Hagamos un ejercicio de creatividad. Imaginemos que nos levantamos una mañana, sentimos la suavidad de las sábanas y la frescura del día antes de que salga el sol. Sin embargo, todas esas sensaciones no son reales, sino impulsos generados artificialmente por una computadora.
El filósofo Nick Bostrom planteó el juego mental de imaginar que somos un cerebro en un balde, y toda la realidad es generada para nosotros por una supercomputadora. Descartes planteó una idea muy parecida en sus meditaciones metafísicas: la hipótesis del “genio maligno”, un ser poderoso que podría engañarnos haciéndonos creer que el mundo existe tal como lo percibimos cuando en realidad todo es una ilusión. Estas especulaciones filosóficas, que alimentaron obras de ciencia ficción en la literatura y el cine, tales como Matrix, o Trascendencia, hoy traspasaron la barrera de la especulación para entrar al mundo de la experimentación.
En octubre de 2024, un consorcio internacional de científicos logró un hito en la neurociencia al mapear completamente el cerebro de una mosca de la fruta adulta, identificando cada una de sus casi 140.000 neuronas y las aproximadamente 50 millones de sinapsis que las conectan. Este “conectoma” funciona como un atlas detallado del cerebro, permitiendo a los investigadores navegar y comprender cómo se organizan y comunican los circuitos neuronales. El proyecto, publicado en Nature, utilizó inteligencia artificial y más de 21 millones de imágenes para reconstruir en 3D este complejo sistema, algo que sería imposible de hacer manualmente.
Este primer paso, que tardó décadas en concretarse, tuvo una nueva expresión en los últimos días. A través de su cuenta oficial en la red social X, el Doctor Alex Wissner-Gross, galardonado científico investigador, inventor y emprendedor, informó que la empresa Eon Systems PBC, que él mismo ayudó a fundar, tuvo éxito en un ambicioso experimento.
Un equipo de investigadores logró un avance clave en neurociencia al emular el cerebro completo de una mosca de la fruta y hacerlo funcionar dentro de una simulación digital. El experimento mostró cómo una mosca virtual puede moverse y reaccionar en un entorno computacional controlada por una copia de su propio cerebro. La simulación comparó el comportamiento con experimentos reales en el laboratorio y la coincidencia en el comportamiento fue de un 91%.
El modelo reproduce el cerebro de la especie Drosophila melanogaster (la mosca de la fruta común), que posee más de 125.000 neuronas y unas 50 millones de conexiones sinápticas. El sistema no imita el comportamiento, sino que replica el cableado neuronal real a partir de mapas detallados llamados conectomas, permitiendo que la conducta emerja de la propia actividad cerebral simulada.
En la simulación, la mosca no sólo ejecutó movimientos mecánicos: se acicateaba, se limpiaba las patas, ajustaba su postura y reaccionaba ante estímulos como lo haría en un entorno real. Incluso mostró conductas orientadas, como la búsqueda de alimento, modificando su trayectoria en función de señales sensoriales. Lo más relevante es que ese comportamiento no fue programado ni aprendido como en los sistemas de inteligencia artificial tradicionales, sino que emergió directamente de la arquitectura del cerebro simulado: del patrón de conexiones neuronales reconstruido. No había una “orden” externa que le dijera qué hacer, sino un sistema que, al funcionar, generaba conducta.
Para lograrlo, los científicos integraron el cerebro digital con un cuerpo virtual dentro de un entorno físico simulado. Utilizaron herramientas como NeuroMechFly v2 y MuJoCo, que permiten reproducir con precisión los movimientos y las interacciones del insecto. Así, el sistema completa el ciclo entre percepción, procesamiento neuronal y acción motora.
El próximo paso de los investigadores es escalar el experimento hacia la emulación del cerebro de un ratón, un desafío mucho mayor en términos de complejidad. A diferencia de la mosca, cuyo cerebro tiene poco más de 100.000 neuronas, el del ratón alcanza cerca de 70 millones. Para avanzar, los científicos están recolectando grandes volúmenes de datos sobre conexiones neuronales y actividad eléctrica, utilizando técnicas como la microscopía de expansión y sistemas de registro en tejido vivo que permiten observar cómo se activan las redes neuronales.
Este avance no solo abre la puerta a modelos cada vez más complejos, sino que también plantea importantes debates científicos y éticos. La emulación de cerebros completos podría revolucionar el estudio del sistema nervioso y facilitar la investigación de enfermedades neurológicas en entornos digitales. Sin embargo, también introduce interrogantes profundos sobre la conciencia, la identidad y los límites de la tecnología, marcando el inicio de una nueva etapa en la exploración de cerebros simulados.
Sin embargo, para simular el cerebro, los científicos tuvieron que simplificar la función neuronal. Las conexiones neuronales no funcionan como un circuito binario clásico (0 y 1), como en una computadora digital. En una neurona real, la señal no es simplemente “encendido/apagado”. Existe un fenómeno llamado potencial de acción, que sí tiene un comportamiento tipo “todo o nada” (la neurona dispara o no dispara). En ese sentido puntual, hay cierta similitud con lo binario. Pero lo importante es que antes de llegar a ese disparo, la neurona integra múltiples señales de entrada de forma gradual, analógica.
Las conexiones entre neuronas, llamadas sinapsis, no solo transmiten señales, sino que las modulan. Pueden ser más fuertes o más débiles, excitatorias o inhibitorias, y cambian con el tiempo (plasticidad). Esto hace que el sistema sea dinámico, probabilístico y adaptable. Por eso, el cerebro se parece más a una red analógica y estadística altamente compleja que a una computadora tradicional. De hecho, uno de los grandes desafíos del llamado “mind uploading” es justamente ese: traducir este sistema híbrido (eléctrico, químico y plástico) a un lenguaje digital sin perder lo que lo hace funcionar.
Lo verdaderamente disruptivo del experimento es haber demostrado que el comportamiento puede emerger de la arquitectura del cerebro. No de una supuesta magia química irrepetible en cada neurona, ni de la complejidad infinita de sus componentes, sino del patrón de conexiones: qué está vinculado con qué.
Eso nos remite a una pregunta filosófica que introducen los poshumanistas: ¿somos el detalle exacto de cada átomo que nos compone o simplemente el patrón que nuestros componentes físicos? Si lo esencial es la materia, la copia es imposible, somos irrepetibles. Pero si lo esencial es la relación, la red, entonces ese patrón podría, en teoría, correr en otro soporte. Generar lo que se denomina “brain uploading”. No en neuronas biológicas, sino en silicio; no en tejido vivo, sino en transistores. La experiencia de la mosca sugiere, por primera vez de forma concreta, que esa hipótesis no es pura especulación
El experimento, sin embargo, también muestra los límites. Muchas de las conexiones entre el cerebro y el cuerpo no estaban completamente medidas, sino inferidas, y aun así el sistema logró reproducir comportamientos con alta precisión. Pero esa mosca digital no aprende, no cambia, no evoluciona: sus conexiones son fijas. Es, en cierto sentido, una conciencia congelada, una fotografía de un organismo que funciona pero que no puede transformarse. Un espejo imperfecto que, más que resolver el misterio de la mente, lo vuelve todavía más inquietante.
FM/LT
