TheySeeYourPhotos.com: ¿Qué revela a la IA una sola imagen?

Hoy descubriremos algo tan asombroso y simple de utilizar como aterrador por lo que supone. Todo lo que la IA de Google descubre de nuestras vidas a través de una sola fotografía. El título ya es explícito: They See Your Photos / Ellos ven tus fotos. La web promueve una visión educativa para hacernos comprender el poder de la IA (véase en muchos posts).

En un mundo donde las imágenes son el lenguaje universal de la era digital, una sola fotografía puede ser más reveladora que un diario íntimo. Imaginen subir una instantánea casual a la nube: un atardecer en la playa, un retrato familiar o incluso un objeto cotidiano como una máscara de cómic. ¿Qué secretos desvela? ¿Qué inferencias construye una inteligencia artificial sobre nuestra identidad, deseos y vulnerabilidades? 

Esta es la premisa inquietante de They See Your Photos (https://theyseeyourphotos.com/), un sitio web interactivo lanzado en noviembre de 2024 que transforma la curiosidad en una lección magistral sobre privacidad y ética en la inteligencia artificial. Como un espejo distorsionado por algoritmos, este experimento nos confronta con el poder voraz de la visión computacional, recordándonos que, en la red, nada es verdaderamente privado.

Detrás de esta herramienta se encuentra Ente, una plataforma de almacenamiento de fotos de código abierto y cifrada de extremo a extremo, fundada por Vishnu Mohandas, un ingeniero de software indio que abandonó Google en 2020 por motivos éticos. Mohandas, quien se formó en programación autodidacta en Bengaluru, se desilusionó al descubrir la colaboración de Google con proyectos militares de IA, como el análisis de imágenes de drones para el Departamento de Defensa de EE.UU. "Quería crear algo más privado, wholesome y confiable", declara en entrevistas, impulsando Ente como alternativa a Google Photos, con más de 100.000 usuarios enfocados en la privacidad. Sin embargo, convencer al público masivo de migrar de la comodidad de Google a un ecosistema cifrado resultó un desafío. Aquí entra They See Your Photos, ideado por un becario de Ente como un "golpe de marketing" que usa la arma del adversario contra sí mismo: la API de Visión de Google Cloud.

El funcionamiento es sorprendentemente simple, pero sus implicaciones, profundas. El usuario sube una imagen —o selecciona una de las muestras proporcionadas, como un paisaje andino o una figura de Warhammer— y el sitio la envía al motor de visión computacional de Google. En segundos, recibe un informe exhaustivo de tres párrafos: una narración detallada que disecciona el contenido con precisión quirúrgica. No se limita a identificar objetos (un caballo, un pincel, una máscara); infiere emociones, demografías, contextos socioeconómicos y hasta inclinaciones políticas. 

Por ejemplo, una foto de una persona sola en un paisaje desolado podría describirse como "indicando una experiencia individualista o solitaria", ignorando que alguien más podría haber tomado la imagen. Otro caso: una imagen de un modelo de miniaturas de fantasía es etiquetada como perteneciente a alguien aficionado a la jardinería, la destrucción y la contaminación, alineado con el Partido Verde —una proyección absurda que roza lo cómico, pero ilustra el sesgo inherente en los modelos de IA entrenados en datos masivos y no auditados.

Estas deducciones no son meras curiosidades técnicas; son el combustible de la economía de la vigilancia. Google Photos, con sus 1.800 millones de usuarios activos, accede a nuestras bibliotecas visuales para entrenar modelos de IA y perfilar anuncios personalizados. Aunque los usuarios pueden desactivar algunas funciones de análisis, no hay forma de impedir el escrutinio total, ya que las imágenes no están cifradas de extremo a extremo. El sitio de Ente expone esta realidad: una foto tomada con un Pixel 8 a las 13:38 del 4 de diciembre de 2024 revela no solo el dispositivo, sino intereses en ciencia ficción, gaming y posiblemente impresión 3D, proyectando un perfil de "adulto joven con aficiones en fantasía". En foros como Reddit y Hacker News, los usuarios reportan asombro y alarma: "Esto enseña por qué la privacidad importa", comenta un redditor, mientras otro bromea sobre usarlo en r/roastme para autodesprecio algorítmico.

Desde una perspectiva educativa y científica, They See Your Photos es un artefacto pedagógico invaluable. En el cruce de la ciencia de la computación y la ética de la IA, ilustra conceptos clave como el reconocimiento de patrones en redes neuronales convolucionales (CNN) y los riesgos de sesgos en datasets como ImageNet, que perpetúan estereotipos raciales y de género —por ejemplo, asumiendo siempre un fotógrafo caucásico de clase alta, independientemente del contexto. En aulas de tecnología o talleres de IA, podría usarse para debates sobre el "derecho al olvido" o regulaciones como el RGPD europeo, que exigen transparencia en el procesamiento de datos. Además, resalta avances en multimodalidad: la API de Google no solo "ve", sino que narra, integrando visión con procesamiento de lenguaje natural (PLN), un pilar de modelos como GPT-4o.

Un año después de su lanzamiento —en este noviembre de 2025—, el sitio mantiene su vigencia en un panorama donde la IA generativa acelera la extracción de datos. Publicaciones como WIRED y PetaPixel lo alabaron por democratizar el conocimiento sobre vigilancia, pero también advierten: las fotos subidas al sitio se envían a Google, por lo que Ente urge leer su política de privacidad antes de experimentar. Ente, por su parte, ofrece importación desde Google Takeout, sincronización local y ML acelerado, posicionándose como baluarte contra esta erosión de la intimidad.

En última instancia, They See Your Photos no es solo un juguete interactivo; es un llamado socrático a la introspección digital. Nos obliga a cuestionar: ¿estamos dispuestos a ceder nuestra narrativa visual a algoritmos opacos? En una era de deepfakes y perfiles predictivos, recuperar el control —mediante herramientas como Ente— no es lujo, sino imperativo ético. Suban una foto, lean el veredicto y reflexionen: la IA no solo ve; interpreta, y en esa interpretación reside nuestro futuro compartido, o fragmentado.

¿Qué podemos hacer? Algunos medios y expertos sugieren medidas concretas para mitigar riesgos:

- Evitar la sincronización automática de las fotos con plataformas que puedan analizarlas sin tu control.

- Eliminar metadatos de las imágenes (por ejemplo, con herramientas como Exiftool) antes de subirlas o compartirlas.

- Utilizar servicios de almacenamiento más privados, como Ente o Proton Drive, que cifran los datos de extremo a extremo.

- Aplicar prácticas de alfabetización digital: educar a usuarios (especialmente jóvenes) sobre qué tipo de inferencias puede hacer una IA a partir de una imagen.

La web They See Your Photos es inquietante: una sola foto basta para que la IA de Google deduzca tus gustos, tu estado emocional, tu nivel socioeconómico e incluso afinidades políticas. https://t.co/lwM3IIPBrs No es magia: es visión computacional sin control democrático. Sube una… pic.twitter.com/p8EbLv6ZGS

— Mikel Agirregabiria (@agirregabiria) November 15, 2025

La ilusión del tiempo: El enigma temporal visto por la física

Alberto Casas, físico teórico español e investigador del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en el Instituto de Física Teórica (IFT) UAM-CSIC, nos invita en “La ilusión del tiempo” a cuestionar una de las certezas más arraigadas de nuestra existencia: la naturaleza del tiempo. Doctor en Física Teórica por la Universidad Autónoma de Madrid, Casas ha dedicado su carrera al estudio de la física de partículas elementales y la cosmología, campos que lo han situado en la vanguardia de la divulgación científica en España. Su capacidad para transformar conceptos complejos en narrativas accesibles lo ha convertido en un referente para quienes buscan comprender los enigmas fundamentales del universo.

“La ilusión del tiempo” no es simplemente otro libro de divulgación científica; es una exploración profunda y rigurosa que nos lleva desde nuestra experiencia cotidiana del tiempo hasta las fronteras más abstractas de la física moderna. Casas construye su argumento con la meticulosidad de un físico y la claridad de un maestro, guiándonos a través de siglos de pensamiento científico y filosófico.

El libro comienza desmontando nuestras intuiciones sobre el tiempo. Esa sensación de que el pasado es inmutable, el presente fugaz y el futuro abierto a posibilidades, resulta ser mucho más problemática de lo que imaginamos. A través de las teorías de Newton, Einstein y la mecánica cuántica, Casas demuestra cómo la ciencia ha ido erosionando progresivamente nuestra comprensión intuitiva del tiempo.

La obra se adentra en la relatividad especial y general, explicando cómo el tiempo no es absoluto sino relativo al observador, cómo puede dilatarse o contraerse según la velocidad y la gravedad. Más perturbador aún, nos muestra cómo, desde la perspectiva de las ecuaciones fundamentales de la física, no existe una dirección privilegiada del tiempo. Las leyes microscópicas son simétricas temporalmente: funcionan igual hacia adelante que hacia atrás.

Uno de los aspectos más fascinantes que aborda Alberto Casas es la aparente contradicción entre la reversibilidad temporal de las leyes fundamentales y nuestra experiencia del tiempo como unidireccional. ¿Por qué envejecemos? ¿Por qué recordamos el pasado pero no el futuro? La respuesta, nos explica, reside en la termodinámica y el concepto de entropía. El tiempo, tal como lo experimentamos, emerge de procesos estadísticos y del aumento constante del desorden en el universo.

El autor también explora territorios más especulativos pero igualmente rigurosos: la naturaleza del “ahora”, la posibilidad de que el tiempo sea una ilusión emergente de algo más fundamental, y las implicaciones de la mecánica cuántica para nuestra comprensión temporal. ¿Es el universo un bloque tetradimensional donde pasado, presente y futuro coexisten eternamente? ¿O el tiempo posee alguna característica fundamental que aún no comprendemos?

Resumen de algunas ideas destacadas: No existe un presente único e inmutable: la relatividad relativiza la simultaneidad.  La flecha del tiempo está ligada al aumento de entropía; eso explica por qué recordamos el pasado y no el futuro.  La mecánica cuántica introduce indeterminación que complica cualquier imagen determinista simple del tiempo.  Interpretaciones como la de «muchos mundos» o la idea de bloques espacio-temporales aparecen como herramientas conceptuales, no como certezas empíricas.  

Dos citas: “El tiempo no es una ilusión, pero la manera en que lo percibimos sí lo es.” “La sensación de que el pasado ya ocurrió y el futuro está abierto puede ser una ilusión debida al incremento de entropía.” 

Lo que distingue “La ilusión del tiempo” es su capacidad para conectar la física con cuestiones filosóficas profundas. Casas no rehúye las implicaciones de sus explicaciones científicas para conceptos como el libre albedrío, la consciencia y el significado de nuestra existencia. Sin caer en la especulación gratuita, el autor mantiene un delicado equilibrio entre el rigor científico y la reflexión humanística.

El libro resulta accesible para lectores sin formación científica avanzada, aunque demanda atención y disposición para enfrentar ideas contraintuitivas. Casas utiliza analogías efectivas y ejemplos cotidianos que iluminan conceptos abstractos sin simplificarlos en exceso. Su prosa es clara, directa y ocasionalmente impregnada de un humor sutil que alivia la densidad conceptual.

“La ilusión del tiempo” pertenece a esa categoría especial de libros que modifican permanentemente nuestra forma de ver el mundo. Después de leerlo, es imposible mirar un reloj con la misma inocencia. Nos deja con más preguntas que respuestas, pero son preguntas más profundas, más interesantes, más cercanas al corazón del misterio de la existencia.

Este ensayo es perfecto para lectores de divulgación científica con interés por la física fundamental, la filosofía de la ciencia y la cosmología. También resulta útil para profesores y estudiantes de ciencias y humanidades que quieran un puente entre formalismo físico y consecuencias conceptuales sobre la realidad y la conciencia. 

Alberto Casas logra lo que todo gran divulgador aspira: no solo transmitir conocimiento, sino despertar asombro. En una época donde el tiempo parece acelerarse paradójicamente mientras lo medimos con precisión nanoscópica, este libro nos recuerda que los misterios más profundos a menudo se esconden en aquello que damos por sentado.

“La ilusión del tiempo” aporta claridad a un asunto que suele oscurecerse por jergas y paradojas. Casas no promete respuestas definitivas —la física aún busca la reconciliación entre relatividad y mecánica cuántica—, pero sí ofrece un mapa valioso para entender por qué la percepción temporal es un problema científico y filosófico vivo. 

Alberto Casas, físico: “El libre albedrío es una ilusión creada por nuestro cerebro. Todo lo que va a suceder está ya escrito” https://t.co/tANALFlk4P vía @el_pais El científico publica ‘La ilusión del tiempo’, un viaje por las disciplinas que abordan una esquiva “coordenada…

— Mikel Agirregabiria (@agirregabiria) November 3, 2025

El Demonio de Maxwell que desafía las Leyes del Universo

El Nacimiento de una Paradoja. En 1867, el físico escocés  James Clerk Maxwell concibió una de las ideas más provocadoras de la historia de la ciencia: un experimento mental que aparentemente podía violar la segunda ley de la termodinámica, uno de los pilares fundamentales de la física. La criatura imaginaria que protagonizaba este experimento no tardó en recibir un nombre que perduraría: el  Demonio de Maxwell.

El término "diablo o demonio" fue acuñado por William Thomson, más tarde Lord Kelvin, quien eligió esta denominación no para sugerir malicia alguna, sino para enfatizar el papel de la inteligencia del ser. Maxwell, en su obra "Teoría del Calor" publicada en 1871, describía originalmente a este agente como un "ser finito" o "un ser cuyas facultades están tan agudizadas que puede seguir cada molécula en su curso". Pero la denominación de Kelvin capturó perfectamente la naturaleza inquietante de la propuesta: un ser capaz de desafiar las leyes fundamentales del universo mediante el simple acto de observar y decidir.

El Experimento Mental Original.  El planteamiento de Maxwell es elegante en su simplicidad. Imaginemos una habitación dividida en dos compartimentos por una pared con una pequeña puerta. Ambos compartimentos contienen gas a la misma temperatura. El demonio, sentado junto a la puerta, observa cada molécula que se aproxima. Cuando detecta una molécula rápida (más caliente) procedente del lado izquierdo, abre la puerta y la deja pasar al compartimento derecho. Cuando una molécula lenta (más fría) se acerca desde la derecha, la permite entrar en el compartimento izquierdo.

Después de cierto tiempo, el resultado sería asombroso: el compartimento derecho se calentaría progresivamente mientras el izquierdo se enfriaría. El demonio habría creado una diferencia de temperatura sin realizar trabajo alguno, aparentemente violando la segunda ley de la termodinámica, que establece que en un sistema aislado la entropía (el desorden) nunca puede decrecer espontáneamente.

Esta es la esencia de lo que se conoce como la paradoja de Maxwell: un argumento que parte de supuestos aparentemente razonables y, mediante deducciones válidas, llega a una aparente contradicción con las leyes establecidas de la física.

Un Siglo de Debates: La Búsqueda de la Solución.  La paradoja del demonio de Maxwell mantuvo perplejos a los físicos durante décadas. No fue hasta 1929 cuando el físico húngaro Leo Szilard dio el primer paso importante hacia su resolución. Su idea fue revolucionaria: tratar la inteligencia del demonio como información y vincularla con la física. Szilard razonó que el experimento no violaba realmente las leyes de la física porque el demonio debía ejercer cierta energía para determinar si las moléculas estaban calientes o frías.

Para simplificar el problema, Szilard propuso su propia versión utilizando un motor que funcionaba con una sola molécula de gas. Este "motor de Szilard" demostraba que un demonio de Maxwell clásico podía extraer de un ciclo termodinámico como máximo un trabajo igual a kT log(2), donde k es la constante de Boltzmann y T es la temperatura.

La pieza final del rompecabezas llegó con el principio de Landauer, formulado en 1961. Rolf Landauer demostró que en cualquier operación lógicamente irreversible que manipule información, como borrar un bit de memoria, la entropía se incrementa y una cantidad asociada de energía se disipa como calor. En otras palabras: aunque el demonio pueda manipular moléculas observándolas y tomando decisiones, para procesar, almacenar y eventualmente borrar esa información debe gastar energía, lo que restaura el equilibrio termodinámico y mantiene vigente la segunda ley.

La conclusión era profunda: la información y la energía están íntimamente conectadas. El demonio de Maxwell no podía violar la termodinámica porque el acto mismo de adquirir y procesar información tiene un costo termodinámico.

Del Papel al Laboratorio.  Lo extraordinario del demonio de Maxwell es que ha trascendido el ámbito puramente teórico. En 2010, científicos japoneses de la Universidad de Tokio consiguieron un hito histórico: fueron los primeros en convertir información en energía libre en un experimento que verificaba el experimento mental del demonio. Lograron que una partícula browniana viajase hacia arriba en un potencial energético creado por un campo eléctrico, basándose únicamente en información sobre su ubicación.

En 2014, investigadores crearon un motor de Szilard con un solo electrón, demostrando experimentalmente que un bit de información tiene un costo termodinámico real. Más recientemente, en 2016, científicos aplicaron la idea del demonio a dos compartimentos que no contenían gas sino luz, llevando el experimento mental de Maxwell a un nuevo dominio físico.

La Universidad de Barcelona ha estado a la vanguardia de esta investigación, desarrollando versiones continuas del demonio de Maxwell en sistemas de molécula individual, con aplicaciones potenciales en campos que van desde la biología hasta la computación cuántica. El proyecto europeo INFERNOS (Information, Fluctuations, and Energy Control in Small Systems) trabaja actualmente en la construcción de nanodispositivos electrónicos y biomoleculares que sigan el principio del demonio de Maxwell.

Aplicaciones y Perspectivas Futuras.  Curiosamente, los demonios de Maxwell existen en la naturaleza. Prácticamente todos los sistemas biológicos actúan como versiones reales de este demonio, capaces de disminuir localmente la entropía a costa de gastar energía extraída de sus alimentos. Las enzimas, por ejemplo, funcionan como demonios microscópicos: reconocen sus sustratos específicos y catalizan reacciones con una precisión asombrosa. Su "capacidad de decisión" está codificada en la secuencia de aminoácidos de la proteína.

En el emergente campo de la nanotecnología, los investigadores estudian mecanismos capaces de disminuir localmente la entropía y comportarse como demonios de Maxwell. La investigación sobre motores cuánticos ha demostrado que un demonio cuántico puede extraer hasta el doble de trabajo que su equivalente clásico, gracias al entrelazamiento cuántico. Este trabajo se puede interpretar literalmente como la conversión de información en energía.

Un Legado que Trasciende la Física.  El demonio de Maxwell ha trascendido su origen científico para convertirse en un concepto cultural. En informática, los "demonios" —procesos que se ejecutan en servidores para responder a los usuarios— reciben su nombre de esta criatura imaginaria. Incluso el historiador Henry Brooks Adams intentó usar el demonio de Maxwell como metáfora histórica, aunque malinterpretó el principio original.

Más de 150 años después de su concepción, el demonio de Maxwell continúa siendo relevante. Ha evolucionado desde una aparente paradoja hasta convertirse en un concepto fundamental que conecta la termodinámica, la teoría de la información y la mecánica cuántica. Representa uno de los ejemplos más brillantes de cómo un experimento mental puede impulsar décadas de investigación teórica y experimental, revelando conexiones profundas entre conceptos aparentemente dispares.

El demonio de Maxwell nos recuerda que en ciencia, las paradojas no son problemas a evitar, sino oportunidades para profundizar nuestra comprensión del universo. Y que a veces, las preguntas más simples —¿puede un ser inteligente desafiar las leyes de la física?— conducen a los descubrimientos más profundos sobre la naturaleza fundamental de la realidad.

@ingesaurio Te apuesto a que no conocias al demonio de Maxwell, un increible experimento que podria romper la segunda ley de la termodinamica las Tazas geniales son de @Pasos por ingeniería las puedes comprar en geekpipro.com 👀 #ingenieria #fisica #ciencia #experimento #cienciaentiktok #aprendeentiktok ♬ sonido original - Ingesaurio

La Vida como Software: Paul Davies y el Demonio en la Máquina

Paul Davies: El Físico que Interroga al Universo o cuando la Información se convierte en el secreto de la vida .  Paul Davies, nacido en Londres el 22 de abril de 1946, es un físico teórico, cosmólogo y astrobiólogo que ha contribuido al debate académico y popular sobre temas como el origen de la vida y la inteligencia extraterrestre. Su trayectoria académica comenzó en University College London, donde se doctoró en física teórica en 1970, para posteriormente trabajar junto a gigantes como Stephen Hawking y Roger Penrose en las propiedades termodinámicas de los agujeros negros.

En 1995, Davies fue galardonado con el Premio Templeton por sus esfuerzos para resolver la dicotomía entre ciencia y religión, el premio anual más importante del mundo en este campo. Actualmente, es profesor en la Universidad Estatal de Arizona, donde dirige el pionero BEYOND Center for Fundamental Concepts in Science. Además, preside el Grupo de Trabajo Post-Detección del para SETI, lo que significa que si el proyecto tuviera éxito en encontrar vida inteligente, él estaría entre los primeros en saberlo. El asteroide 1992 OG fue oficialmente renombrado Pauldavies en su honor.

Autor de más de treinta libros traducidos a más de veinte idiomas, Davies posee el don excepcional de traducir las ideas científicas más complejas en un lenguaje accesible sin sacrificar su profundidad. Entre sus obras más influyentes destacan The Mind of God, About Time, The Goldilocks Enigma y, más recientemente, The Demon in the Machine.

The Demon in the Machine: Desentrañando el Enigma de la Vida. Publicado en 2019, The Demon in the Machine: How Hidden Webs of Information Are Solving the Mystery of Life representa el regreso triunfal de Davies a una de las preguntas más fundamentales de la ciencia: ¿Qué es la vida? El libro fue nombrado libro del año 2019 por Physics World, además de figurar entre los mejores libros de ciencia según el Financial Times, Sunday Times y The Telegraph.

En este libro penetrante y amplio, Davies busca respuestas en un campo tan nuevo y de rápido desarrollo que carece de nombre; es un dominio donde la biología, la informática, la lógica, la química, la física cuántica y la nanotecnología se intersectan. La obra retoma el desafío donde el gran físico cuántico Erwin Schrödinger lo dejó hace 75 años con su legendario libro What is Life?

La tesis central de Davies es revolucionaria pero elegante: en el corazón de estos diversos campos está el concepto de información, una magnitud que tiene el poder de unificar la biología con la física, transformar la tecnología y la medicina, y obligarnos a reconsiderar fundamentalmente lo que significa estar vivo. Para Davies, intentar reducir la vida a sus simples componentes físicos es como intentar trabajar con un ordenador que no tiene software. El equivalente del software aquí es la información, no solo en el aspecto más publicitado de la información almacenada en el ADN, sino a una escala mucho más amplia, operando en redes a través del organismo.

El título del libro hace referencia a un célebre experimento mental de la física: el demonio de Maxwell (que se merece un post que aún parece no hemos escrito, pero será el siguiente). A mediados del siglo XIX, James Clerk Maxwell imaginó un pequeño ser —un demonio— que podría usar información sobre las moléculas para realizar trabajo mecánico; es decir, usar la información como combustible. Hoy, los nanotecnólogos están creando demonios de Maxwell reales, demostrando que la información puede efectivamente servir como combustible: es una cantidad física. Y lo más fascinante es que los organismos vivos están repletos de máquinas moleculares que son, en efecto, demonios de Maxwell.

Desde los turbios orígenes de la vida hasta los motores microscópicos que hacen funcionar las células de nuestros cuerpos, The Demon in the Machine es un viaje impresionante a través del paisaje de la física, la biología, la lógica y la computación. Davies teje juntos temas aparentemente dispares: el cáncer y la conciencia, gusanos de dos cabezas y la navegación de las aves, revelando cómo los organismos biológicos recopilan y procesan información para conjurar orden del caos.

Resonancias de una Obra Transformadora. Las implicaciones del trabajo de Davies son profundas y de largo alcance. Como señala David Deutsch en su valoración del libro: "El tema de Davies, extraído de Darwin, Schrödinger, Turing, Gödel, Shannon y von Neumann, es que lo que separa la vida de la no-vida es la información. Pero ¿cómo? Explorar esa pregunta ilumina la biología al revelar sus profundas raíces en la física, las matemáticas y la informática."

Physics World describió el libro como una lectura desafiante pero extremadamente cautivadora, fructífera y agradable, destacando que para un tema tan complejo, Davies es un guía claro y lúcido. El libro no pretende ofrecer respuestas definitivas, sino abrir nuevos caminos de investigación y pensamiento.

Una de las preguntas más provocadoras que plantea Davies es si necesitamos una nueva ley de la naturaleza para explicar completamente la vida, una ley que acople la información y la materia en todos los niveles de complejidad. Esta pregunta resuena en los laboratorios de biología molecular, los centros de investigación en inteligencia artificial y los observatorios que buscan vida extraterrestre. El libro también explora cómo procesos biológicos aparentemente mágicos, desde la fotosíntesis hasta las habilidades de navegación de las aves, podrían depender de la mecánica cuántica, sugiriendo que la física cuántica podría ser la clave secreta de toda la vida en la Tierra.

Un Legado de Preguntas Fundamentales.  The Demon in the Machine se inscribe en una tradición de obras científicas que no temen abordar las cuestiones más profundas de la existencia. Davies no busca dar respuestas fáciles, sino expandir los límites de nuestra comprensión. Su libro es tanto un resumen del estado actual del conocimiento como una invitación a una nueva forma de pensar sobre la vida misma.

En palabras del propio Davies: "La información impregna la biología. Pero para explicar completamente la vida, ¿necesitamos una nueva ley, una que acople la información y la materia en todos los niveles de complejidad?"

Entre el Orden y el Caos: Cómo los Organismos Procesan Información para Existir. Esta pregunta permanece abierta, desafiante, esperando a la próxima generación de científicos que, como Davies, tengan el coraje de explorar los límites de lo conocido. Mientras tanto, The Demon in the Machine permanece como un faro brillante, iluminando el camino hacia una comprensión más profunda de ese fenómeno extraordinario que llamamos vida.

La geología vota: Un mar cretácico sigue influyendo en Alabama

A veces, el pasado más remoto deja huellas inesperadas en el presente. Un ejemplo asombroso se encuentra en Alabama (EE. UU.), donde una antigua línea costera de hace 100 millones de años sigue influyendo en cómo votan sus habitantes hoy. Durante el Cretácico, gran parte del sur estadounidense estaba cubierto por un mar interior. Al retirarse, dejó tras de sí una franja de tierra oscura y fértil: la Black Belt (“Franja Negra”). Ese suelo excepcionalmente rico se convirtió en el corazón de la agricultura del algodón en el siglo XIX.

El mapa de 1860 muestra cómo las zonas más fértiles coincidían con la mayor concentración de población esclavizada. El algodón generaba enormes beneficios, pero dependía de la mano de obra forzada de los afroamericanos. Así, un fenómeno geológico antiguo dio origen a una estructura económica y social profundamente desigual.

Cuando la esclavitud fue abolida, muchos descendientes de las personas esclavizadas permanecieron en la Black Belt. Más de un siglo después, el mapa de la población afroamericana en 2010 muestra que esas comunidades siguen concentradas en la misma región. Las oportunidades económicas, el acceso a la educación y las infraestructuras siguen siendo desiguales, reflejando una persistencia estructural que conecta el pasado con el presente.

El sexto mapa, el de las elecciones de 2020, completa el círculo: los condados con mayoría afroamericana (la Black Belt) votan mayoritariamente demócrata, mientras que el resto del estado se inclina hacia el Partido Republicano. El color del suelo marca el color del voto.

La geología, la historia y la política se alinean en una cadena sorprendente: Mar prehistórico → Suelos fértiles → Algodón → Esclavitud → Demografía afroamericana → Patrón electoral actual. Así, un paisaje modelado por un mar cretácico sigue determinando, de forma indirecta, la geografía política de Alabama.

De los mares fósiles al voto moderno: la prehistoria que aún decide elecciones. Este caso es una lección fascinante para la educación: muestra cómo los procesos naturales pueden influir en la historia humana, y cómo las decisiones políticas del presente están enraizadas en la tierra que pisamos. La geología, la economía y la memoria colectiva se entrelazan en una misma historia: el eco largo de la Tierra en la sociedad. 

Conclusión: La larga sombra de la causalidad. La historia del Black Belt de Alabama es un poderoso recordatorio de que las divisiones y alianzas del presente a menudo tienen raíces que se hunden mucho más profundo de lo que imaginamos. El viaje desde el plancton del Cretácico hasta la urna del siglo XXI es un ejemplo asombroso de causalidad a largo plazo, una cadena ininterrumpida de consecuencias que abarca la geología, la biología, la economía, la sociología y la política.

Este caso de estudio ilumina varios conceptos profundos. Ilustra la dependencia de la trayectoria (path dependency, que se desarrolla en el post siguiente), la idea de que los acontecimientos y las condiciones iniciales —en este caso, la ubicación de un suelo fértil— pueden establecer una trayectoria para una sociedad que es extraordinariamente difícil de alterar. También ofrece una visión matizada del determinismo ambiental. La geología no decretó la esclavitud, pero creó presiones y oportunidades que una sociedad humana, con sus propias tecnologías y jerarquías, explotó de una manera particular. El suelo no hizo inevitable la esclavitud, pero sí hizo que una economía basada en la esclavitud fuera devastadoramente exitosa y rentable en ese lugar específico.

En última instancia, la franja azul de Alabama es un testimonio del pasado vivo. Demuestra que la historia no es un telón de fondo estático, sino una fuerza activa y moldeadora que sigue influyendo en el presente. La geografía política de un estado moderno es incomprensible sin entender su geología, su suelo y la historia profunda y a menudo dolorosa que se ha escrito sobre esa tierra. En el Black Belt, el pasado no solo se recuerda; se vota en cada elección.

That blue slice across this map of Alabama is known as the Black Belt for its rich black soil. It is also the blueest section and one of the poorest. We are looking for people to help get voters to the polls and to work as poll watchers or call folks to vote. Who wants to help? pic.twitter.com/qaWysONgsr

— Adele Culp 🇺🇸 🇵🇸 🇺🇦 (@AdeleCulp) December 6, 2017

George Dantzig: Resolvió lo imposible y optimizó el futuro

George Dantzig: El Hombre que Resolvió los Problemas Inabordables y Creó la Programación Lineal. En la historia de la ciencia, a veces, los avances más revolucionarios nacen de la casualidad, de un error afortunado que cambia el curso del conocimiento. Su anécdota más célebre, de cómo por un error al no asistir a clase hizo su primer descubrimiento, se recrea en la película "El indomable Will Hunting".

Un hecho real en la vida de Dantzig dio origen a una famosa leyenda en 1939, cuando era un estudiante en la Universidad de California, Berkeley. Al comienzo de una clase a la que Dantzig llegó con retraso, el profesor Jerzy Neyman escribió en la pizarra dos ejemplos famosos de problemas estadísticos aún no resueltos. Al llegar Dantzig a clase, pensó que los dos problemas eran tarea para casa y los anotó en su cuaderno. 

De acuerdo con Dantzig, los problemas «le parecieron ser un poco más difíciles de lo normal», pero unos pocos días después obtuvo soluciones completas para ambos, aún creyendo que estos eran tareas que debía entregar.​ Seis semanas después, Dantzig recibió la visita del profesor Neyman, quien muy emocionado había preparado una de las soluciones de Dantzig para ser publicadas en una revista matemática. Años después otro investigador, Abraham Wald, publicó un artículo en el que llegaba a la conclusión del segundo problema, y en el cual incluyó a Dantzig como coautor.

La historia de George Bernard Dantzig (1914-2005) tiene uno de esos momentos legendarios, pero su legado va mucho más allá de una anécdota. Dantzig no solo resolvió problemas que su profesor creía irresolubles, sino que desarrolló una de las herramientas matemáticas más poderosas del siglo XX: la programación lineal y el algoritmo símplex, un método que literalmente transformó la industria, la economía y la logística moderna.

George Dantzig nació en Portland, Oregón, en el seno de una familia con un profundo arraigo intelectual. Su padre, Tobias Dantzig, fue un reconocido matemático e historiador de las ciencias, y su madre, Anja Ourisson, una lingüista especializada en lenguas eslavas. Este ambiente familiar cultivó desde joven su afinidad por los números y la lógica.

Tras licenciarse en matemáticas y física en la Universidad de Maryland en 1936, y obtener un máster en matemáticas en la Universidad de Michigan, Dantzig se trasladó a la Universidad de California, Berkeley, para realizar su doctorado bajo la supervisión de uno de los estadísticos más importantes de la época, Jerzy Neyman.

Aquí es donde su vida toma un giro de guion de película. Un día de 1939, Dantzig llegó tarde a una clase de estadística de Neyman y encontró dos problemas escritos en la pizarra. Asumiendo que eran la tarea para casa, los copió y se los llevó. Días después, se los entregó a su profesor, pidiendo disculpas por el retraso, ya que le habían parecido "un poco más difíciles de lo normal". Unas semanas más tarde, un Neyman emocionado fue a buscarlo a su casa a primera hora de la mañana. Los dos problemas que Dantzig había resuelto no eran deberes; eran dos famosos problemas estadísticos sin resolver que habían desconcertado a los matemáticos durante años. Este increíble logro le sirvió como tesis doctoral.

Aunque esta anécdota cimentó su fama, su contribución más trascendental estaba por llegar. Durante la Segunda Guerra Mundial, Dantzig trabajó para la Fuerza Aérea de los Estados Unidos en la Oficina de Control Estadístico. Allí se enfrentó a problemas logísticos de una escala monumental: ¿cómo asignar de la manera más eficiente los recursos (aviones, combustible, personal) para maximizar el éxito de las misiones? Estos problemas, conocidos como "problemas de asignación", carecían de un método sistemático para su resolución.

Fue esta experiencia la que sembró la semilla de su mayor creación. Después de la guerra, mientras trabajaba como asesor matemático para el Pentágono, desarrolló el marco de la programación lineal para modelar estos complejos problemas de optimización y, en 1947, concibió el algoritmo símplex, el primer y más famoso método para resolverlos. El resto, como se suele decir, es historia. Pasó gran parte de su carrera académica en la Universidad de Stanford, donde fue profesor de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Computación, consolidando su legado hasta su fallecimiento en 2005.

Para entender la magnitud del trabajo de Dantzig, es crucial comprender qué es la programación lineal. En esencia, es una técnica matemática para encontrar la mejor solución posible (un máximo o un mínimo) de un problema que puede ser descrito mediante un conjunto de relaciones lineales.

Imagina que eres el gerente de una fábrica que produce dos tipos de productos. Cada producto requiere una cantidad diferente de recursos (mano de obra, materia prima, tiempo de máquina) y genera un beneficio distinto. Tienes una cantidad limitada de cada recurso. La pregunta es: ¿cuántas unidades de cada producto debes fabricar para maximizar tu beneficio total sin exceder tus recursos?

Este es un problema clásico de programación lineal. George Dantzig proporcionó dos cosas fundamentales: 1º El Modelo: Un lenguaje formal (ecuaciones y desigualdades lineales) para traducir este tipo de problemas del mundo real a un formato matemático. El objetivo es optimizar una función objetivo (ej. maximizar el beneficio) sujeta a una serie de restricciones (ej. los recursos limitados). 2º La Solución (El Algoritmo Símplex): Un procedimiento paso a paso, increíblemente eficiente, para encontrar la solución óptima. El algoritmo navega de manera inteligente por los vértices de una región geométrica (un poliedro) definida por las restricciones, buscando sistemáticamente el vértice que ofrece el mejor valor para la función objetivo.

La publicación de su trabajo, especialmente en su libro seminal "Linear Programming and Extensions" (1963), desató una revolución silenciosa. De repente, problemas que antes requerían una intuición experta o conjeturas arriesgadas podían resolverse de forma sistemática y óptima.

Las aplicaciones se extendieron como la pólvora en: Logística y Transporte: Diseño de rutas de distribución para minimizar costes y tiempos de entrega. Finanzas: Creación de carteras de inversión para maximizar el retorno con un riesgo determinado. Producción Industrial: Planificación de la producción para maximizar la eficiencia y minimizar el desperdicio. Telecomunicaciones: Asignación óptima del ancho de banda en redes de comunicación. Energía: Gestión de la producción y distribución de energía en redes eléctricas.

El algoritmo símplex fue considerado uno de los 10 algoritmos más importantes del siglo XX por la revista Computing in Science & Engineering. La contribución de George Dantzig no es meramente académica; es uno de los pilares sobre los que se sostiene la eficiencia de nuestra civilización tecnológica. Su trabajo inauguró el campo de la investigación de operaciones y sentó las bases para el desarrollo de la optimización matemática, un área indispensable en la era del Big Data y la inteligencia artificial.

Si bien con el tiempo han surgido otros algoritmos para la programación lineal (como los métodos de punto interior), el algoritmo símplex sigue siendo una herramienta fundamental, ampliamente estudiada y utilizada por su robustez y eficacia en una gran variedad de problemas prácticos.

George Dantzig recibió numerosos honores a lo largo de su vida, incluyendo la Medalla Nacional de la Ciencia en 1975, el máximo galardón científico de Estados Unidos, y el prestigioso Premio John von Neumann de Teoría en 1974. Sin embargo, muchos en la comunidad científica consideran que su ausencia entre los galardonados con el Premio Nobel de Economía es una de las grandes omisiones de la Academia Sueca, dado que su impacto en la economía aplicada es, sin duda, comparable al de muchos laureados.

Su legado es el de un pensador pragmático y brillante que supo construir un puente entre la abstracción matemática y los problemas más acuciantes del mundo real. George Dantzig nos enseñó que, con las herramientas adecuadas, la complejidad puede ser ordenada y que siempre existe una manera óptima de hacer las cosas. Nos dio un método para encontrarla.