Estamos viviendo un momento de gran confusión, de desconcierto, de incertidumbres múltiples. No hablo solo del momento geopolítico tan brutalista y repulsivo que nos está tocando vivir. No. Hablo de lo que nos está pasando en nuestra vida diaria de militante, de académico, de intelectual, de activista, de persona de izquierda comprometida con el deseo de construir, cada cual a su nivel, un mundo mejor, más igualitario, más justo y solidario.

Estamos en un período de increíble imprevisibilidad. De odio, de indignidad, de brutalidad, repito. Nos cuesta entender. Nuestras herramientas conceptuales se revelan, en parte, obsoletas. Nos cuesta explicar lo que nos está pasando.

Con prudencia, quizás pudiéramos avanzar que una de las causas de este pasmo actual es la nueva gran ruptura tecnológica que estamos viviendo y que, una vez más, está desbaratando el modelo de comunicación dominante —el de las redes sociales— al que ya nos estábamos acostumbrando para el bien y para el mal.

Como lo he dicho a menudo : toda gran ruptura en el ámbito de la comunicación acarrea —i-ne-vi-ta-ble-mente— disfuncionamientos y rupturas en el orden de las sociedades. Y pone en crisis un valor fundamental : la libertad.

Pensemos simplemente en los cambios decisivos de todo tipo que provocó la invención de la escritura ; o la expansión de la imprenta ; o la irrupción de Internet…

Mi tesis es que estamos viviendo uno de esos grandes cortes disruptivos y que debemos estar listos para enfrentarlo. Porque una vez más de lo que se trata es de dar la batalla por nuestros valores y nuestras libertades.

¿Qué está pasando?

El 7 de octubre pasado, el Premio Nobel de Física 2025 le fue concedido a tres científicos —John Clarke, Michel H. Devoret y John M. Martinis— por haber llevado a escala humana uno de los fenómenos más extraños del mundo cuántico: el efecto túnel.

El túnel cuántico ocurre cuando una partícula atraviesa directamente una barrera que, según la física clásica, sería infranqueable. Es como lanzar una pelota contra una pared y verla aparecer intacta al otro lado, sin que la pared ni la pelota sufran el menor daño. Este fenómeno, que está en la base del funcionamiento de los transistores —esos diminutos mecanismos que hacen posible, integrados en los microprocesadores, los algoritmos de la inteligencia artificial—, suele desvanecerse en sistemas más grandes. Por eso no vemos personas atravesando paredes en la vida cotidiana.

Sin embargo, en una serie de experimentos realizados en la Universidad de California, Berkeley, entre 1984 y 1985, Clarke, Devoret y Martinis demostraron que el efecto tunel podía manifestarse a escalas mayores. Los tres investigadores diseñaron circuitos electrónicos basados en superconductores, materiales capaces de conducir la corriente eléctrica sin resistencia.

Al emplear la superconductividad —otra de las propiedades más sorprendentes de la física moderna—, estos tres científicos mostraron cómo, bajo ciertas condiciones, la naturaleza puede romper de nuevo las reglas del sentido común y dar lugar a propiedades emergentes imposibles de explicar con una lógica simple de causa y efecto lineal, sino que solo tienen explicación cuando se tienen en cuenta los efectos cuánticos colectivos de millones de átomos.

Con estos descubrimientos, la física empezó a domesticar las rarezas del mundo cuántico (que cumple un siglo este año) y a convertirlas en herramientas tecnológicas. Eso sentó las bases de los actuales avances en computación cuántica. No por casualidad, tanto Devoret como Martinis han trabajado en los ordenadores cuánticos de Google, cuyos chips cuánticos se basan en los descubrimientos de estos científicos.

De hecho, la mayoría de los desarrollos actuales de procesadores y computadoras cuánticas de tipo comercial que fabrican Google, IBM, Microsoft y otras empresas electrónicas, están basados en circuitos cuánticos electrónicos superconductores hechos a partir de lo que desarrollaron Clarke, Devoret y Martinis.

Con sus descubrimientos, los tres nuevos Premios Nobel sentaron las bases de la llamada segunda revolución cuántica, o sea, la transición de la comprensión de las leyes cuánticas a su explotación para crear tecnologías radicalmente nuevas.

Los ordenadores cuánticos —aún en proceso de desarrollo y aún en fase experimental, pero ya existentes— son máquinas capaces de resolver tareas muy complejas en muy poco tiempo. Por ejemplo, el equipo del Prof. Martinis publicó —en la revista Nature— un gran avance. Su computadora cuántica de apenas unos cien cubits superó a la supercomputadora convencional más capaz del mundo. Resolvió una tarea en 200 segundos, cuando la supercomputadora convencional hubiera necesitado 10 000 años…

La computación cuántica permite, en particular, la ejecución de modelos avanzados de aprendizaje automático o de modelos extensos de lenguaje, indispensables para desarrollar la Super-Inteligencia artificial. De tal modo que la combinación de la computación cuántica y la inteligencia artificial optimiza los procesos de aprendizaje y genera nuevos algoritmos.

La unión de la inteligencia artificial y la computación cuántica está transformando radicalmente las tecnologías de la información y de la communicación (TIC) al permitir que volúmenes gigantescos de datos sean analizados y procesados con mayor eficiencia en un tiempo mínimo.

La Super-Inteligencia Artificial Cuántica –IA Cuántica– se define como un campo emergente de la tecnología que combina la superpotencia de la computación cuántica con las funciones cada día más espectaculares de la inteligencia artificial. Algunos analistas comparan este desafío con el “proyecto Manhattan” lanzado en secreto, en 1942, en Estados Unidos, durante la Segunda Guerra Mundial, para poner a punto la bomba atómica.

Recordemos que, el año pasado, dos científicos —el estadounidense John J. Hopfield y el británico Geoffrey E. Hinton— ganaron el Premio Nobel de Física 2024 por sus trabajos fundacionales en redes neuronales artificiales, que son la base del aprendizaje automático y de la inteligencia artificial moderna. Sus descubrimientos e invenciones han permitido crear sistemas informáticos capaces de memorizar y aprender de los datos para mejorar y acelerar la puesta a punto de patrones de la Inteligencia Artificial generativa. (Cubadebate)