremos tal vez que no somos tan singulares y que las reglas de construcción de la vida poseen propiedades universales. Pero también podemos encontrar nuevos caminos nunca seguidos por la vida tal como la conocemos. Si es así, cabe preguntarse si nuestra biosfera es uno de muchos posibles multiversos vivos que podrían existir.

 

Bibliografía

Solé R.: Vidas sintéticas. Barcelona: Tusquets, 2013.
Schuster P.: How does complexity arise in evolution? Complexity 1996; 2: 22-30.
Smith J.M., Szathmáry E.: The major transitions in evolution. Oxford: Oxford University Press, 1995.
Macía J., Solé R.: How to make a synthetic multicellular computer. PLOS ONE 2014; 9: e28148.


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