Computadora de software húmedo

Las células pueden considerarse, en muchos sentidos, como una forma de software húmedo natural, similar al concepto de que el cerebro humano es el modelo preexistente para el software húmedo complejo. En su libro Wetware: A Computer in Every Living Cell (2009), Dennis Bray explica su teoría de que las células, la forma más básica de vida, son simplemente una estructura computacional altamente compleja, como una computadora. Para simplificar uno de sus argumentos, una célula puede verse como un tipo de computadora, utilizando su arquitectura estructurada. En esta arquitectura, al igual que en una computadora tradicional, muchos componentes más pequeños operan en conjunto para recibir información, procesarla y calcular una salida. En un análisis simplificado y no técnico, la función celular se puede dividir en los siguientes componentes: la información y las instrucciones para la ejecución se almacenan como ADN en la célula; el ARN actúa como fuente de información codificada de forma distintiva, procesada por ribosomas y otros factores de transcripción para acceder al ADN, procesarlo y producir una proteína. El argumento de Bray a favor de considerar las células y las estructuras celulares como modelos de dispositivos computacionales naturales es importante al considerar las teorías más aplicadas del software húmedo a la biorrobótica. ^{[ 1 ]}

El software biológico y la biorrobótica son conceptos estrechamente relacionados, que se basan en principios generales similares. Una estructura biorrobótica puede definirse como un sistema modelado a partir de un complejo orgánico preexistente o un modelo como células (neuronas) o estructuras más complejas como órganos (cerebro) u organismos completos. ^{[ 8 ]} A diferencia del software biológico, el concepto de biorrobótica no siempre implica un sistema compuesto de moléculas orgánicas, sino que puede estar compuesto de material convencional diseñado y ensamblado en una estructura similar o derivada de un modelo biológico. La biorrobótica tiene numerosas aplicaciones y se utiliza para abordar los desafíos de la arquitectura informática convencional. Conceptualmente, diseñar un programa, robot o dispositivo computacional a partir de un modelo biológico preexistente, como una célula o incluso un organismo completo, proporciona al ingeniero o programador la ventaja de incorporar a la estructura las ventajas evolutivas del modelo. ^{[ 9 ]}

En 1999, William Ditto y su equipo de investigadores del Instituto Tecnológico de Georgia y la Universidad de Emory crearon una forma básica de computadora biológica capaz de realizar sumas simples aprovechando las neuronas de las sanguijuelas . ^{[ 3 ]} Se utilizaron sanguijuelas como organismo modelo debido al gran tamaño de sus neuronas y la facilidad asociada con su recolección y manipulación. Sin embargo, estos resultados nunca se han publicado en una revista revisada por pares , lo que plantea dudas sobre la validez de las afirmaciones. La computadora pudo completar sumas básicas a través de sondas eléctricas insertadas en la neurona. Sin embargo, la manipulación de corrientes eléctricas a través de las neuronas no fue un logro trivial. A diferencia de la arquitectura de computadoras convencional, que se basa en estados binarios de encendido/apagado, las neuronas son capaces de existir en miles de estados y comunicarse entre sí a través de conexiones sinápticas, cada una conteniendo más de 200 000 canales. ^{[ 12 ]} Cada una puede cambiar dinámicamente en un proceso llamado autoorganización para formar y reformar constantemente nuevas conexiones. Eve Marder , neurobióloga de la Universidad de Brandeis , escribió un programa informático convencional llamado pinza dinámica, capaz de leer los impulsos eléctricos de las neuronas en tiempo real e interpretarlos . Este programa se utilizaba para manipular las señales eléctricas que ingresaban a las neuronas para representar números y para que se comunicaran entre sí y devolvieran la suma. Si bien esta computadora es un ejemplo muy básico de una estructura de hardware biológico, representa un ejemplo pequeño con menos neuronas que las que se encuentran en un órgano más complejo. Ditto cree que al aumentar el número de neuronas presentes, las señales caóticas que se envían entre ellas se autoorganizarán en un patrón más estructurado, como la regulación de las neuronas cardíacas para lograr un latido constante, como se observa en los humanos y otros organismos vivos. ^{[ 3 ]}

Tras su trabajo creando una computadora básica a partir de neuronas de sanguijuela , Ditto continuó trabajando no solo con moléculas orgánicas y software húmedo, sino también en el concepto de aplicar la naturaleza caótica de los sistemas biológicos y las moléculas orgánicas a materiales convencionales y compuertas lógicas . Los sistemas caóticos presentan ventajas para generar patrones y calcular funciones de orden superior como la memoria, la lógica aritmética y las operaciones de entrada/salida . ^{[ 13 ]} En su artículo «Construcción de un chip de computadora caótico» , Ditto analiza las ventajas de la programación mediante el uso de sistemas caóticos, con su mayor sensibilidad para responder y reconfigurar las compuertas lógicas en su chip caótico conceptual. La principal diferencia entre un chip de computadora caótico y un chip de computadora convencional radica en la reconfigurabilidad del sistema caótico. A diferencia de un chip de computadora tradicional, donde un elemento de matriz de compuertas programable debe reconfigurarse mediante la conmutación de muchas compuertas lógicas de propósito único, un chip caótico puede reconfigurar todas las compuertas lógicas mediante el control del patrón generado por el elemento caótico no lineal. ^{[ 13 ]}

La biología cognitiva evalúa la cognición como una función biológica básica. W. Tecumseh Fitch , profesor de biología cognitiva en la Universidad de Viena , es un teórico destacado en el campo de la intencionalidad celular. Esta idea postula que no solo los organismos completos poseen un sentido de intencionalidad, sino que las células individuales también lo poseen a través de su capacidad de adaptación y reorganización en respuesta a ciertos estímulos. ^{[ 14 ]} Fitch aborda el concepto de nanointencionalidad, específicamente en relación con las neuronas, y su capacidad para ajustar reordenamientos y crear redes neuronales. Considera que la capacidad de células como las neuronas para responder de forma independiente a estímulos como el daño constituye la "intencionalidad intrínseca" celular, explicando que, si bien se encuentra en un nivel mucho más simple que la intencionalidad a nivel cognitivo humano, esta capacidad básica de los seres vivos (la respuesta a estímulos) proporciona los componentes básicos necesarios para la cognición y la intencionalidad de orden superior. ^{[ 14 ]} Fitch describe el valor de su investigación para áreas específicas de la informática, como la inteligencia artificial y la arquitectura de computadoras. Afirma: «Si un investigador pretende crear una máquina consciente, hacerlo con interruptores rígidos (ya sean tubos de vacío o chips de silicio estáticos) es ir por el camino equivocado». ^{[ 14 ]} Fitch cree que un aspecto importante del desarrollo de áreas como la inteligencia artificial es el software biológico con capacidad nanointencional y autónoma para adaptarse y reestructurarse.

En una revisión de la investigación mencionada anteriormente, realizada por Fitch, Daniel Dennett , profesor de la Universidad de Tufts, analiza la importancia de la distinción entre el concepto de hardware y software al evaluar la idea de "wetware" y material orgánico como las neuronas. Dennett aborda el valor de observar el cerebro humano como un ejemplo preexistente de wetware. Considera que el cerebro posee "la capacidad de una computadora de silicio para asumir una variedad ilimitada de funciones cognitivas temporales". ^{[ 15 ]} Dennett discrepa con Fitch en ciertos aspectos, como la relación entre software/hardware y wetware, y las capacidades de una máquina con wetware. Dennett subraya la importancia de realizar más investigaciones sobre la cognición humana para comprender mejor los mecanismos intrínsecos mediante los cuales el cerebro humano puede operar, y así crear una computadora orgánica más eficaz. ^{[ 15 ]}

Las computadoras de hardware biológico no deben confundirse con los dispositivos cerebro en un chip , que están dirigidos principalmente a reemplazar los modelos animales en la evaluación preclínica de fármacos. ^{[ 16 ]} Las computadoras de hardware biológico modernas utilizan tecnología similar derivada del campo del cerebro en un chip, pero aún no se han establecido aplicaciones médicas específicas de la computación de hardware biológico.

Las computadoras de software biológico pueden tener implicaciones éticas sustanciales, ^{[ 17 ]} por ejemplo relacionadas con posibles potenciales de consciencia y sufrimiento y tecnología de doble uso.

Además, en algunos casos el cerebro humano mismo puede estar conectado como una especie de "software húmedo" a otros sistemas de tecnología de la información, lo que también puede tener grandes implicaciones sociales y éticas, ^{[ 18 ]} incluyendo cuestiones relacionadas con el acceso íntimo a los cerebros de las personas. ^{[ 19 ]} Por ejemplo, en 2021 Chile se convirtió en el primer país en aprobar una ley neurológica que establece derechos a la identidad personal, el libre albedrío y la privacidad mental. ^{[ 20 ]}

El concepto de insectos artificiales ^{[ 21 ]} puede plantear cuestiones éticas importantes, incluidas cuestiones relacionadas con la disminución de las poblaciones de insectos .

Queda por determinar si los organoides cerebrales humanos podrían desarrollar algún grado o forma de conciencia. Si podrían adquirir un estatus moral, con los derechos y límites correspondientes, también podrían ser preguntas futuras. Existen investigaciones sobre cómo detectar la conciencia. ^{[ 22 ]} Dado que los organoides cerebrales podrían adquirir funciones neuronales similares a las del cerebro humano, la experiencia subjetiva y la conciencia podrían ser factibles. Además, es posible que las adquieran tras ser trasplantados a animales. Un estudio señala que, en diversos casos, podría ser moralmente permisible "crear animales autoconscientes mediante el injerto de organoides cerebrales humanos, pero en tal caso, el estatus moral de dichos animales debería considerarse cuidadosamente". ^{[ 23 ]}

Aunque ha habido pocos avances importantes en la creación de una computadora orgánica desde la calculadora basada en neuronas desarrollada por Ditto en la década de 1990, la investigación continúa impulsando el campo, y en 2023 investigadores de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign construyeron una computadora funcional utilizando 80 000 neuronas de ratón como procesador capaz de detectar señales eléctricas y de luz. ^{[ 27 ]} Proyectos como el modelado de vías caóticas en chips de silicio por Ditto han permitido descubrir formas de organizar los chips de silicio tradicionales y estructurar la arquitectura de las computadoras para que sean más eficientes y estén mejor estructuradas. ^{[ 13 ]} Las ideas que surgen del campo de la biología cognitiva también ayudan a seguir impulsando descubrimientos sobre cómo estructurar sistemas para la inteligencia artificial, para imitar mejor los sistemas preexistentes en los humanos. ^{[ 14 ]}

En una computadora fúngica propuesta que utiliza basidiomicetos , la información se representa mediante picos de actividad eléctrica, se implementa un cálculo en una red de micelio y se establece una interfaz a través de cuerpos fructíferos. ^{[ 28 ]}

La conexión de organoides cerebrales (incluidos los sistemas biológicos similares a computadoras) con otros tejidos nerviosos podría ser factible en el futuro, ^{[ 23 ]} al igual que la conexión de neuronas artificiales físicas (no necesariamente orgánicas) y el control del tejido muscular . ^{[ 29 ] [ 30 ]} Los módulos externos de tejido biológico podrían desencadenar trenes paralelos de estimulación hacia el cerebro. ^{[ 31 ]} Los dispositivos totalmente orgánicos podrían ser ventajosos porque podrían ser biocompatibles , lo que permitiría su implantación en el cuerpo humano. ^{[ 21 ]} Esto podría posibilitar tratamientos para ciertas enfermedades y lesiones del sistema nervioso. ^{[ 21 ]}

• A finales de 2021, científicos, entre ellos dos de Cortical Labs , demostraron que las células cerebrales cultivadas e integradas en sistemas digitales pueden realizar tareas dirigidas a objetivos con puntuaciones de rendimiento . En concreto, las células cerebrales humanas aprendieron a jugar a un Pong simulado (mediante estimulación electrofisiológica), un juego que aprendieron más rápido que los sistemas de inteligencia artificial conocidos, aunque con un nivel de habilidad inferior al de la IA y los humanos. Además, el estudio sugiere que proporciona la primera evidencia empírica de diferencias en la capacidad de procesamiento de información entre neuronas de distintas especies, ya que las células cerebrales humanas obtuvieron mejores resultados que las de ratón. ^{[ 32 ] [ 33 ] [ 34 ]}
• También en diciembre de 2021, investigadores del Instituto Max Planck de Investigación de Polímeros (MPI-PR) informaron sobre el desarrollo de electrónica neuromórfica orgánica de bajo consumo que integraron en un robot, permitiéndole aprender sensoriomotoramente en el mundo real, en lugar de mediante simulaciones. Para el chip, se utilizaron polímeros recubiertos con un gel rico en iones para que el material pudiera transportar una carga eléctrica como las neuronas reales . ^{[ 21 ] [ 35 ]}
• En 2022, investigadores del MPI-PR demostraron una neurona artificial de impulsos basada en polímeros que opera en el entorno biológico húmedo, lo que permite una operación sinérgica entre los componentes artificiales y biológicos. ^{[ 36 ] [ 37 ]}
• En 2025, Cortical Labs comenzó a ofrecer un servicio en línea que alquilaba el acceso a sus computadoras CL1 de hardware biológico, a las que se podía acceder mediante una interfaz Python . En febrero de 2026, el desarrollador independiente Sean Cole utilizó este acceso a Python para enseñar a una colonia de células cerebrales humanas a jugar Doom en aproximadamente una semana. ^{[ 38 ]} Las células cerebrales se derivaron de los propios glóbulos blancos del director ejecutivo, que se convirtieron en células madre pluripotentes inducidas y luego se indujeron a neuronas. ^{[ 39 ]}

Tres empresas se están centrando en la computación biológica utilizando neuronas vivas:

• FinalSpark , Suiza, fundada en 2014.
• Koniku , EE. UU., fundada en 2015.
• Cortical Labs , Australia, fundada en 2020.