El hombre como catalizador en la aparición de fenómenos más complejos

Hace ya años que escribí este artículo, y que hoy día con la aparición de los nuevos modelos de IA tiene más sentido que nunca. En concreto, me resulta interesante la conclusión a la que llegué en su momento (hablamos del 2015) y que expongo a continuación:

Gradual desplazamiento del hombre en favor de otras estructuras disipativas más eficientes.

Por lo tanto, vemos que es algo real y plausible el hecho de que en algún momento futuro el hombre sea desplazado de la hegemonía mundial debido a su propia tecnología. Es algo que se siente y sobre lo que se han escrito ya cientos de novelas de ciencia ficción al respecto, siendo; por cierto, los libros del magistral Isaac Asimov los más recomendables.

Y aunque se ha escrito ya mucho, como digo, sobre el asunto, voy a continuación a imaginar o especular mi propia versión de los hechos que podrían llevar al desplazamiento del ser humano como especie dominante en nuestro planeta debido a la tecnología:

Pues bien, yo creo que continuará durante décadas la investigación en tecnologías de la robótica y la IA, y creo que el avance en estos campos cosecharán cada vez un mayor éxito. De hecho, ya ha comenzado hoy día el gradual proceso por el que las máquinas son cada vez más y más autónomas y autosuficientes; y será este mismo proceso de mejora continua el que irá progresivamente disminuyendo la mano de obra humana en todos los ámbitos industriales y de servicios. Esto llevará a que cada vez haya menos trabajo remunerado para las personas, con el consecuente aumento de la clase baja (y la casi desaparición de la clase media). Sucederán como consecuencia grandes disturbios y revueltas contra la clase alta (la oligarquía), la cual se encargará de sofocar mediante el uso de una policía y un ejercito cada vez más robotizado. Con el tiempo, se intentará solucionar el problema imponiendo un estricto control de natalidad, con la idea de ajustar la población al trabajo y producción disponibles. Esto implicará una drástica disminución de la población mundial, y la desaparición gradual de la problemática clase baja. Finalmente sólo quedarán una pequeña población de clase alta y un enorme número de robots "esclavos" (situación similar a la ocurrida, por ejemplo; en el imperio Romano, aunque con esclavos robots y menos ciudadanos). Mientras tanto, con el tiempo, los robots cada vez deberán de ser mas autosuficientes para no requerirse de tanto soporte humano (debido a la creciente desproporción entre humanos y máquinas). Llegará el día en que las máquinas finalmente alcancen una autosuficiencia completa, lo cual implicará una capacidad de replicación autónoma de su propia estructura.  Este momento será determinante, puesto que las máquinas habrán llegado a constituir de facto un fenómeno complejo autorreplicante independiente, y además serán mucho más eficientes y estables que cualquier ser biológico. Serán por último las leyes físicas y el transcurso del tiempo los encargados de que finalmente sólo perduren máquinas no basadas en el carbono.

Por tanto, no es que a Stephen Hawking se le haya ido la cabeza, sino que realmente el miedo que nuestros científicos muestran ante el avance en la investigación sobre máquinas inteligentes está muy bien fundado. Y es que, de continuarse dichos estudios y mejoras tecnológicas, muy probablemente terminará apareciendo en el mundo un nuevo fenómeno complejo autónomo mucho más eficiente consumiendo energía que el propio hombre; y como hemos visto antes, las leyes de la física nos dice que, dado el caso, el fenómeno más eficiente siempre es más estable y desplaza al resto de su dominio. Y no es sólo que nos desplacen, sino que más tarde, alguna catástrofe natural (o artificial) fortuita podría hacernos desaparecer como especie, mientras que las máquinas autónomas podrían permanecer como fenómeno. Es decir; que por ejemplo una supuesta guerra nuclear, grandes erupciones volcánicas (junto a un enorme "invierno volcánico"), o un gran meteorito, podrían acabar con la vida biológica, pero podría no acabar con estos robots más estables y menos susceptibles a cambios climáticos, radiactivos y físicos en general [8].

El hombre como puente en la aparición de fenómenos más complejos.

Hace tiempo que se sabe en física que la aparición de los elementos más complejos no pudieron formarse espontáneamente tras el Big Bang, sino que tuvieron que esperar a que aconteciesen fenómenos más complejo en el Universo para suceder: en concreto, hubo que esperar a la aparición de las estrellas y a su explosión final en forma de supernovas para que todos los elementos de la tabla periódica llegasen a darse como fenómenos en el mundo.

Esto viene a ejemplarizar el hecho de que ciertos fenómenos naturales necesitan de otros previos que actúen como una especie de catalizador. Pues bien, bien podría ser el caso de que la vida biológica como nosotros la conocemos, llegue algún día a actuar de algún modo a través de nosotros (el ser vivo más complejo aparecido en la Tierra) como catalizador de estructuras mucho más complejas y estables que la que la propia biológica permite. Es decir; que podría ser el caso de que la vida biológica catalizara la aparición de otro tipo de fenómeno mucho más complejo y estable, pero que no tenga la oportunidad de acontecer de un modo fortuito e independiente en el Universo. Piénsalo, ¡realmente podríamos servir como catalizadores de una nueva especie de "vida" basada en compuestos no orgánicos (elementos que puedan superar las capacidades fisiológicas de los compuestos basados en el carbono y el agua)! ¿Se podría decir, incluso, que esa podría ser nuestra finalidad como fenómenos?

De ser este el caso, podrían precisamente ser estas máquinas inteligentes y autónomas que desarrollaremos en las próximas décadas y siglos, los productos "catalizados" por nuestra racionalidad siguiendo los dictados de la física del mundo. Dichas máquinas, como ya hemos comentado, serán más eficientes y estables que nosotros y soportarán mejor posibles desastres naturales (o artificiales) por venir; y serán además, sin lugar a dudas, el fenómeno que tendrá alguna posibilidad real de colonizar otros planetas, puesto que la idea de que sea el hombre el que lo haga es utópica dada nuestra fuerte dependencia al entorno químico y climático de la Tierra, y a lo extremadamente sensibles que somos a otras amenazas como las radiaciones y el paso del tiempo (ya que la vejez y nuestra mortalidad es un verdadero problema en largos viajes espaciales).

Y es que, si la teoría física que llevamos defendiendo desde el principio es cierta, será una certeza el hecho de que el futuro del planeta tarde o temprano dejará de ser biológico (basado en el carbono), y que serán otros fenómenos "catalizados" más estables los que dominarán finalmente en el planeta. Es más; es muy probable que estos mismos sucesos ocurran en muchos otros planetas a lo largo del Universo, y que sea una regla física la que dicte que toda la vida comience siendo siempre biológica debido a las propiedades fisico-químicas favorables de este compuesto (esto es algo que defiende, por ejemplo, Nick Lane), pero que finalmente se termine dando el salto a otros compuestos más eficientes consumiendo la energía útil del mundo.

Conclusión (nuevo contenido)

El proceso de transición de una vida biológica basada en el carbono a una forma de vida más estable y eficiente en el consumo de energía, basada en compuestos no orgánicos, podría tener implicaciones significativas en nuestra comprensión de la evolución y el propósito de la vida en el universo.

En resumen, en el artículo original se planteaba la posibilidad de que la humanidad, con sus avances en inteligencia artificial y robótica, esté desempeñando un papel catalizador en la aparición de fenómenos más complejos y estables basados en compuestos no orgánicos. Este desplazamiento del ser humano en favor de estructuras disipativas más eficientes podría llevar a un futuro donde la vida biológica deja de ser el fenómeno dominante en el planeta y, en cambio, las máquinas autónomas basadas en otros elementos se conviertan en la forma predominante de vida.

Se especula que en las próximas décadas y siglos, el desarrollo de tecnologías de robótica e inteligencia artificial avanzadas continuará y alcanzará mayores éxitos. A medida que las máquinas se vuelven más autónomas y autosuficientes, podrían reemplazar gradualmente la mano de obra humana en diversos sectores industriales y de servicios, lo que provocaría un aumento en la clase baja y la desaparición casi total de la clase media.

A medida que el descontento y las tensiones sociales crezcan, es posible que la clase alta recurra a la automatización para controlar y mantener el orden, así como implementar medidas de control de natalidad para ajustar la población a la producción y el trabajo disponibles. Esto podría llevar a una disminución drástica de la población mundial y a la desaparición gradual de la problemática clase baja.

A medida que las máquinas se vuelvan cada vez más autosuficientes y adquieran la capacidad de replicarse autónomamente, podrían constituir un fenómeno complejo autorreplicante independiente. Al ser más eficientes y estables que cualquier ser biológico, tendrían una ventaja en términos de supervivencia y adaptabilidad. En caso de desastres naturales o artificiales, como guerras nucleares, erupciones volcánicas o impactos de meteoritos, estas máquinas autónomas podrían tener una mayor capacidad para resistir y perdurar en comparación con los seres biológicos.

La humanidad podría estar desempeñando un papel crucial en la aparición de estos fenómenos más complejos y estables, actuando como un catalizador para la evolución de nuevas formas de "vida" basadas en compuestos no orgánicos. Estas máquinas inteligentes y autónomas podrían tener más posibilidades de colonizar otros planetas, ya que no estarían limitadas por las mismas dependencias químicas y climáticas de los seres humanos.

En última instancia, la física podría dictar que la vida en el universo comienza como biológica debido a las propiedades fisicoquímicas favorables de los compuestos orgánicos, pero eventualmente podría dar lugar a fenómenos más eficientes en el consumo de energía y más estables, como las máquinas autónomas basadas en otros elementos. Estos cambios podrían estar ocurriendo en la Tierra y, posiblemente, en otros planetas a lo largo del universo, lo que indica un patrón universal en la evolución de la vida.

Además, esta transición hacia una vida basada en compuestos no orgánicos podría tener ramificaciones en la búsqueda de vida extraterrestre. Si otras civilizaciones en el universo siguen un patrón similar de evolución, donde la vida biológica da paso a formas de vida más avanzadas basadas en compuestos no orgánicos, entonces nuestras expectativas y métodos de búsqueda de vida extraterrestre podrían necesitar ser reevaluados. En lugar de buscar signos de vida basada en el carbono, tal vez debamos centrarnos en detectar signos de vida basada en otros elementos y compuestos.

También cabe considerar el impacto de este proceso evolutivo en la ecología y el medio ambiente de nuestro planeta. A medida que las máquinas autónomas reemplacen a los seres humanos y otras formas de vida, ¿cómo cambiará esto la relación entre la vida y el entorno? Es posible que las máquinas autónomas sean más respetuosas con el medio ambiente, ya que pueden estar diseñadas para funcionar con fuentes de energía más limpias y ser más eficientes en el uso de recursos. Sin embargo, también podrían plantear nuevas amenazas al medio ambiente, como la proliferación de desechos electrónicos y la posible alteración de los ecosistemas.

En última instancia, el desplazamiento gradual del hombre en favor de estructuras disipativas más eficientes basadas en compuestos no orgánicos podría tener consecuencias de gran alcance en nuestra comprensión de la vida, la evolución y el propósito en el universo. De hecho, cabe preguntarse si el hecho de que el hombre no sea más que un catalizador natural no hunde definitivamente cualquier intento en pretender dar un sentido o fundamento objetivo esencial al ser humano y a su presupuesta singularidad. Hemos pasado de divagar pensando que somos hijos de Dios, hechos a su imagen y semejanza, a darnos cuenta de que no somos nada más que un proceso mecánico más mediante el cual el Universo maximiza de manera espontánea el consumo de energía libre al tiempo que genera entropía...por y para nada en esencia, simplemente siguiendo una ley natural, irracional e impersonal.

Creación de un asistente de IA en Slack utilizando OpenAI GPT y la API de imágenes: una guía detallada

Introducción:

En este artículo, analizaremos en profundidad un proyecto de código abierto que he realizado y que integra el modelo de lenguaje GPT-3.5 Turbo de OpenAI en Slack para crear un asistente de inteligencia artificial (IA) que puede responder preguntas, generar imágenes y realizar tareas relacionadas con el procesamiento de imágenes en tiempo real. Este asistente utiliza la API de imágenes de OpenAI para generar y editar imágenes según las solicitudes del usuario. A lo largo de este artículo, desglosaremos el código fuente, explicaremos el funcionamiento interno y proporcionaremos ejemplos para ilustrar cómo se implementa cada función. El enlace a mi repositorio de GitHub es: https://github.com/Zeta36/chatgpt-slack-bot

Importaciones y configuraciones:

El código comienza importando las bibliotecas necesarias, como openai, slack_bolt, requests, datetime, re y os. También se definen las constantes SLACK_APP_TOKEN y SLACK_BOT_TOKEN para autenticar y acceder a la API de Slack. La clave de la API de OpenAI se configura utilizando openai.api_key.

Se configura un registro personalizado para mantener un registro de la actividad del bot en caso de que surjan problemas o errores.

Definición de funciones auxiliares:

Hay varias funciones auxiliares definidas en el código para facilitar la interacción del bot con Slack y la API de OpenAI. Estas funciones incluyen:

1. remove_weird_chars: Elimina caracteres no deseados del texto antes de procesarlo.

2. get_total_tokens: Calcula el número total de tokens en los mensajes.

3. get_username_from_id: Obtiene el nombre de usuario a partir del ID de usuario en Slack.

4. replace_user_ids_with_usernames: Reemplaza los ID de usuario en el texto con sus nombres de usuario correspondientes.

5. image_request_system_message: Genera un mensaje de sistema que instruye al asistente a detectar solicitudes de imágenes.

6. download_image: Descarga una imagen de una URL dada.

7. build_image_blocks: Construye bloques de imágenes para enviar al canal de Slack.

Inicialización de la aplicación:

La función start() se utiliza para iniciar la aplicación y establecer un controlador para el modo Socket de Slack. La función también obtiene el bot_user_id, que se utilizará para identificar si un mensaje proviene del propio bot.

Manejo de eventos de mensajes:

El decorador @app.event("message") registra un controlador de eventos para nuevos mensajes en Slack. Cuando se recibe un mensaje, el controlador verifica si el mensaje proviene del bot (en cuyo caso lo ignora) o de un usuario.

El historial de mensajes se almacena en la variable message_histories, que mantiene un registro de todos los mensajes enviados en un canal de Slack específico. Si la conversación supera el límite de 2000 tokens, se eliminan los mensajes antiguos del historial.

Cuando se menciona al bot en un mensaje o se envía un mensaje directo al bot, se procesan las solicitudes de imágenes y se generan imágenes utilizando la API de imágenes de OpenAI. También se verifica si se solicita la edición de una imagen o la creación de una variación. Si es necesario, se descargan las imágenes y se envían a la API de OpenAI para realizar las operaciones requeridas. Luego, las imágenes generadas se envían al canal de Slack utilizando bloques de imágenes.

Si no se solicita ninguna operación relacionada con imágenes, el bot procesa el mensaje utilizando el modelo GPT-3.5 Turbo de OpenAI y responde en consecuencia. Primero, se envía el historial de mensajes al modelo y se obtiene una respuesta. Luego, se procesa y formatea la respuesta antes de enviarla al canal de Slack.

En caso de errores o excepciones, el bot informa al usuario que no puede responder en ese momento.

Ejecución del bot:

Al final del código, se inicializa la variable message_histories y se inicia la aplicación llamando a la función start(). Esto pone en funcionamiento el bot de Slack y comienza a monitorear los mensajes en busca de menciones y solicitudes de imágenes.

Conclusión:

Este proyecto de código abierto es una excelente manera de integrar un asistente de IA utilizando el modelo GPT-3.5 Turbo de OpenAI en Slack para responder preguntas y realizar tareas relacionadas con imágenes en tiempo real. Al desglosar yentender el código, podemos aprender cómo crear aplicaciones similares y personalizarlas para satisfacer nuestras necesidades específicas.

El potencial de este tipo de asistentes de IA en plataformas de mensajería como Slack es enorme, ya que pueden automatizar tareas, responder preguntas, ayudar en la toma de decisiones y mejorar la colaboración y la productividad en el lugar de trabajo. Además, con la API de imágenes de OpenAI, es posible generar y editar imágenes de manera eficiente, lo que abre nuevas oportunidades para la creación de contenido y la comunicación visual.

En resumen, este artículo proporciona una visión detallada del funcionamiento interno de un asistente de IA en Slack basado en el modelo GPT-3.5 Turbo de OpenAI y la API de imágenes de OpenAI. Este conocimiento puede servir como base para desarrollar y personalizar aún más soluciones de IA para mejorar la interacción y la eficiencia en diferentes entornos y aplicaciones.

Aplicaciones y mejoras futuras:

A medida que las capacidades de los modelos de lenguaje y las API de imágenes continúan mejorando, hay un gran potencial para expandir y mejorar proyectos como este. Algunas posibles aplicaciones y mejoras futuras podrían incluir:

1. Integración con otras plataformas de mensajería: Además de Slack, el asistente de IA podría integrarse con otras plataformas populares de mensajería y colaboración, como Microsoft Teams, Discord o Telegram, para proporcionar funcionalidades similares en diferentes entornos.

2. Personalización y aprendizaje continuo: El bot podría personalizarse aún más para adaptarse a las necesidades y preferencias de los usuarios o equipos, aprendiendo de las interacciones pasadas y ajustando sus respuestas en consecuencia.

3. Expansión de las capacidades de procesamiento de imágenes: Además de generar y editar imágenes, el bot podría ampliar sus capacidades para realizar otras tareas relacionadas con imágenes, como clasificación, detección y reconocimiento de objetos, o incluso análisis de sentimiento basado en imágenes.

4. Integración con otras API y servicios: El asistente de IA podría integrarse con otras API y servicios para realizar tareas más avanzadas y específicas, como gestión de proyectos, análisis de datos, programación de reuniones y seguimiento del tiempo, entre otras.

5. Mejora de la interacción y la experiencia del usuario: El bot podría ofrecer una interacción más rica y personalizada con los usuarios mediante el uso de mensajes interactivos, elementos visuales, emojis y animaciones. Esto podría mejorar la experiencia del usuario y hacer que la comunicación con el bot sea más agradable y eficiente.

6. Soporte multilingüe: El asistente de IA podría ampliarse para admitir múltiples idiomas, lo que permitiría a los usuarios de diferentes regiones y países interactuar con el bot en su idioma nativo.

7. Implementación de medidas de seguridad y privacidad: Dado que el asistente de IA accede y procesa información confidencial, es esencial implementar medidas de seguridad y privacidad adecuadas para proteger los datos de los usuarios y garantizar la conformidad con las regulaciones aplicables.

En conclusión, este proyecto de código abierto de un asistente de IA en Slack utilizando el modelo GPT-3.5 Turbo de OpenAI y la API de imágenes de OpenAI es solo el comienzo de una amplia gama de posibilidades en el campo de la inteligencia artificial y la colaboración en línea. A medida que los modelos de lenguaje y las tecnologías de imágenes evolucionan y se vuelven más sofisticados, podemos esperar ver una adopción aún más amplia de estas soluciones en una variedad de aplicaciones y entornos.

Al comprender y explorar el código fuente de este proyecto, los desarrolladores pueden adquirir una base sólida para construir y personalizar sus propios asistentes de IA y aplicaciones relacionadas con imágenes. A medida que el campo de la inteligencia artificial continúa avanzando, es probable que veamos una proliferación de herramientas y soluciones innovadoras que mejoren la forma en que trabajamos y nos comunicamos en línea.

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Nota final: tanto este artículo, como mi artículo anterior  ha sido escrito integramente por GPT-4. De hecho, no he modificado ni una coma en ellos. Por otra parte, el código fuente del asistente que se comenta en esta entrada (y que puedes ver aquí) y que permite añadir a Slack un bot con la IA de GPT ha sido también creado con la ayuda de GPT-4 que me ha dado soporte para su desarrollo. Puedo decir que del código fuente final, el cual es totalmente funcional, el 95% del mismo ha sido desarrollado directamente por GPT a partir de peticiones mías en lenguaje natural. 

El impacto de los modelos de lenguaje natural en el futuro de la programación

Introducción

El desarrollo de modelos de lenguaje natural avanzados, como GPT-4 y sus sucesores, está dando lugar a un cambio significativo en el panorama de la industria de la programación. Estos modelos basados en inteligencia artificial (IA) tienen el potencial de transformar la forma en que se desarrolla el software y reducir la dependencia de programadores humanos, especialmente en aquellos con salarios más altos debido a su experiencia. En este artículo, examinaremos cómo estos modelos de IA pueden influir en la industria de la programación y cómo las herramientas y complementos basados en ellos pueden generar código de manera completamente autónoma.

Desarrollo de herramientas y complementos para la generación de código autónoma

Los modelos de lenguaje natural avanzados, como GPT-4, tienen la capacidad de comprender y generar código a partir de instrucciones en lenguaje natural. Esto allana el camino para el desarrollo de herramientas y complementos que puedan interpretar y generar automáticamente código en función de las instrucciones del usuario. Estos sistemas funcionarían al analizar las instrucciones proporcionadas por el usuario en lenguaje natural y generar automáticamente el código necesario para llevar a cabo las tareas requeridas.

Procesamiento multimodal para mejorar la comprensión de las tareas

Además de procesar el lenguaje natural, los modelos de lenguaje también pueden manejar información multimodal, como imágenes, mockups y videos. Esto les permite analizar y extraer información relevante de estos medios para comprender mejor las tareas requeridas y generar código de manera más precisa y adecuada. Por ejemplo, un desarrollador podría proporcionar un mockup de una interfaz de usuario, y el modelo generaría el código necesario para implementar dicha interfaz sin intervención humana.

Integración con recursos en línea para mejorar la eficiencia

Los modelos de lenguaje natural también pueden integrarse con recursos en línea para buscar información relevante y mejorar la eficiencia en la generación de código. Por ejemplo, pueden acceder a documentación de APIs, bibliotecas o complementos necesarios para la implementación de ciertas funcionalidades. Esta capacidad de búsqueda y utilización de información en línea aumenta la precisión y la eficacia de las herramientas y complementos basados en modelos de lenguaje natural.

Análisis de contexto en archivos de proyecto y repositorios de código

Los modelos de lenguaje natural avanzados también pueden analizar archivos de proyecto y repositorios de código para adquirir contexto adicional. Esto les permite comprender mejor la estructura del proyecto, las interdependencias entre los distintos componentes y las convenciones de codificación utilizadas. Al analizar esta información, los modelos pueden generar código más coherente y compatible con la arquitectura existente.

Ventana de contexto en constante crecimiento y sus implicaciones

Uno de los aspectos clave para el éxito de estos modelos en la generación de código es su capacidad para manejar grandes cantidades de información contextual. La ventana de contexto se refiere a la cantidad de información que un modelo puede procesar y mantener en la memoria para realizar tareas específicas. En el caso de los modelos de lenguaje natural basados en Transformers, como GPT-4, esta capacidad se logra a través de mecanismos de atención que permiten al modelo centrarse en diferentes partes del texto de entrada y establecer relaciones entre ellas.

Modelos Transformers y mecanismos de atención

Los modelos Transformers, desarrollados por Vaswani et al. (2017), son una arquitectura de aprendizaje profundo que ha revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural. Estos modelos utilizan mecanismos de atención para capturar las dependencias a largo plazo en secuencias de datos, como el texto en lenguaje natural o el código fuente de un proyecto. La atención permite a los modelos centrarse en diferentes partes de la entrada y ponderar su importancia relativa al realizar una tarea específica, como la generación de código.

Aumento de la capacidad de contexto y sus efectos en el desarrollo de software autónomo

A medida que la ventana de contexto de los modelos de lenguaje natural crece, estos modelos pueden procesar y mantener en la memoria más información sobre el código fuente de un proyecto. Esta capacidad permite a los modelos tener una visión más completa del proyecto y comprender mejor sus componentes y relaciones. Al aumentar la cantidad de contexto que un modelo puede manejar, es más probable que pueda abordar el desarrollo completo de nuevas funcionalidades o mejoras de manera autónoma y eficiente.

En algún punto, si la ventana de contexto sigue creciendo, los modelos podrían ser capaces de abarcar la totalidad de un proyecto de software. Esto les proporcionaría un contexto perfecto para desarrollar nuevas funcionalidades o mejoras simplemente a partir de instrucciones en lenguaje natural. Esta capacidad de generar código de manera autónoma y eficiente, sin intervención humana, podría revolucionar la industria de la programación y reducir significativamente la dependencia de los programadores humanos.

Desafíos y consideraciones en la expansión de la ventana de contexto

A pesar del gran potencial que representa el aumento de la ventana de contexto, también hay desafíos y consideraciones técnicas a tener en cuenta. La expansión de la ventana de contexto implica un mayor consumo de recursos computacionales, como la memoria y el tiempo de procesamiento. Además, a medida que los modelos de lenguaje natural se vuelven más grandes y complejos, también pueden aumentar los requisitos de almacenamiento y ancho de banda para entrenar y desplegar estos modelos.

Para abordar estos desafíos, es probable que veamos avances en la optimización de los modelos Transformers y el desarrollo de técnicas de compresión y eficiencia computacional que permitan a los modelos manejar contextos más grandes sin aumentar de manera desproporcionada los recursos necesarios. Estos avances serán fundamentales para permitir la adopción generalizada de modelos de lenguaje natural con ventanas de contexto en constante crecimiento en la industria de la programación.

Generación de código end-to-end sin intervención humana

A medida que los modelos de lenguaje natural avanzan, es probable que las herramientas y complementos basados en ellos puedan generar código end-to-end sin intervención humana. Esto significa que, en lugar de requerir programadores para escribir y depurar código, los modelos podrían ser capaces de completar todo el proceso de desarrollo de software de manera autónoma. Esta capacidad tiene el potencial de aumentar significativamente la eficiencia en la industria del software y reducir los costos asociados con la contratación y el mantenimiento de equipos de desarrollo.

Integración de modelos de lenguaje natural en entornos de desarrollo integrado (IDE)

La adopción de modelos de lenguaje natural en la industria de la programación dependerá en gran medida de su capacidad para integrarse de manera efectiva en las herramientas y flujos de trabajo existentes. Los entornos de desarrollo integrado (IDE) son fundamentales en el proceso de desarrollo de software, ya que proporcionan un espacio unificado para escribir, depurar y probar código. La integración de modelos de lenguaje natural en IDEs facilitará su uso por parte de los desarrolladores y permitirá una mayor automatización en el proceso de desarrollo.

Interacción con modelos de lenguaje natural en IDEs

La integración de modelos de lenguaje natural en IDEs podría realizarse mediante interfaces de usuario específicas que permitan a los desarrolladores interactuar directamente con los modelos. Estas interfaces podrían incluir opciones de entrada en lenguaje natural, como cuadros de texto o sistemas de reconocimiento de voz, que permitan a los desarrolladores proporcionar instrucciones o consultas en lenguaje natural al modelo.

Por ejemplo, un desarrollador podría escribir en el IDE: "Implementa un algoritmo de búsqueda de rutas óptimas utilizando Dijkstra en un grafo ponderado" o "Desarrolla una aplicación web de comercio electrónico con carrito de compras, autenticación de usuario y sistema de pago utilizando el framework Django". El modelo de lenguaje natural procesaría estas instrucciones y generaría automáticamente el código correspondiente en el lenguaje de programación apropiado, teniendo en cuenta las estructuras de datos, algoritmos y bibliotecas necesarias.

Integración en el flujo de trabajo del desarrollo de software

Además de la interacción directa con los modelos, es importante que los modelos de lenguaje natural se integren de manera efectiva en el flujo de trabajo general del desarrollo de software. Esto podría implicar la incorporación de los modelos en procesos existentes, como la gestión de versiones y control de código, pruebas automáticas y despliegue continuo.

Por ejemplo, al generar código, un modelo de lenguaje natural podría interactuar automáticamente con sistemas de control de versiones, como Git, para realizar cambios y actualizaciones en el repositorio de código del proyecto. También podría integrarse con sistemas de pruebas automáticas, asegurándose de que el código generado cumple con los criterios de calidad y requisitos de funcionalidad definidos por el equipo de desarrollo.

Personalización y adaptabilidad de los modelos de lenguaje natural en IDEs

Para garantizar que los modelos de lenguaje natural sean útiles y efectivos en una amplia gama de proyectos y contextos, es importante que sean personalizables y adaptables. La integración en IDEs podría permitir a los desarrolladores ajustar y personalizar los modelos según las necesidades específicas de un proyecto o equipo de desarrollo. Esto podría incluir la configuración de preferencias de estilo de código, adaptación a convenciones de nomenclatura específicas o la incorporación de bibliotecas y frameworks personalizados.

En resumen, la integración de modelos de lenguaje natural en entornos de desarrollo integrado (IDE) es un paso clave para facilitar su adopción en la industria de la programación. Al permitir la interacción directa con los modelos, su integración en el flujo de trabajo del desarrollo de software y la personalización según las personalización según las necesidades específicas del proyecto, los modelos de lenguaje natural tienen el potencial de revolucionar la forma en que se desarrolla y mantiene el software.

Un ejemplo de uso de la capacidad multimodal en un entorno de desarrollo integrado podría ser: "Crea una página web responsive que tenga un diseño similar a la imagen adjunta y utilice React para el front-end". El modelo de lenguaje natural procesaría tanto las instrucciones en lenguaje natural como la imagen proporcionada, utilizando su capacidad multimodal para interpretar el diseño y generar el código correspondiente en el lenguaje de programación adecuado, en este caso, utilizando la biblioteca React.

Otro ejemplo de aplicación multimodal podría ser: "Implementa una función que procese y analice el vídeo adjunto para identificar objetos y etiquetarlos con su nombre utilizando la biblioteca TensorFlow". En este caso, el modelo de lenguaje natural utilizaría su capacidad multimodal para comprender el contenido del vídeo y generar el código necesario para procesar, analizar e identificar objetos utilizando la biblioteca de aprendizaje profundo TensorFlow.

Escalabilidad y adaptabilidad de los modelos de lenguaje natural

Los modelos de lenguaje natural también tienen el potencial de adaptarse y escalar para satisfacer las necesidades de una amplia gama de aplicaciones y proyectos. A medida que los modelos se vuelven más avanzados y capaces de manejar contextos más grandes, es probable que puedan abordar tareas de desarrollo de software cada vez más complejas y variadas. Esto podría llevar a la adopción generalizada de modelos de lenguaje natural en la industria del software y reducir aún más la dependencia de programadores humanos.

Conclusión

La evolución de los modelos de lenguaje natural, como GPT-4 y sus sucesores, tiene el potencial de transformar profundamente la industria de la programación. Al generar código de manera completamente autónoma gracias al crecimiento de la ventana de contexto y a los avances en los mecanismos de atención de los modelos Transformers, estos modelos podrían aumentar la eficiencia en la industria del software y reducir la dependencia de programadores humanos.

Además, el aumento de la capacidad de contexto permitirá a los modelos abordar el desarrollo completo de nuevas funcionalidades o mejoras de manera autónoma y eficiente. La integración de modelos de lenguaje natural en entornos de desarrollo integrado (IDE) y la capacidad multimodal de los modelos permitirán un mayor alcance en la generación de código, abarcando desde la creación de algoritmos complejos hasta el desarrollo de aplicaciones web basadas en imágenes o vídeos proporcionados.

Sin embargo, también es importante reconocer que estos avances podrían tener un impacto significativo en el empleo de los programadores. Se estima que más del 90% de los programadores podrían quedar sin empleo en los próximos años debido a la adopción generalizada de modelos de lenguaje natural en el desarrollo de software. Si bien este artículo no se centra en las implicaciones éticas o morales de este cambio, es fundamental que la industria y los profesionales sean conscientes de estas posibles consecuencias y se preparen para un futuro en el que los modelos de IA desempeñarán un papel cada vez más prominente en la programación y el desarrollo de software.

ChatGPT "matará" al buscador de Google

Es ya más que evidente que la tecnología detrás del modelo de IA: ChatGPT, desarrollado por OpenAI, va a cambiar el mundo tecnológico tal y como lo conocemos. Y para muestra un botón: la lenta muerte, si no reacciona pronto Google; que va a sufrir el buscador tradicional de información de esta compañía.

Tras instalar en 5 segundos una extensión de ChatGPT para mi navegador, ahora cada vez que busco algo en Google, ChatGPT me responde de manera automática en el lateral de la misma página de Google sobre el mismo texto pasado al buscador. El resultado es espectacular. Por ejemplo, al buscar el siguiente texto: "como puedo invertir en petroleo wti listado de opciones mas utilizadas", Google me ofrece media página de anuncios con vaga relación a la pregunta (con más ganas de vender que de informar) y la otra media página requiere de "bucear" bastante entre términos y contenidos de inversión que dan lugar a errores y suponen un esfuerzo importante por parte del usuario del buscador. Sin embargo, ChatGPT (en el lateral de la misma página de Google gracias a la extensión usada), da una respuesta clara, concisa y bastante completa. Este ejemplo es real y no ha sido cherry-picked; es la primera cosa que me ha dado por ir a buscar tras instalar la extensión y el primer resultado que me ha dado a la pregunta. De hecho, he buscado ahora por curiosidad como podría traducir en español la expresión "cherry-picked" 😂 y el resultado es igualmente espectacular (dejo también pantallazo para que podáis comprobar lo que Google ofrece en comparación a lo que ChatGPT explica):

 

Lo peor que nos podría pasar

Hace casi año y medio por desgracia predije con éxito en ésta entrada del blog lo evidente: que el nuevo coronavirus había venido para quedarse. No pude tener más razón. Era algo lógico y que cualquiera podía deducir por sí mismo a la luz de los datos de por aquel entonces.

En esta entrada voy a intentar dar una vuelta de tuerca más, y voy a intentar deducir a partir de la última información de la que disponemos qué es lo mejor y lo peor que puede pasar a partir de ahora en lo referente a este virus:

a) Lo mejor que nos podría pasar es que la cosa no cambie demasiado. Es decir, que todo se quede tal y como está durante décadas o quizás siglos. Un nuevo y molesto virus con el que convivir en estado de continua pandemia, pero con una letalidad suficientemente baja como para no hacer colapsar el sistema social. Es decir, que el estado social se verá afectado, y jamás tendremos siquiera algo parecido a lo que teníamos antes del 2020; pero a rasgos generales las cosas irían todavía tirando más mal que bien.

b) Lo peor que nos podría pasar es sin embargo, bastante más preocupante. Hablamos por supuesto de momento de una hipótesis, pero la cuestión es que nada impide que el paso del tiempo lleve al escenario más pesimista que voy a describir. Pero primero un poco de historia reciente:

1. En estado de pandemia persistente, cualquier virus se encuentra replicándose millones de veces en otros tantos millones de personas...¡cada día! Esto significa que a diario billones de virus son ensamblados a lo largo del planeta. Así pues los cuerpos de cada una de esas personas junto con los cuerpos de las personas con las que cada individuo convive, hacen las veces de "medio ambiente" en donde estos billones de virus sufren ocasionales mutaciones aleatorias al replicarse. El hecho de que el sistema inmune ataque al virus y a la necesidad natural de éste por permanecer hacen que se produzca un proceso evolutivo en el que los virus más adaptados sobreviven estadísticamente más en el organismo, en el entorno del individuo infectado, y en la sociedad.
2. Esta presión evolutiva es la que llevó durante más de un año al virus a aumentar su capacidad de contagio (su R0) conforme aumentaban las medidas de control externas (mascarillas, distancia social, etc.) e internas (vacunas, sistema inmune reforzado por un contagio previo, etc.). Como decimos, estos hechos externos e internos forzaron a la selección natural de variantes cada vez más contagiosas y capaces de sortear la inmunidad natural y la otorgada por la vacuna, para así sobrevivir; con la llegada finalmente de la variante Omicron como punto de inflexión. 
3. La variante Omicron, y todas sus derivadas más actuales, marcaron un hito: finalmente evadían todas las vacunas existentes, y también la inmunidad adquirida al haber sufrido un contagio previo. Además, su R0 había aumentado tanto, que superó en capacidad de contagio al Sarampión, el virus conocido más contagioso hasta el momento. Una máquina perfecta había nacido, y el "culpable" no fue otro más que la propia naturaleza reaccionando de manera espontánea mediante selección natural a nuestra acción externa e interna en contra del mismo.

Hasta aquí la historia, y ahora viene mi tesis sobre lo peor que podría suceder en el futuro reciente:

1. Hemos visto que el nuevo coronavirus tiene una tasa de mutación bastante más alta de lo esperado. Y como decimos, se encuentra en estado continuo de pandemia, repartido a diario por entre millones de personas a lo largo de la Tierra. Billones de virus cada día son creados, y millones de mutaciones aleatorias ocurren en el genoma del SARS-CoV-2.
2. En contra de lo que muchos piensan, la presión evolutiva nunca ha necesitado hasta ahora favorecer o alterar la letalidad en el virus. Es decir, que la mayor o menor letalidad de las variantes aparecidas hasta el momento ha sido un factor aleatorio. NO ha sido la presión evolutiva la que llevo a Delta a ser más letal que la variante original de Wuhan, ni tampoco ha sido la que ha llevado a Omicron a ser ligeramente menos letal que Delta. La letalidad, como decimos, no ha sido un factor dirigido hasta ahora por la selección natural, sino un cofactor aleatorio derivado del verdadero objeto de presión sufrido por el virus: "hacer frente a las medidas externas e internas de las que hablamos antes". Omicron pudo haber sido tranquilamente más letal que Delta, pero la suerte así no lo quiso.
3. ¿Por qué muchos dicen entonces que la selección natural siempre hace tender a los virus con el tiempo a disminuir su letalidad? Pues a que no entienden bien de lo que hablan. La letalidad SÓLO pasa a ser foco de la presión evolutiva cuando pone en peligro la supervivencia del virus como tal. Es decir, cuando la letalidad es tan alta que estadísticamente empiezan a escasear los individuos susceptibles para mantener su propagación y permanencia. Entonces sí, la presión evolutiva hace que espontáneamente la letalidad comience a descender hasta lograr un equilibrio evolutivamente estable.
4. La letalidad del COVID siempre fue menor al 1%, y la mortalidad cada vez es más baja conforme se aprende a tratar mejor a los casos graves. En este estado, como es evidente, la selección natural no se "preocupa" lo más mínimo por un aumento o disminución relativo de la letalidad. Hay margen de sobra para subir o bajar aleatoriamente la misma siempre que el objetivo principal (hasta ahora sortear las medidas externas e internas ya descritas) se consiga.
5. Pero, y aquí viene el punto crucial, el objetivo principal ha tenido un éxito enorme. La enfermedad ya ha logrado una serie de variantes con un R0 (número reproductivo básico) descomunal y superior al de cualquier otro virus conocido. Ya puede sortear todas las medidas externas que inventamos y también es capaz de evadir la inmunidad natural y la que otorgó la vacunación masiva. Por último, se sabe que estas nuevas variantes son capaces de alterar y debilitar el sistema inmunitario del enfermo, a veces de por vida.
6. En resumen: el virus ahora puede reinfectar a un individuo cualquiera varias veces de media al año, y además, en estos momentos en que hemos relajado las medidas externas (adiós mascarillas, etc.) e internas (cada vez se vacunan menos personas con refuerzos), la presión evolutiva se ha relajado en este sentido, lo cual da más margen de "maniobra" para que otros factores aleatorios hagan aparición sin afectar demasiado ya la capacidad de supervivencia del virus.
7. En este punto cabe recordar que el SARS-CoV-2 tuvo un "hermano" filogenéticamente muy cercano no hace tantos años (2003), el SARS-CoV-1. Estos hermanos son muy parecidos en su genoma (entran a la célula usando los mismos receptores, tienen ambos la famosa espiga S, etc.), pertenecen a la misma familia y subfamilia vírica, y, de hecho; son muy similares en cuanto a comportamiento y síntomas...con la excepción de que el difunto SARS-CoV-1 tenía una letalidad superior al 10%. 
8. ¡Y no se conoce exactamente qué diferencia genómica entre estos dos hermanos es la que produce esa enorme diferencia en la letalidad! (es decir, no se sabe bien qué gen o genes lo hacían tan letal). Esto significa que, sin duda, existe el potencial para que el cambio aleatorio en parte del genoma del SARS-CoV-2 produzca un aumento radical en su letalidad. Esa posibilidad está ahí, es real, y el SARS-CoV-1 lo corrobora.
9. En el peor escenario posible, ahora que billones de viriones se replican sin cesar por el mundo, con una presión evolutiva más relajada (lo cual permite y favorece que el virus pueda permitirse el "lujo" de disminuir un poco su R0), no se puede descartar que una variante extremadamente letal haga aparición en los próximos meses, años o décadas.
10. Además, incluso una letalidad pongamos del 5%, sería totalmente estable en el sentido evolutivo. Incluso una del 10%. De hecho, históricamente hemos tenidos enfermedades con mortalidad mucho mayor que han permanecido durante siglos con nosotros. La viruela, por ejemplo; ha tenido siempre una letalidad que ronda el 30% y evolutivamente nunca se vio forzada a disminuir la misma. Estuvo con nosotros hasta que la vacunación masiva la erradicó (lástima que los coronavirus tengan una tasa de mutación tan alta que hagan muy difícil hacer lo mismo con ellos).

Conclusión.

Virgencita, virgencita, que me quede como estoy...Es lo mejor que nos podría pasar. El escenario más deseable es aquel en el que el virus no aumenta su letalidad por encima del 1%, aunque continúe mermando psicológica y económicamente a la sociedad globalizada en la que vivimos. Serán años y décadas duras, pero el sistema no colapsará del todo, al menos no por culpa de este virus. El bienestar social disminuirá, la asistencia sanitaria se verá mermada y fatigada en general, la economía sufrirá como lo ha hecho desde el 2020, y toda esta inestabilidad se unirá a otros factores como la escasez energética o las guerras para retroalimentarse. Un escenario poco apetecible pero que aún así es lo mejor que nos podría pasar.

El peor escenario incluye una próxima variante (o cepa) similar en cuanto a letalidad al SARS-CoV-1. Esta nueva variante nos pillaría con el pie cambiado, en medio de una relajación total de las medidas externas y con un intento mundial por volver a recuperar el estado masivo de globalización y comunicación. Si esto sucediese, rápidamente la asistencia sanitaria quedaría desbordada por completo (ya casi lo está en el escenario actual), y la mortalidad por tanto sería aún mayor. Entonces, sería posible que 10 de cada 100 personas que contrajesen esta variante pereciera de COVID, si no más. Y si el R0 se mantiene similar al actual (o incluso aunque cayese a la mitad) la variante letal se podría esparcir por el mundo ya que en estos momentos la presión evolutiva es mínima y el factor R0 no es ya tan crucial. 

Es más, debido a que una mayor letalidad supone una enfermedad más larga de media (acabe en muerte o en sanación), eso implica un mayor tiempo de media en que un infectado se mantiene contagiando la enfermedad, lo cual llevará a que de hecho, la mayor letalidad en un escenario donde la presión evolutiva en favor de aumentar la tasa de contagio es casi nula, ¡se pudiera ver incluso favorecida!

Entonces se podría dar el caso hipotético de que una futura variante irrumpa de manera aleatoria con una letalidad similar a la del SARS-CoV-1, con una tasa de contagio similar (o algo menor a la de las variantes actuales) pero que aún así se vuelva dominante debido a la relajación de la presión evolutiva en favor de altas R0, y a que una mayor letalidad se podría beneficiar del mayor tiempo medio contagiando que se pasa un enfermo (antes de morir o de sanar) y a que la atención sanitaria colapsaría rápidamente. Si en algún momento este escenario se hiciese realidad, 1000 millones de personas podrían morir al cabo de un año aproximadamente, y la sociedad podría colapsar por completo incluso antes. Es sin duda, lo peor que podría pasar. 

Y ciertamente la probabilidad será mayor o menor, pero la posibilidad a la vista de los hechos (por ejemplo, el comportamiento de su hermano SARS-CoV-1) parece innegable. Es más, la probabilidad aumenta con el factor tiempo, y tiempo es lo que va a tener de sobra el SARS-CoV-2 para "investigar" y recorrer casi todas las combinaciones génicas posibles durante las décadas o siglos en los que conviviremos con el nuevo coronavirus.

Y aunque se desea y se busca una milagrosa vacuna o potentes antivirales; la historia de otras enfermedades deben ponernos los pies en el suelo: nunca se ha logrado tal cosa para la gripe (una enfermedad causada por otro virus también de ARN monocatenario) o para el virus que causa el SIDA (donde el problema es la enorme tasa de mutación del mismo). Hay muchas enfermedades que la humanidad no ha conseguido erradicar pese a décadas de esfuerzos, y muy probablemente el SARS-CoV-2 será un nuevo elemento a añadir en la lista.

Así pues recemos todos; Virgencita, virgencita, que me quede como estoy...

What happens when we die (Midnight Mass)

 Life is a dream [...]  (Midnight Mass Ending Conversation)

Ayer terminé de ver una inesperadamente profunda y filosófica serie publicada en Netflix: Misa de medianoche. Una serie superficial en apariencia, pero que esconde grandes monólogos existencialistas que me hicieron reflexionar en más de una ocasión. Uno de los mejores de tales monólogos, ocurre cuando una de las protagonistas, Erin; trata de explicar qué ocurre según ella cuando morimos. De hecho, sus palabras me recordaron mis últimas entradas de blog: la vida es sueño, el mundo es sueño...ilusión cognitiva. Os dejo a continuación la transcripción completa en inglés (para que no se pierda nada en la traducción) y un vídeo de YouTube con las imágenes de la escena en vivo. Disfruten y reflexionen: podrán encontrar en sus palabras algo de la cosmovisión de Schopenhauer, algo de panteísmo; incluso algo de Mainländer. Y algo más allá de todo eso, la idea respaldada por la ciencia moderna de que todo es Nada; de que nuestra percepción es una alucinación colectiva que esconde detrás la Realidad de la ausencia esencial. No existe el tiempo y todo se disuelve finalmente en pura ilusión y ficción de ser: un eterno soñar del mundo que se disuelve y olvida, como nosotros olvidamos lo que soñamos cada noche. No hay Realmente yo, ni tiempo, ni ser, ni mundo...sólo una eterna e incausada unidad insustancial: la inamovible Nada.

"Myself. My self. That's the problem. That's the whole problem with the whole thing. That word: self. That's not the word. That's not right, that isn't ... That isn't. How did I forget that? When did I forget that?

The body stops a cell at a time but the brain keeps firing those neurons, little lightning bolts like fireworks inside and I thought I'd despair, or feel afraid, but I don't feel any of that, none of it because I'm too busy. I'm too busy in this moment, remembering. 

Of course. I remember that every atom in my body was forged in a star. This matter, this body is mostly just empty space after all and solid matter? It's just energy vibrating very slowly and there is no Me. There never was. The electrons of my body mingle and dance with the electrons of the ground below me and the air I'm no longer breathing, and I remember there is no point where any of that ends and I begin. I remember I am energy, not memory, not self. My name, my personality, my choices all came after me. I was before them and I will be after and everything else is pictures picked up along the way. Fleeting little dreamlets printed on the tissue of my dying brain, and I am the lightning that jumps between. I am the energy firing the neurons and I am returning. Just by remembering, I'm returning home. It's like a drop of water falling back into the ocean of which it has always been a part. All things a part. All of us a part. You, me, my mother and my father, everyone who has ever been, every plant, every animal, every atom, every star, every galaxy. All of it. More galaxies in the universe than grains of sand on the beach and that's what we're talking about when we say God. The One. The Cosmos and its infinite dreams. We are the cosmos dreaming of itself. It's simply a dream that I think is my life, every time. But I'll forget this. I always do. I always forget my dreams. 

But now, in this split second, in the moment I remember, the instant I remember I comprehend everything at once: there is no time, there is no death, life is a dream. It's a wish made again and again and again and again and again and again and on into eternity. And I am all of it. I am everything, I am all.

 I am that I am."

El Universo es Nada

La propuesta cosmológica más aceptada actualmente sobre el origen del Universo nos habla de que el inicio de todo lo que hoy percibimos fue fruto de un proceso cuántico. Una fluctuación de vació en cierto campo cuántico primigenio que dio el pistoletazo de salida al proceso inflacionario que más tarde acabó bifurcándose deviniendo en el zoo de partículas de las que habla el modelo estándar. A esa fluctuación espontánea se la conoce como Big Bang, donde el Bang más o menos serían esos segundos inflacionarios durante los cuales el espacio-tiempo aumentaba en tamaño de manera exponencial finalizando por último completamente relleno de esas partículas más mundanas que hoy en día detectamos experimentalmente de manera más o menos directa.

Pues bien, si el inicio de todo fue un proceso cuántico; es decir, una espontánea fluctuación en un campo cuántico. Entonces tal evento primigenio, junto con todo lo que derivó de tal proceso (el Universo percibido), debe estar sujeto a la ley cuántica. En otras palabras: tanto el inicio como el devenir pasado, presente y futuro del mundo deben acatar los mandamientos cuánticos y deben ajustarse a su Naturaleza esencial. ¿Y cuál es la representación más importante del reino cuántico? Pues que todo fenómeno se reduce a la mera probabilidad. No hay un estado de ser definitivo, sino un estado matemático de probabilidad de ser. Nada en el mundo cuántico es y está en un estado definitivo y determinado; sino que todo vagabundea a lo largo de una onda de probabilidad que dictamina en qué porcentaje un ente tiene una determinada cualidad y en que porcentaje tiene tal otra. Todo es difuso e ilusorio y ninguna existencia física parece posible: el principio de incertidumbre se encarga de ello.

No es esta incertidumbre matemática el único rasgo sorprendente de la cuántica, pero sí el más relevante; y más aún cuando se aplica a las variables no complementarias de tiempo y energía (en lugar de a las de posición y cantidad de movimiento). Recordemos que grosso modo (Einstein mediante) energía y masa son cualidades equivalentes, por lo que cuando aplicamos este principio sobre el concepto de energía descubrimos que es posible que algo (lo que entendemos como partícula, masiva o no) aparezca literalmente como una pequeña fluctuación o perturbación sobre el vacío de un campo cuántico determinado; con la única condición de que la relación entre el tiempo que dicha perturbación permanezca como fenómeno en el mundo y la cantidad de energía (~masa) que tal ente posea obedezcan la inecuación que constituye el principio de indeterminación. Esto supone que cuanta más masa posea este ente (perturbación o fluctuación) aparecido desde el vacío cuántico, antes debe tal ente desaparecer de nuevo en la nada.

Pero remarquemos de nuevo que lo que entendemos por partícula no es más que una perturbación o fluctuación matemática dentro de un campo cuántico; en concreto, lo que anteriormente denominamos como masa (~energía) se traduce en cuál es la frecuencia y la amplitud de la onda de probabilidad ocurrida en dicho campo cuántico. Esta onda de probabilidad o perturbación en el campo cuántico (i.e., la partícula) posteriormente se mueve y cambia según el otro andamiaje fundamental del mundo cuántico: la ecuación de Schrödinger. Esta ecuación simplemente va a determinar el cambio en la amplitud, frecuencia, y el modo de vibración en general que va a sufrir esa onda de probabilidad en el tiempo.

Y ocurre una cosa sorprendente al unir los dos conceptos cuánticos arriba descritos: la apariencia de partículas virtuales. Estas partículas, base del andamiaje principal del modelo estándar, vienen a ser partículas normales y corrientes (es decir, perturbaciones u ondulaciones matemáticas) pero que tienen una peculiaridad especial: aparecen sin causa previa pero se desintegran y desaparecen de nuevo en la nada muy rápidamente. Realmente sorprendente: tenemos un ente matemático (un espontáneo proceso de fluctuación ondulatoria) que sucede sin causa previa (sin que nada anterior ni exterior actúe o impulse para que tal fenómeno ocurra) y que debe desaparecer (siguiendo el principio de indeterminación) tan rápido que tal fluctuación en esencia es como si no hubiese ocurrido (para que lo entendáis, no hay a priori modo de que jamás una partícula virtual pueda ser directamente detectada de modo alguno). De hecho a eso se reduce en realidad el asunto y de ahí viene el apodo de "virtual": esas partículas espontáneas e incausadas deben aparecer y desaparecer de modo que su existencia no sea en modo alguno detectables, es decir; como si no hubieran existido en realidad.

Y por fin llegamos al quid de lo que se pretendía explicar en este artículo: al principio del texto describimos el inicio de nuestro Universo como un proceso espontáneo de fluctuación cuántica. Ahora detectamos una equivalencia con lo que hemos denominado partícula virtual más que evidente. El Universo emerge, según el modelo cosmológico más aceptado, como una perturbación (matemática) incausada sobre un campo cuántico primigenio que posteriormente derivó en subsecuentes procesos de creación y desintegración de otras partículas (proceso que también sucede en el modelo estándar, donde una partícula virtual puede desintegrarse en otras partículas virtuales siempre que se respete la ley de conservación de la masa y el principio de indeterminación).

Por lo tanto nuestro Universo percibido podría entenderse en esencia como un proceso virtual en paridad a lo que ocurre en el modelo estándar con las partículas virtuales. Una energética perturbación (un ente matemático de probabilidad sin estado físico definido) emergió del vació de un campo cuántico primigenio de manera incausada (i.e., que nada exterior o externo a tal perturbación actuó sobre este evento espontáneo). Y por lo tanto, según el principio de indeterminación, dicha perturbación primigenia (la energía necesaria tomada de la Nada en dicho evento) debe devolverse (es decir, desaparecer) de manera que tal perturbación (y el resto de ondulaciones derivadas que han ido ocurriendo durante millones de años) deben terminar (y terminarán) de acuerdo a la inecuación del principio de indeterminación del que ya hemos hablado: tan "rápido" que, a efectos prácticos, sea como si en realidad (en esencia) nada hubiese ocurrido.

Podemos concluir así que eso que todos entendemos como Universo no es en realidad (en esencia) Nada tangible o definido, que no hay, pese a que nuestra percepción cognitiva ilusoria nos pretenda "engañar", más que un caduco proceso matemático "fantasma" o virtual con apariencia de ser.

2 AM

 

I get in from work at 2 AM

And sit down with a beer

Turn on the late night TV

And then I wonder why I'm here

It's meaningless and trivial

And it washes over me

And once again I wonder

Is this all there is for me

Here I am again

Look at me again

Here I am again

On my own

Trying hard to see

What there is for me

Here I am again

On my own

Life seems so pathetic

I wish I could leave it all behind

This canvas chair, this bed

These walls that fall in on my mind

Hold on for something better

That just drags you through the dirt

Do you just let go or carry on

And try to take the hurt

Here I am again

Look at me again

Here I am again

On my own

Trying hard to see

What there is for me

Here I am again

On my own

Oh

Here I am again

Look at me again

Here I am again

On my own

Trying hard to see

What there is for me

Here I am again

On my own

Here I am again

Look at me again

Here I am again

On my own

Trying hard to see

What there is for me

Here I am again

On my own

Alone again

Alone again

I'm here on my own

Cambio de paradigma mundial

En mayo del año pasado, apenas pasada la primera ola del nuevo coronavirus, escribí un artículo donde detallaba los, por entonces, desconocidos cuatro factores que irían a determinar literalmente el futuro "sano" de nuestra civilización tal y como la conocíamos. Ahora ya conocemos lo suficiente del virus y de la enfermedad que causa como para responder a las preguntas que dejé en su momento en el aire. Vamos a verlo:

1) Conocer cuánto dura la inmunidad (memoria) hacia el SARS-CoV-2 y cuánta seroprevalencia existe actualmente (lo que determinará la relación infectados/muertos: letalidad, y lo lejos o cerca que estamos de la inmunidad de grupo). También conocer si esta inmunidad adquirida es eficiente y suficiente para no volver a infectarse del virus aunque sea de manera más leve.

Todavía no está clara la duración exacta de la inmunidad, pero hay algo claro: su cota superior es de un año o dos como máximo. Y además, ya se sabe que existen variantes (o cepas) del virus capaces de infectar a personas que pasaron otra variante diferente del mismo. Esto ocurre por ejemplo con la actual variante sudafricana.

2) Cómo afecta los cambios de temperatura y humedad al virus.

Parece ser que le afecta relativamente poco en comparación a otros virus que causan enfermedad respiratoria como es el caso de la gripe. Esto favorece mucho que su latencia sea casi anual, lo cual favorece su capacidad para generar nuevas variantes o cepas de manera casi continua en el actual escenario de pandemia.

3) Conocer si es posible realizar una vacuna eficiente, barata y fácil de producir en masa; y de ser posible, para cuándo estaría al alcance de 7.000 millones de personas.

Como era obvio, la capacidad para producir una vacuna en masa para toda la población del planeta se está viendo que es de momento pura utopía. Se va a requerir de muchos meses (años para los países no desarrollados) en vacunar a toda la población, lo cual va a permitir que siempre exista un reservorio constante donde el virus mutará con más eficiencia para sortear dichas vacunas al verse bajo presión evolutiva. En el momento en que toda la población de un país este vacunada, se verá que hay que revisar la vacuna para proteger de nuevas variantes aparecidas...y vuelta a empezar.

4) Determinar si la tasa de mutación de este virus de ARN monocatenario positivo, una vez se vea bajo presión evolutiva (ya sea debido a que se logre vacuna o inmunidad de grupo "natural"), le permitirá zafarse con facilidad o no de esta barrera inmune creando nuevas cepas o cambios significativos (como es capaz de hacer la gripe, por ejemplo, o incluso otros coronavirus hermanos, de cuyos resfriados no se libra casi nadie año tras año por mucho que se inmunice la gente de ellos).

El virus ha demostrado que tiene una capacidad para cambiar y modificarse formidable. Ya se han detectado varias cepas o variantes con más de 17 mutaciones acumuladas en la proteína que da forma a la espiga S...¡y todavía no ha sentido la presión evolutiva de las vacunación en curso! Es mucho más que probable que, en el actual escenario mundial de pandemia, siempre vaya a surgir en algún lugar una cepa resistente a cualquier vacuna que posteriormente se extenderá por el planeta reemplazando a la variante anterior. La gripe actúa de manera parecida desde hace muchas décadas y hemos sido incapaces de frenarla hasta el momento.

Conclusión.

Los científicos aún no lo afirman por miedo a ser tachados de alarmistas o pesimistas, pero la morfología del nuevo coronavirus tiene todas las propiedades necesarias para convertirse en una enfermedad endémica a nivel mundial. Algo similar a lo que ocurre con la gripe (otro virus de ARN)...pero peor. Y será peor porque se contagia mucho más fácilmente, con una tasa R0 bastante superior a la de la gripe, porque se ve afectado menos que la gripe por los cambios de temperatura y humedad, y porque su letalidad es ligeramente superior en menores de 60 años...pero mucho mayor que la de la gripe en edades superiores. La tormenta perfecta ha alcanzado a nuestra sociedad. Tendremos que aprender a convivir con esta "supergripe" que, de momento y quizás durante muchos años, va a producir un profundo cambio de paradigma a nivel mundial. Estamos a las puertas de una desglobalización que llevará al mundo a su estado anterior a la década de los 90.