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Gravedad: ¿Cuáles son los avances de la ciencia?

 

Por: Francisco Xavier Linares Cedeño

Los seres humanos experimentamos desde el inicio de nuestras vidas el efecto de la gravedad: al aprender a mantenernos erguidos para sentarnos cuando somos bebés, para adquirir fuerza suficiente en nuestros brazos y piernas al gatear, y, posteriormente, al alzarnos como seres bípedos, desafiando, con nuestra verticalidad orgullosa, a la fuerza terrestre que nunca deja de atraernos hacia el suelo. Pero ¿qué sabemos sobre la gravedad?

En la escuela nos enseñan que la gravedad es la fuerza que sienten dos objetos debido a sus masas, que si están muy cerca se atraen más, y que si están muy lejos se atraen menos. La persona detrás de este resultado es Sir Isaac Newton, quien en el siglo XVII publicó su obra Principios matemáticos de la filosofía natural, donde expone cómo describir el movimiento de los cuerpos: desde una manzana que cae de un árbol, hasta los planetas girando alrededor del Sol. Fue un paso gigantesco para el conocimiento humano el poder dilucidar que la caída de la manzana y el movimiento de los planetas tienen un mismo origen: la gravedad.

Pasarían unos 300 años para que una nueva descripción de la gravedad fuera propuesta, esta vez para explicar fenómenos donde la gravedad es mucho más intensa, y a escalas tan grandes como el Universo mismo. Esta sería la contribución de Albert Einstein, que con su teoría de Relatividad General, publicada en 1915, lograría profundizar la compresión de los fenómenos gravitacionales.

Así, entendemos la gravedad como una interacción que se manifiesta con mayor importancia a medida que las escalas de distancias y de masas son cada vez más grandes. Por un lado, Newton nos enseña que el Sol, siendo muy masivo, sirve de fuente gravitacional para mantener a los planetas orbitando a su alrededor. Por otro lado, Einstein nos muestra que un sistema conformado por dos estrellas girando una en torno a la otra, como en una danza espiral cósmica, producirán ondas gravitacionales. Sin embargo, cabe preguntar ¿cómo se atraen gravitacionalmente dos cuerpos con poca masa y separadas por muy poca distancia?

A escalas más pequeñas son otras las fuerzas dominantes: la fuerza electromagnética, la fuerza nuclear débil y la fuerza nuclear fuerte, por lo que la gravedad no juega un papel muy importante cuando se consideran objetos muy pequeños. Además, dado que vivimos inmersos en el campo gravitacional de la Tierra, la gravedad entre dos cuerpos será muy pequeña en comparación con la gravedad que la Tierra ejerce sobre ellos. Esto hace muy difícil el poder diseñar experimentos para medir cómo se atraen gravitacionalmente dos cuerpos poco masivos separados por distancias pequeñas.

Esta dificultad no ha detenido, por supuesto, a científicos de todo el mundo para realizar experimentos que permitan estudiar la atracción gravitacional entre objetos pequeños. El pasado 10 de marzo, en un artículo científico publicado en la revista Nature, reportaron la interacción gravitacional entre dos esferas de oro, cada una con una masa aproximada de 90 miligramos, un diámetro de dos milímetros, y separados entre sí desde 2.5 hasta 5.8 milímetros. ¿Cómo hicieron para poder observar a dos objetos tan pequeños y tan cercanos interactuar por su atracción gravitacional?

El experimento llevado a cabo se conoce como “péndulo de torsión”. Esencialmente, consta de una barra delgada que está suspendida horizontalmente por medio de un hilo atado a la mitad de la barra, de tal forma que ésta pueda girar, causando torsión en el hilo. En cada extremo de la barra se coloca una esfera de oro, una como masa de prueba, y otra que servirá para balancear la barra y contrarrestar su inclinación. Una tercera esfera de oro (masa fuente) se colocará frente a la masa de prueba, y es entre estos dos objetos que se estudió la interacción gravitacional de la siguiente manera: si la masa fuente atrae gravitacionalmente a la masa de prueba, ésta última se acercará a la masa fuente, provocando que la barra a la que está conectada gire. De manera que midiendo cuánto giró la barra, se sabrá cuánto se acercó la masa de prueba a la masa fuente debido a la gravedad entre ellas. ¡¡Y ya!! Suena simple, pero ¿cómo saber que lo que hizo mover a la esfera de prueba fue la gravedad de la esfera fuente, y no otra cosa? Como la brisa, o algún camión que pasó por la calle fuera del laboratorio y las vibraciones perturbaron al péndulo.

Existen muchas “fuentes de ruido” que se deben controlar para no dar una mala interpretación de los resultados. Estas fuentes de ruido son todos aquellos factores externos al experimento que pueden contribuir al efecto que se quiere medir. Por ejemplo, las dimensiones tan pequeñas de las esferas de oro hacen que hasta el aire pueda moverlas fácilmente. Por esto, el montaje experimental fue llevado a cabo en una cámara de vacío, y así disminuir lo más posible la interacción entre moléculas de aire con las esferas de oro. También las vibraciones debido al tráfico externo que se transmiten al cuarto donde se ubica el experimento, es algo que deben controlar. Para ello, la estructura de soporte del péndulo descansa sobre bases de goma suaves compatibles con el vacío. Estos son solo dos de las muchas consideraciones que los autores tomaron para ser capaces de detectar la atracción gravitacional entre estas diminutas esferas de oro.

Este es un resultado sin precedentes que abre el camino a poder entender la fuerza de gravedad entre cuerpos pequeños. Los autores del trabajo estiman que, con su método, en el futuro se podría estudiar la gravedad entre dos objetos con masas tan diminutas como los microgramos, esto es, del orden de 0.000001 gramos. Newton y Einstein nos enseñaron las leyes de la gravedad a grandes escalas, pero ¿seguirán siendo estas leyes válidas a escalas cada vez más pequeñas? Si bien, aún queda un camino largo por recorrer, experimentos como estos son los que permitirán acercarnos a la respuesta de esta pregunta.

Fuente: https://www.nature.com/articles/s41586-021-03250-7

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¿La inteligencia artificial podrá ser como el cerebro humano?

Por: Enrique Casillas

 

Tome su teléfono, un IPhone por ejemplo, y dígale con la voz más dulce de que sea capaz a Siri, el asistente personal de los dispositivos Apple, lo siguiente:

—Eres una pendeja.

—Yo nunca te hablaría así —ella le responderá.

— ¿Cómo me hablarías? —dígale después.

— Buena pregunta —le dará como respuesta.

Después vuelva a repetir el diálogo, ahora usando un tono violento. Su respuesta será la misma; no hay complejidad prosódica en las respuestas de Siri y menos aún, capacidad para identificar el tono emocional con que, como humanos, acompañemos la frase que le dirijamos.

Éste es un ejemplo de la distancia que hay entre un sistema computarizado y un cerebro en cuanto a su funcionamiento. La complejidad cerebral que a lo largo de millones de años de evolución se ha ido configurando (Mora, 2018) implica mayor grado de dificultad que la que presenta la respuesta de Siri o la que pueden ofrecer sistemas computacionales diseñados para resolver complejas operaciones matemáticas o realizar diseños o simulaciones en 3D.

En contraparte, están esos softwares que pueden escribir novelas, poemas o artículos científicos con solvencia y de los que se habla desde la década pasada, pero cuya operatividad radica en la imitación de fórmulas sintácticas y semánticas que le sean vertidas por los ingenieros humanos. Sistemas como Quakebot o Quill, para redactar notas periodísticas, lo mismo que sistemas de transporte autónomo como el que diseña ya Google (Shadbolt, 2015), Lyrebird y muchos otros ejemplos de sistemas reactivos a comandos humanos o a comandos autogenerados automatizados gracias a la labor de ingenieros pueden servir de argumento para afirmar que las computadoras tienen un funcionamiento equivalente al cerebral o viceversa.

El cerebro humano posee un promedio de 86,000 millones de neuronas que pueden establecer hasta 10,000 conexiones o sinapsis, es decir, el número de conexiones posibles es exponencial (1015) (Guillén, 2017) y a ello se suma la existencia de más de 60 neurotransmisores con sus centros de producción y sistemas de regulación y recepción, cuya naturaleza y condición determina los procesos cerebrales. Todo esto convierte al cerebro, tan solo como sistema matemáticamente contable, en un objeto de estudio y comprensión del que aún sabemos muy poco.

Si cualquiera de ustedes decide realizar el mismo ejercicio propuesto con Siri, pero ahora con una persona de todas sus confianzas y luego con una desconocida en la calle, a mediodía y luego otra vez, en ambas formas, con una persona a quien odia, en todos los casos los resultados serán distintos, las respuestas racionales y emocionales le serán casi imprevisibles, pues la condición química, emocional y racional de la otra persona es difícil de conocer y menos su reacción, a excepción de la persona que nos es bien conocida e, incluso en ese caso, la certeza no es absoluta. Los sistemas de respuesta cerebrales a los estímulos del entorno y a los estímulos internos son muy complejos y se articulan en varios procesos concatenados; por ejemplo, responder al profesor que da la indicación “toma tu lápiz” seguiría una ruta como la siguiente: se percibe el estímulo, pasa por el nervio vestíbulococlear, llega a la zona cortical cerebral que decodifica las palabras (área de Wernicke), busca en la zona de la memoria a largo plazo la definición de la frase, luego envía la indicación a la corteza motora para que ésta a su vez, gracias a la participación de la memoria procedimental, envíe el mensaje a la mano para ejecutar la acción, todo lo cual se realiza en milésimas de segundo, pero implica miles de interacciones neuronales, lo que, incluso, puede leerse sencillo.

Sin embargo, la ejecución de la acción está intervenida por muchísimas otras acciones cerebrales que suceden debajo de la corteza cerebral, la parte racional y ejecutiva del cerebro; pasan en el sistema límbico (donde se generan las reacciones emocionales) y en el tronco cerebral donde se encuentra la base instintiva de nuestro cerebro. Sin motivación emocional, no hay respuesta. Como señala Keith Darlington “ciertamente, sin emociones no habríamos logrado sobrevivir como especie y nuestra inteligencia ha mejorado como resultado de nuestras emociones. Por otro lado, no podemos desligar nuestras emociones de la manera en que aplicamos nuestra inteligencia” (2018)

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Maps of subjective feelings (Nummenmaa, Hari, Hietanin, & Glerean, 2018)

Las sensaciones, emociones y sentimientos están detrás de todas las acciones cerebrales y corporales del ser humano, reaccionamos a ellas y con ellas al ambiente; ambiente al que buscamos adaptarnos, lo mismo que ordenarlo, regularlo e interpretarlo con la corteza cerebral, donde se desarrollan las funciones intelectuales más característicamente humanas, tocantes a la racionalidad, el control de nuestros comportamientos, la planificación con base en objetivos no relacionados con la supervivencia, la estimación del tiempo y la toma de decisiones. Este cuadro puede ser desencantador para los que asumen que la IA puede alcanzar en complejidad al cerebro humano, el cual reducen a una parte, la corteza cerebral y con una reducción tal que se centra en la idea de la reacción única.

La idea de reacción única está privilegiada en la interpretación que cualifica a los sistemas computarizados que asumen la equivalencia entre la respuesta unívoca y estandarizada con la eficiencia y la calidad, todos esperamos una reacción única de un vehículo autónomo en una esquina: que dé la vuelta, unos centímetros antes o unos después. El cerebro no es así, el azar y la plasticidad de adaptar la respuesta en función del estado ambiental, del estado químico-emocional y de muchas operaciones no expresas orientan la respuesta; de este modo, quienes asumen que la Inteligencia Artificial está cerca de emular al cerebro, está equivocado, la IA y las derivaciones tecnológicas que de ella emanan está más cerca, y sin quererlo, de ajustar las prácticas intelectuales humanas al modo del ideal del del fordismo-taylorismo que pretendía la unificación de procesos industriales para la producción en masa, lo que, llevado a sus últimas consecuencias, puede generar un relato simplificador de la mente humana que observe y procure patrones de respuesta estandarizados, deseables para poder participar del concierto social y que sometan la complejidad cerebral a una idea mecanicista que se instaure en una distopía más de las que la IA nos ha planteado. Suena la posibilidad latente de reducir al cerebro al funcionamiento de la máquina, como en Un mundo feliz de Aldous Huxley.

Referencias:

Darlington, K. (13 de agosto de 2018). Sistemas de inteligencia artificial que gestionan emociones humanas. Obtenido de BBVAOpenMind: https://www.bbvaopenmind.com/sistemas-de-inteligencia-artificial-que-gestionan-emociones-humanas/

Guillén, J. C. (2017). Neuroeducación en el aula. De la teoría a la práctica. Barcelona.

Mora, F. (2018). Mitos y verdades sobre el cerebro. Barcelona: Paidós.

Nummenmaa, L., Hari, R., Hietanin, J., & Glerean, E. (11 de septiembre de 2018). Maps of subjective feelings. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 115(37), 9298-9203.

Shadbolt, P. (05 de febrero de 2015). ¿Podría un robot haber escrito este artículo? El surgimiento de robots periodistas. Obtenido de CNN: https://cnnespanol.cnn.com/2015/02/05/podria-un-robot-haber-escrito-este-articulo-el-surgimiento-del-robots-periodistas/

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