Ajedrez y proteínas

En 1997, un supercomputador llamado Deep Blue derrotó por primera vez a un Gran Maestro de ajedrez, el campeón mundial Gary Kasparov. Fue un momento cumbre en la historia de la llamada ‘inteligencia artificial’. Veinte años después, otro programa, llamado AlphaZero, marcaría un hito aún más sorprendente. En 24 horas, sin ningún conocimiento especial, sabiendo apenas las reglas del juego, AlphaZero aprendió a jugar mejor que cualquier jugador de carne y hueso. Empleó para tal fin una técnica llamada machine learning (aprendizaje automático), en la que la máquina juega millones de partidas contra sí misma y mejora rápidamente a punta de ensayo y error.

Se dijo entonces que, al menos en el juego del ajedrez, la humanidad había sido derrotada para siempre. Pero fue más lo que ganamos que lo que perdimos. Para entenderlo, debemos hablar de proteínas.

Las proteínas son una de las moléculas esenciales de las que están hechos los seres vivos. Simplificando bastante, imaginémoslas como las piezas de Lego de las que estamos armados. Solo que, a diferencia de los ladrillitos de Lego, que tienen sencillas formas cuboides, hay cientos de millones de proteínas distintas y cada una de ellas tiene una estructura tridimensional única y endiabladamente complicada.

Las proteínas, a su vez, están hechas de aminoácidos. Los aminoácidos determinan la forma de la proteína, y la forma de la proteína determina su función en el organismo: si hace parte, por ejemplo, del tejido nervioso o de una fibra muscular. El secreto de cómo adquieren su forma las proteínas –cómo se doblan y retuercen en el espacio hasta tomar su aspecto característico– es uno de los acertijos fundamentales de la biología. O, tal vez, lo era.

Existe un concurso, el Casp, que se celebra hace 25 años para estimular la investigación sobre estas estructuras proteínicas. Lo acaba de ganar un programa llamado AlphaFold, de la firma DeepMind, la misma creadora de AlphaZero. Como en el ajedrez, el programa empleó técnicas de inteligencia artificial para ‘aprender’ cómo interactúan entre ellos los aminoácidos y predecir así la forma de una proteína a partir de sus aminoácidos constituyentes. AlphaFold alcanzó una precisión de más del 90 % en sus predicciones. Como dijo uno de los jurados del concurso, “esto lo cambia todo”. La técnica promete revolucionar el estudio de enfermedades y el desarrollo de nuevos tratamientos. Ya se ha usado para el covid-19.

De vuelta en el planeta Colombia, el mismo día en que se publicó la noticia de AlphaFold, el senador Jorge Robledo, uno de los políticos más respetados del país, describía las plataformas de transporte como Uber como un “pinche programa de computador”: “un programita que en cualquier esquina lo consiguen”.

El senador luego diría que el comentario fue sacado de contexto y se distanció de sus implicaciones más negativas. Pero en realidad tenía algo de razón. Muchos algoritmos sofisticados, incluyendo los de inteligencia artificial, se consiguen hoy a bajo costo, incluso gratis. Pero concluir por eso que es fácil montar un servicio como Uber, o cualquier otro, ignora la complejidad que encierra cualquier sistema informático. Los algoritmos, si se quiere, son como los congresistas: uno los consigue en cualquier esquina, lo importante son los cambios que promuevan.

Ese ludismo no debería, quizás, sorprendernos. Mientras en otras partes están valiéndose de “programitas” para mejorar la oferta de transporte, desarrollar vacunas en tiempo récord o descifrar el intrincado origami de la vida, en Colombia todavía creemos que la solución de los problemas del país pasa por la redistribución de la tierra, las restricciones del comercio o la determinación de la existencia o no del ‘centro’ político.

Thierry Ways
@tways / tde@thierryw.net