Ayer muri\u00f3 una de nuestras ninfas. Llevaba m\u00e1s de catorce a\u00f1os con nosotros. Le gustaba platicar, si a esa conversaci\u00f3n extra\u00f1a entre especies podemos llamarla as\u00ed: nosotros habl\u00e1bamos y ella respond\u00eda chiflando a los cuatro vientos, armando su propio esc\u00e1ndalo dom\u00e9stico como si tuviera opiniones bastante definidas sobre todo lo que ocurr\u00eda alrededor. Y de pronto se muri\u00f3. No hubo explicaci\u00f3n, diagn\u00f3stico ni \u00faltimas palabras. Estaba ah\u00ed y dej\u00f3 de estar.<\/p>\n
El tiempo es implacable, aunque tenga la delicadeza de trabajar a velocidades distintas. Unos organismos se deterioran r\u00e1pido; otros resisten d\u00e9cadas; algunos parecen mantenerse intactos durante a\u00f1os y luego se desmoronan en unos meses. Pichicuaz, siam\u00e9s prominente en los c\u00edrculos editoriales y literarios, tambi\u00e9n est\u00e1 dando el viajazo. Cada d\u00eda est\u00e1 m\u00e1s d\u00e9bil, m\u00e1s enfermo, m\u00e1s cansado. Camina menos, duerme m\u00e1s, come con dificultad y uno va notando esos peque\u00f1os cambios que anuncian que algo se est\u00e1 acabando aunque nadie haya tenido la gentileza de entregar el calendario.<\/p>\n
Y as\u00ed convivimos en esta casa varias especies y varias edades, cada una ocupada en resolver el tramo de existencia que le toc\u00f3. Nimue, la adolescente de la casa, contempla la vida como algo que apenas se est\u00e1 poniendo interesante. Noem\u00ed est\u00e1 en la plenitud de sus cuarenta, sana, hermosa, activa, en ese periodo en que todav\u00eda queda much\u00edsimo territorio por recorrer. Y yo ya ando montado en los setenta, en una zona de la resbaladilla donde uno empieza a sospechar que la pendiente tiene m\u00e1s inclinaci\u00f3n de la que anunciaba el folleto.<\/p>\n
El resultado es un peque\u00f1o laboratorio involuntario sobre el tiempo. En unos cuantos metros cuadrados conviven organismos con metabolismos distintos, expectativas de vida distintas, capacidades cognitivas distintas y relojes biol\u00f3gicos que avanzan a ritmos diferentes. Uno empieza; otro atraviesa la plenitud; otro envejece; otro se apaga. Y todos compartimos el mismo espacio sin entender demasiado bien lo que ocurre dentro de los dem\u00e1s.<\/p>\n
La ninfa que sobrevivi\u00f3 a su compa\u00f1era me parece triste. Subrayo: me parece<\/strong>. Puedo observar que se comporta distinto, puedo interpretar su silencio, proyectar sobre ella una emoci\u00f3n que conozco porque soy humano. Pero no s\u00e9 qu\u00e9 est\u00e1 sintiendo. Tampoco supe si la que muri\u00f3 llevaba d\u00edas sinti\u00e9ndose mal, si ten\u00eda dolor, si algo le molestaba, si habr\u00eda sido posible ayudarla. No pudo dec\u00edrmelo.<\/p>\n Pichicuaz tampoco puede.<\/p>\n El veterinario observa, palpa, analiza, compara signos cl\u00ednicos y construye hip\u00f3tesis. Nosotros hacemos lo mismo con los indicios disponibles. Pero existe una barrera formidable: el paciente no puede se\u00f1alar d\u00f3nde le duele, explicar qu\u00e9 siente ni decir si un tratamiento lo est\u00e1 ayudando o simplemente est\u00e1 prolongando su malestar. Y ah\u00ed aparece una de las preguntas m\u00e1s dif\u00edciles de quienes convivimos con animales viejos: \u00bfhasta d\u00f3nde intervenir? Porque prolongar la vida y prolongar una buena vida son dos asuntos muy diferentes. La longevidad sin calidad puede terminar siendo apenas una victoria burocr\u00e1tica sobre el calendario.<\/p>\n Curiosamente, \u00e9sta es tambi\u00e9n una de las preguntas centrales de la investigaci\u00f3n contempor\u00e1nea sobre el envejecimiento humano. La gerociencia ya no entiende el envejecimiento simplemente como una especie de desgaste inevitable y homog\u00e9neo, sino como una interacci\u00f3n extraordinariamente compleja de procesos celulares y moleculares: alteraciones gen\u00f3micas y epigen\u00e9ticas, p\u00e9rdida de proteostasis, disfunci\u00f3n mitocondrial, senescencia celular, inflamaci\u00f3n cr\u00f3nica y otros mecanismos que se retroalimentan entre s\u00ed. El giro conceptual es may\u00fasculo. Si el envejecimiento tiene mecanismos identificables, algunos podr\u00edan medirse, modularse o eventualmente intervenirse. La pregunta deja de ser \u00fanicamente cu\u00e1nto tiempo ha vivido alguien y pasa a ser c\u00f3mo est\u00e1 envejeciendo<\/strong>.<\/p>\n Ah\u00ed la inteligencia artificial se vuelve mucho m\u00e1s interesante que pedirle que redacte el men\u00fa del martes.<\/p>\n En 2025, por ejemplo, un trabajo publicado en Nature Medicine<\/em> utiliz\u00f3 modelos de lenguaje para estimar edad biol\u00f3gica general y de \u00f3rganos a partir de informes m\u00e9dicos. El sistema fue validado en seis grandes cohortes que sumaban m\u00e1s de diez millones de personas y sus estimaciones estuvieron fuertemente asociadas con resultados posteriores de salud y mortalidad. No significa que una computadora pueda pronosticar nuestra fecha de caducidad ni que exista ya un or\u00e1culo digital de la muerte. Significa algo bastante m\u00e1s importante: que dentro de masas descomunales de datos m\u00e9dicos rutinarios existen patrones del envejecimiento que nosotros no somos capaces de reconocer f\u00e1cilmente y que los modelos pueden extraer.<\/p>\n Hace apenas unos d\u00edas apareci\u00f3 otro caso asombroso. El 3 de agosto, Nature Communications<\/em> public\u00f3 un trabajo realizado sobre 9,608 estudios cl\u00ednicos de sue\u00f1o. En lugar de reducir toda esa informaci\u00f3n a unos cuantos indicadores convencionales, un modelo fundacional \u2014desarrollado por IBM y la Cl\u00ednica Cleveland\u2014 analiz\u00f3 simult\u00e1neamente se\u00f1ales cerebrales, respiratorias, cardiacas y de oxigenaci\u00f3n y encontr\u00f3 cinco grupos fisiol\u00f3gicos con riesgos claramente distintos. En el grupo de mayor riesgo, la mortalidad fue 2.71 veces la del grupo de referencia, mientras que la clasificaci\u00f3n tradicional basada en la severidad de la apnea no consigui\u00f3 distinguir de manera semejante esos riesgos.<\/p>\n Esto me parece fundamental para comprender lo que est\u00e1 ocurriendo.<\/p>\n La IA no necesariamente descubre datos nuevos. A veces descubre informaci\u00f3n nueva dentro de datos viejos<\/strong>.<\/p>\n<\/blockquote>\n Es una diferencia enorme.<\/p>\n Durante d\u00e9cadas hemos acumulado an\u00e1lisis cl\u00ednicos, im\u00e1genes, genomas, transcriptomas, electrocardiogramas, estudios de sue\u00f1o y millones de experimentos. El problema, a estas alturas, es que ning\u00fan investigador puede leer semejante oc\u00e9ano. Las m\u00e1quinas s\u00ed pueden recorrerlo buscando relaciones que no formaban parte de la pregunta original.<\/p>\n Un ejemplo notable es AgeXtend, una plataforma desarrollada en el Instituto Indraprastha de Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n de Delhi y publicada en Nature Aging<\/em>. Sus investigadores emplearon inteligencia artificial para explorar alrededor de 1,100 millones de compuestos<\/strong> en busca de sustancias potencialmente geroprotectoras. Algunas de las predicciones se llevaron despu\u00e9s al laboratorio y fueron evaluadas en levaduras, en Caenorhabditis elegans<\/em> y en c\u00e9lulas humanas. Y hay un detalle que inspira confianza: la metformina y la taurina, dos protectores conocidos, hab\u00edan sido excluidas a prop\u00f3sito de su entrenamiento, y el sistema las volvi\u00f3 a encontrar por su cuenta. No hemos descubierto la pastilla de la inmortalidad \u2014conviene guardar las trompetas\u2014, pero hemos cambiado brutalmente la escala de b\u00fasqueda. Un cient\u00edfico puede estudiar decenas o cientos de candidatos; un sistema computacional puede arrancar en mil millones.<\/p>\n Todav\u00eda m\u00e1s provocador es ClockBase Agent, desarrollado por investigadores vinculados con Harvard, el Broad Institute y otras instituciones. El sistema emplea agentes de IA para volver a analizar millones de perfiles moleculares humanos y de rat\u00f3n con m\u00e1s de cuarenta relojes biol\u00f3gicos diferentes. Al examinar 43,602 comparaciones entre intervenciones y controles, encontr\u00f3 m\u00e1s de quinientas intervenciones asociadas con reducciones de edad biol\u00f3gica que no hab\u00edan sido reportadas como tales en los trabajos originales. Una de ellas, la ouaba\u00edna, fue posteriormente probada en ratones viejos y mostr\u00f3 efectos sobre fragilidad, funci\u00f3n cardiaca y neuroinflamaci\u00f3n. Hay que poner un enorme asterisco antes de salir corriendo a la farmacia: el trabajo sigue siendo un preprint y no ha pasado todav\u00eda por revisi\u00f3n de pares<\/strong>. Pero precisamente por eso vale como se\u00f1al de hacia d\u00f3nde se mueve la investigaci\u00f3n.<\/p>\n Y hay un estudio que me estremece por una raz\u00f3n distinta. En Nature Computational Science<\/em>, un equipo dan\u00e9s entren\u00f3 un modelo \u2014lo llamaron life2vec\u2014 con las secuencias de vida de 6 millones de personas: salud, educaci\u00f3n, ocupaci\u00f3n, ingresos, a\u00f1o tras a\u00f1o, tratando cada vida como si fuera un texto y cada acontecimiento como una palabra. El sistema aprendi\u00f3 a predecir mortalidad temprana mejor que los modelos de referencia \u2014entre ellos tablas actuariales, regresi\u00f3n log\u00edstica y redes neuronales\u2014, con cerca de 11% m\u00e1s de precisi\u00f3n en personas de 35 a 65 a\u00f1os; y sus autores advirtieron de inmediato lo que no es: no predice la fecha de muerte de nadie, y pidieron que no se use con fines comerciales. Lo anoto por la iron\u00eda que encierra: ya podemos leer 6 millones de vidas humanas como quien lee frases. La cara de un gato todav\u00eda se nos resiste.<\/p>\n Y luego est\u00e1 la otra mitad de mi peque\u00f1a escena dom\u00e9stica: los animales.<\/p>\n Porque si una cosa quisiera saber hoy es qu\u00e9 siente Pichicuaz.<\/p>\n Eso que hasta hace poco parec\u00eda casi una pregunta filos\u00f3fica se est\u00e1 convirtiendo, poco a poco, en un problema computacional susceptible de investigaci\u00f3n. Ya existen sistemas experimentales capaces de analizar autom\u00e1ticamente el rostro de los gatos mediante video, identificar decenas de puntos anat\u00f3micos y buscar configuraciones relacionadas con dolor. Los resultados todav\u00eda est\u00e1n lejos de convertir el tel\u00e9fono en veterinario y existen dificultades importantes para distinguir dolor de otras expresiones o posturas, pero el campo ya existe. En Scientific Reports<\/em> se han publicado modelos de reconocimiento autom\u00e1tico de dolor felino basados en esas variaciones faciales diminutas que incluso a especialistas humanos les cuesta interpretar.<\/p>\n De pronto la pregunta cambia. Ya no es solamente \u00ab\u00bfpor qu\u00e9 mi gato no puede decirme que le duele?\u00bb, sino \u00ab\u00bfqu\u00e9 se\u00f1ales est\u00e1 produciendo que mi sistema perceptivo no sabe leer?\u00bb.<\/p>\n \u00c9se es exactamente el tipo de problema para el cual la IA es especialmente poderosa.<\/p>\n Lo mismo est\u00e1 ocurriendo a una escala todav\u00eda m\u00e1s fascinante con la comunicaci\u00f3n animal. En 2024, un estudio publicado en Nature Ecology & Evolution<\/em> encontr\u00f3, mediante aprendizaje autom\u00e1tico y experimentos de reproducci\u00f3n ac\u00fastica, evidencias de que los elefantes africanos utilizan llamadas espec\u00edficas para dirigirse a individuos concretos: una suerte de equivalentes funcionales de nombres. El sistema, entrenado con 469 llamadas de 101 elefantes en Kenia, pod\u00eda predecir a qui\u00e9n iba dirigida una llamada a partir de su pura estructura ac\u00fastica; y cuando los investigadores reproduc\u00edan las grabaciones, los animales reaccionaban de manera diferente si la llamada hab\u00eda sido originalmente dirigida a ellos que si iba dirigida a otro miembro del grupo. Con un matiz que los distingue: los antecedentes conocidos \u2014delfines nariz de botella y algunas especies de loros\u2014 parecen dirigirse unos a otros imitando el sonido del aludido; lo excepcional de los elefantes es que usan etiquetas que no imitan nada. Inventan el nombre. Las ninfas pertenecen tambi\u00e9n a los psitaciformes. Si la nuestra hac\u00eda algo remotamente parecido cuando chiflaba por toda la casa, simplemente no lo sabemos.<\/p>\n Ese mismo a\u00f1o, investigadores de Project CETI analizaron 8,719 secuencias de clics de cachalotes y encontraron una estructura combinatoria mucho m\u00e1s rica de lo que se supon\u00eda. Ritmo, tempo, variaciones temporales y ornamentaciones pueden combinarse formando un repertorio vast\u00edsimo de codas distintas: donde durante d\u00e9cadas se hab\u00edan catalogado 21 tipos, aparecieron 156. Los investigadores hablan incluso de un \u00abalfabeto fon\u00e9tico\u00bb de los cachalotes, aunque todav\u00eda desconocemos qu\u00e9 significan buena parte de esas combinaciones.<\/p>\n Hay que detenerse justo ah\u00ed porque es donde suele entrar corriendo la f\u00e1brica de titulares: no estamos traduciendo ballenas<\/strong>.<\/p>\n Todav\u00eda no.<\/p>\n Detectar estructura no equivale a comprender significado. Una m\u00e1quina puede descubrir que determinadas secuencias aparecen juntas, que ciertos individuos utilizan determinadas llamadas o que un sonido se produce sistem\u00e1ticamente antes de cierto comportamiento. Convertir eso en sem\u00e1ntica exige observaci\u00f3n, contexto, experimentos controlados y pruebas de reproducci\u00f3n ac\u00fastica. Precisamente por ello los especialistas que estudian comunicaci\u00f3n animal mediante aprendizaje autom\u00e1tico insisten en que los modelos deben servir para construir hip\u00f3tesis comprobables, no para fabricar subt\u00edtulos imaginarios de Free Willy<\/em>.<\/p>\n Pero el avance es real. Earth Species Project ha desarrollado NatureLM-audio, un modelo fundacional espec\u00edficamente orientado a bioac\u00fastica que puede detectar y clasificar vocalizaciones, individuos, especies y contextos aun en conjuntos de datos distintos de aquellos con los que fue entrenado. Google DeepMind, el Wild Dolphin Project y Georgia Tech desarrollaron DolphinGemma \u2014entrenado con cuarenta a\u00f1os de grabaciones de delfines manchados del Atl\u00e1ntico\u2014 para aprender regularidades en secuencias ac\u00fasticas y generar secuencias plausibles con una arquitectura conceptualmente semejante a la de los modelos que predicen la siguiente palabra de un texto. Tampoco \u00abhabla delf\u00edn\u00bb, pero ayuda a identificar estructuras cuya detecci\u00f3n manual ser\u00eda endemoniadamente laboriosa.<\/p>\n Aqu\u00ed tambi\u00e9n hace falta corregir otra simplificaci\u00f3n frecuente. No sabemos que haya mam\u00edferos \u00abm\u00e1s inteligentes que los humanos\u00bb en un sentido general. La inteligencia no es una escalera con nosotros arriba y una fila ordenada de animales debajo. Es un conjunto multidimensional de capacidades. Otras especies poseen facultades sensoriales, espaciales, ac\u00fasticas, memor\u00edsticas o sociales extraordinarias y pueden superarnos ampliamente en determinadas tareas. Pero la capacidad humana para integrar informaci\u00f3n entre dominios, abstraerla, transmitirla y acumularla culturalmente sigue siendo excepcional.<\/p>\n Quiz\u00e1 nuestra gran ventaja no haya sido disponer individualmente de una inteligencia maravillosa, sino haber aprendido a construir pr\u00f3tesis cognitivas<\/strong>.<\/p>\n El lenguaje fue una. La escritura otra. Despu\u00e9s vinieron los n\u00fameros, los mapas, las bibliotecas, la imprenta, los telescopios, los microscopios, la estad\u00edstica, las computadoras, las redes y finalmente estos sistemas de inteligencia artificial que ya nos ayudan a explorar espacios de informaci\u00f3n demasiado grandes o demasiado complejos para nuestras capacidades naturales.<\/p>\n Por eso me resulta un poco pintoresca la discusi\u00f3n actual sobre si \u00abdebemos usar inteligencia artificial\u00bb.<\/p>\n Ya estuvimos all\u00ed.<\/p>\n Se discuti\u00f3 si era leg\u00edtimo escribir con procesadores de palabras en lugar de hacerlo a m\u00e1quina. Si las hojas de c\u00e1lculo empobrec\u00edan la capacidad de hacer cuentas. Si Photoshop destru\u00eda la fotograf\u00eda. Si Google acabar\u00eda con la memoria. Cada generaci\u00f3n tiende a confundir la herramienta cognitiva a la que est\u00e1 acostumbrada con alguna facultad supuestamente natural del ser humano.<\/p>\n Mientras seguimos debatiendo si usar un chatbot para redactar un correo constituye una afrenta a la civilizaci\u00f3n occidental, otros est\u00e1n utiliz\u00e1ndolo \u2014y utilizando sistemas mucho m\u00e1s especializados\u2014 para recorrer mil millones de mol\u00e9culas, leer millones de perfiles celulares, encontrar se\u00f1ales escondidas dentro de una noche de sue\u00f1o, detectar dolor en el rostro de un gato o descubrir estructuras invisibles para nosotros dentro de una conversaci\u00f3n entre cachalotes.<\/p>\n Ah\u00ed est\u00e1, para m\u00ed, la verdadera revoluci\u00f3n.<\/p>\n No en que una m\u00e1quina redacte mejor o peor un p\u00e1rrafo.<\/p>\n En que empieza a funcionar como una nueva clase de instrumento cient\u00edfico.<\/p>\n El telescopio ampli\u00f3 nuestra capacidad de mirar hacia afuera. El microscopio ampli\u00f3 nuestra capacidad de mirar hacia adentro. La inteligencia artificial comienza a ampliar nuestra capacidad de encontrar relaciones<\/strong>: detectar estructuras en dimensiones, escalas y cantidades de informaci\u00f3n para las que nuestro cerebro simplemente no evolucion\u00f3.<\/p>\n Eso no la vuelve infalible. Mucho menos omnisciente. Los modelos pueden equivocarse, amplificar sesgos, confundir correlaciones con causalidad y producir interpretaciones convincentes pero falsas. En ciencia siguen haciendo falta experimentos, controles, replicaci\u00f3n, revisi\u00f3n por pares y esa saludable costumbre de desconfiar de los resultados demasiado bonitos. La IA no elimina el m\u00e9todo cient\u00edfico. Lo obliga a evolucionar.<\/p>\n A nuestra ninfa ya no podremos preguntarle qu\u00e9 ocurri\u00f3.<\/p>\n La otra quiz\u00e1 est\u00e1 triste. Quiz\u00e1 no. Tendremos que seguir observ\u00e1ndola.<\/p>\n Y Pichicuaz contin\u00faa aqu\u00ed, cada d\u00eda un poco m\u00e1s cansado, incapaz de explicarme si algo le duele, si simplemente est\u00e1 exhausto o si lleg\u00f3 ese punto en que seguir interviniendo significar\u00eda satisfacer nuestra dificultad para despedirnos m\u00e1s que mejorar su existencia.<\/p>\n La inteligencia artificial no resolver\u00e1 eso por m\u00ed. Ning\u00fan algoritmo deber\u00eda hacerlo.<\/p>\n Pero tal vez dentro de no demasiado tiempo pueda ofrecerme informaci\u00f3n que hoy simplemente no tengo: distinguir dolor de cansancio, detectar cambios fisiol\u00f3gicos antes de que sean visibles, reconocer patrones de comportamiento, escuchar frecuencias que yo no percibo y ayudar a un veterinario a comprender un poco mejor qu\u00e9 est\u00e1 ocurriendo dentro de ese animal silencioso.<\/p>\n Y acaso alg\u00fan d\u00eda podamos hacer algo todav\u00eda m\u00e1s extra\u00f1o: comprender qu\u00e9 informaci\u00f3n intercambia una ballena cuando hace clic bajo el oc\u00e9ano, qu\u00e9 comunica un elefante cuando llama a otro o qu\u00e9 estaba intentando decir aquella peque\u00f1a ninfa cuando se pasaba las ma\u00f1anas chiflando a los cuatro vientos.<\/p>\n No hemos vencido al tiempo. Ni estamos cerca de hacerlo.<\/p>\n Seguiremos envejeciendo. Seguiremos enfermando. Seguiremos muriendo.<\/p>\n Pero hay algo que s\u00ed empieza a retroceder.<\/p>\n La ignorancia.<\/p>\n Y \u00e9sa, para quienes tuvimos la extravagante ocurrencia de aparecer vivos en este momento de la historia, no es poca cosa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ayer muri\u00f3 una de nuestras ninfas, despu\u00e9s de 14 a\u00f1os de chiflar a los cuatro vientos. 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