No es que se haya empleado un robot para manipular un experimento, eso no sería ninguna novedad. No, no: un robot, llamado Adam, identificó los genes propios del metabolismo de una levadura con el método que siguen los científicos: formuló hipótesis acerca del origen de ciertas enzimas que los científicos llaman "huérfanas" porque no han logrado identificar los genes que las codifican, planeó y ejecutó los experimentos con los que puso a prueba sus hipótesis, y presentó conclusiones…

Hemos visto, al menos en TV, los robots que arman, sueldan, remachan y pintan autos a lo largo de una línea de producción. Son labores de gran precisión, pero también por completo mecánicas. Hay una inolvidable secuencia de Chaplin apretando tuercas que van pasando frente a él por horas; cuando suena el silbato y termina su jornada, el movimiento se le ha transformado en un tic del brazo que no cesa de ajustar imaginarias tuercas. Eso lo hacen ahora, mucho mejor, robots que no sufren tedio ni atontamiento.

Pero Adam, creado por el científico en computación Ross King de la Universidad Aberystwyth y biólogos de sistemas de la Universidad de Cambridge, Reino Unido, emplea algoritmos para formular posibles respuestas de un problema, esto es elabora hipótesis, diseña los experimentos que pondrían a prueba cada una, los lleva a cabo, y analiza los resultados. Un algoritmo es un procedimiento del estilo: haz x, si resulta m sigue esto, si resulta n sigue esto otro.

El reporte del equipo encabezado por King está en línea desde esta semana en ScienceNOW, y el viernes en el ejemplar semanal de Science: Adam formuló 20 hipótesis acerca de genes que codifican 13 enzimas, confirmó 12.

En el mismo número viene el reporte de un logro similar en física. Michael Schmidt y Hod Lipson, de la Universidad Cornell crearon un algoritmo que dedujera leyes de un sistema dinámico no linear, "por ejemplo un péndulo suspendido al extremo de otro péndulo". La dinámica de tal sistema puede capturarse con una función. El robot puede deducir la función y otros datos matemáticos del sistema ¡con observar el movimiento!

Como en el caso anterior, genera hipótesis, las pone a prueba y revisa los resultados. "Los científicos deberán aprender a programar computadoras y a expresar el conocimiento del mundo real de la forma en que lo hacen quienes trabajan en inteligencia artificial", dice David Waltz de la Universidad Columbia.

Por lo pronto, Adam y el otro robot no serán candidatos al Nobel, ironiza la nota, pues hacen un trabajo que no sería muy difícil a un graduado brillante. Adam ha rastreado los orígenes, antes desconocidos, de ciertas enzimas, pero no ha producido una novedad conceptual. Todavía "hay una gran diferencia cualitativa en la cantidad de conocimiento que cualquier científico humano aporta para resolver un problema", dice Bruce Buchanan, científico en computación de la Universidad de Pittsburgh. Aunque también predice que este tipo de sistemas automatizados alcanzarán resultados que los humanos ahora no imaginan.

Por lo pronto, tenemos un robot que diseña sus propios experimentos en biología molecular y hasta ha realizado sus primeros descubrimientos, y otro que puede redescubrir las leyes del movimiento en un sistema de péndulos interconectados, señala ScienceNOW.

La gran diferencia es que, para realizar sus brillantes trabajos, estos robots siguen algoritmos, recetas que, es cierto, se abren a diversas alternativas, complejas, hasta complejísimas, pero al fin recetas. Sabemos, desde que Kurt Gödel publicó su prueba a mediados de los años 30, que todo intento por formalizar los recursos del intelecto humano será incompleto. Y un algoritmo es, precisamente, una formalización para resolver un problema. Por el Teorema de Gödel sabemos que podremos hacer un robot que resuelva cada problema. Lo que no podemos, ni podremos jamás, es construir uno que resuelva todos los problemas.

Hay pruebas abundantes de que la mente humana también sigue algoritmos cuando realiza trabajo rutinario, pero produce saltos no algorítmicos. Son muchas las anécdotas acerca de Mozart con una obra completa en la cabeza o Poincaré subiendo a un transporte mientras vislumbra, como rayo en cielo azul, una solución matemática para un problema en el que ni siquiera estaba pensando en ese momento.

Científicos como Roger Penrose y filósofos como John Searle ofrecen ejemplos en libros que se leen con maravilla creciente. Por lo pronto, y ya que viene la Pascua, podemos crear algoritmos que nos den música, de hecho ya se hace, pero el aria Erbarme dich, de La Pasión según san Mateo, de Bach, no se obtiene con el más sofisticado de los algoritmos. Ni la prueba de la Conjetura de Poincaré, recién obtenida por Grígory Perelman, un ruso que fue al MIT a presentar su demostración y regresó a San Petersburgo, a seguir viviendo con su mamá.

la talacha fue realizada por: eltemibledani