De las Ciencias, de las Tecnologías y del Arte

La ciencia descubre, la tecnología inventa, el arte crea. La ciencia es la arqueología de los fundamentos de lo que existe, de lo ya creado; la genealogía de algo que permaneció oculto. Descubrir es ir atrás de lo ya existente, de lo que permanece cubierto y, por lo tanto, de incógnito.

    Inventar tiene como etimología el prefijo in (hacia dentro), ligado al verbo venire en infinitivo latino, y con su supino ventus; siendo que este último tiene también su contraparte como sustantivo: el viento, o un soplo de suerte, o algo así. Y haciendo una pequeña composición podríamos insinuar algo como: siendo el viento, el buen agüero que viene desde adentro.

    Crear tiene origen en el infinitivo latino creare, con el sentido de engendrar, de parir, de dar a luz, de cuidar, de nombrar alguien para un cargo. Se crea a partir de algo, y con el perdón de los creacionistas ortodoxos. Por lo tanto, queda más fácil entender el por qué el arte siempre estuvo ligado con la tecnología (y mucho más ahora) pues el viento, que viene de adentro, se parece más a un eólico parto, que engendra algo de lo preexistente.

    No hay arte sin tecnología pues en la caverna de Altamira hubo la invención previa de la tinta y de los artefactos que permitieron pintar en los muros —pura tecnología. La escritura fue posterior a la invención del alfabeto, a la palabra hablada, y nos atreveríamos a pensar que el lenguaje oral es una de las primeras tecnologías de la comunicación. Si fue invención o creación es otra historia.

    Si hablamos de tecnología, ciencia y sociedad podemos verificar que las revoluciones sociales están ligadas con revoluciones tecnológicas, y estas últimas a descubrimientos científicos, en una relación de recursividad: un descubrimiento científico suele generar nuevas tecnologías y una nueva tecnología suele apalancar una nueva descubierta científica. Podemos verificar que revolución francesa puede ser atribuida a las tecnologías desarrolladas por la revolución industrial, que forjaron nuevas clases sociales y nuevas relaciones de trabajo.

    Pero las presiones sociales suelen surgir de lo cotidiano, en donde los personajes inventores de los cimientos tecnológicos son estimulados, o presionados, a desarrollar nuevas formas de pensar, o sea descubrimientos científicos. Y aquí tenemos el problema de saber si lo que pasa es que una tecnología genera una transformación social, o un descubrimiento científico genera una nueva tecnología, o si es al contrario; pues podemos caer fácilmente en el problema del huevo y la gallina.

    Generalmente asumimos las revoluciones tecnologías como revoluciones industriales, pero el problema es que el concepto de industria ha cambiado con el tiempo, así como el concepto de trabajador (y con el perdón de los marxistas). Los ingenieros industriales y de producción han acuñado el término de industria 4.0, en donde se incluyen nuevas formas de producción, envolviendo formas de trabajo no concebidas con anterioridad, abordando tecnologías como la inteligencia artificial y la robótica. Así, lo que conocemos como fábrica, su layout y logística, no se parece, o se parecerá, con los nuevos conceptos de fábrica, pensados de acuerdo con las nuevas formas de organización, envolviendo procesos descentralizados, autónomos, con alto grado de comunicabilidad, y en donde se puede trabajar remotamente.

    Si miramos una línea del tiempo podemos colocar la máquina de vapor, los motores de combustión interna, la electricidad, los motores eléctricos, la electrónica, las comunicaciones inalámbricas, la telefonía, el computador, la microelectrónica, la ingeniería de materiales, el circuito integrado, el desarrollo de interfaces hombre-máquina, el desarrollo de nuevos sensores, la neurociencia, la inteligencia artificial y realidad aumentada. Y todo esto confluye en el teléfono celular actual. Nunca antes hubo un producto con tantas tecnologías integradas en un único dispositivo, y que cabe en una de nuestras manos.

    Muchas de esas tecnologías eran protagonistas de películas de ciencia ficción hasta hace pocos años. En este aparato de comunicación tenemos las funcionalidades de un computador sofisticado junto con las capacidades de transmisión y recepción, envolviendo algoritmos sofisticados de modulación; sin pensar en pantallas planas e interface por toque y voz, incluyendo técnicas de reconocimiento de voz e imagen. Y todo esto ocurre veloz e imperceptible, en donde perdemos hasta el derecho a la sorpresa. Ese crecimiento rápido para nuestra percepción puede ser visto como un incremento exponencial, que bien más rápido que el linear, con aceleración creciente, lo que nos lleva aprisa a valores que no caben en nuestras cabezas.

    Ese fenómeno de integración lo observamos también en la robótica, en donde intentamos simular comportamientos del cerebro humano, incluyendo los problemas que nuestro cerebro resuelve de manera fácil. Por ejemplo, cuando llegamos a una sala somos capaces de reconocer los objetos en ella, de saber en qué lugar estamos localizados y actualizar ese mapa en tiempo a cada instante. Ese problema de localización y mapeamento realizados de manera simultánea es duro de roer en el área de la ciencia de la computación, y por lo tanto en la robótica. En esta área es conocido como SLAM (del inglés Simultaneous Localization and Mapping). Así en un robot vemos incorporados aspectos sofisticados de la mecánica fina, de la inteligencia artificial, de la visión computacional, de la interface hombre-máquina (HCI, del inglés Human-Computer Interaction), y por supuesto del SLAM. O sea, la integración de tecnologías es evidente.

    En el fenómeno de integración podemos observar también que algunas tecnologías absorben otras, tal como ocurrió en la telefonía en donde el teléfono fijo ha sido desplazado por los celulares, que también tienden a sustituir los PCs. Lo mismo parece acontecer con la industria automotriz en donde el vehículo convencional será absorbido por la robótica, si pensamos que un vehículo autónomo no es más ni menos que un robot transportador de humanos y de las cosas. Y el transporte de palabras se queda a cargo de la web y de sus redes sociales.

Reflexiones sobre computadores e IA

A mis profesores de Univalle Jaime Grú y Edgar Charry

Carlos, yo admiro muchos tus colegas que trabajan con computadores y tus amigos neurocientíficos, mas para un viejo devoto del arte, como yo, pensar que el centro de la vida está en el cerebro suena tan ingenuo como afirmar que el centro de la sexualidad está en los testículos (César Giraldo) 

Y aquí tocamos uno  de los temas más sorprendentes en la actualidad: el crecimiento exponencial de las tecnologías. Los jóvenes las absorben por los poros de la piel y los viejos tendemos a quedarnos con la boca abierta ante tanto volumen de información, complejidad de los nuevos dispositivos, cantidad de opciones a enfrentar y, sobre todo, la ansiedad por la respuesta sobre adónde iremos a llegar.   Cuando decimos exponencial nos referimos a algo que se duplica, cuadriplica, etc., a cada periodo de tiempo. Por ejemplo, el número de transistores que puede colocado en un circuito integrado de silicio se duplica aproximadamente a cada 2 años (teóricamente a cada 18 meses), y esto es conocido como la ley de Moore, en homenaje a Gordon Moore (uno de los fundadores de la Intel) quien describió el fenómeno en un famoso artículo en 1965. Por ejemplo, el primer microprocesador fabricado por la empresa Intel (llamado 4004) en 1971 tenía sólo 2.300 transistores. En 1984 este número llegaba a 134.000, y en 2015 alcanzaba el nivel de 1.750.000.000 transistores. Si un número k de transistores se duplicara a cada 2 años, en 10 años tendríamos un nuevo valor de k= k×2⁵ lo que representa un crecimiento sorprendente en pocos años, que dejaría con la boca abierta a cualquier lector desprevenido. O sea, la ley de Moore es uno de los fenómenos ilustrativos de la exponencialidad ligada a las tecnologías que nos rodean.

La causa principal de la ley de Moore es la reducción del tamaño de los transistores que son diseñados sobre la pastilla de silicio de un circuito integrado (chip). Por ejemplo, en 1985 un transistor de un microprocesador tenía un tamaño en la faja de 1 μm (1 micrómetro). Podemos verificar que un hilo de cabello tiene un diámetro entre 60 y 120 μm. En el año 2000 se estaban fabricando procesadores con transistores de 0,13 μm (casi 10 veces menores). Ya en 2012 tenemos transistores de 22 nm (22 nanómetros, que es igual a 0,022 μm), y actualmente tenemos disponibles circuitos con tecnología de 10 nm. Para 2020 estaremos en la casa de los 5 nm, cuando llegaremos al límite de la tecnología del silicio. ¿Qué vendrá después? Esa es una pregunta difícil de responder, hasta para los propios especialistas en silicio, pues estructuras menores a 5 ns posiblemente deberán ser manipuladas a nivel atómico. 

Lo que se sospecha es el uso de nanotecnologías alternativas al silicio, como los nanotubos de carbono, estructuras que ya son usadas para fabricar transistores y memorias eficientes; o estructuras basadas en Memristors (palabra que agrupa los términos “memoria” y “resistencia”), que son dispositivos en que la resistencia no es constante sino que depende de la historia de la corriente que ha fluido previamente a través del dispositivo. O la computación cuántica, una idea que promete altos niveles de paralelismo.

La predicción de Gordon Moore duró unos 50 años, pero ya no se cumple. Por ejemplo, 2010 un microprocesador Intel tenía unos 1.170.000.000 de transistores. Si la ley de Moore hubiera continuado, podríamos haber esperado que los microprocesadores en 2016 tuvieran 18.720.000.000 transistores. En cambio, el microprocesador Intel equivalente tenía sólo 1.750.000.000 transistores, un desfase de un factor de 10, de lo que la ley de Moore hubiera predicho. Estos datos contradicen lo que la mayoría de las personas afirman, erróneamente, sobre la actual vigencia de la ley de Moore. 

Por algunos aspectos tecnológicos, el decremento del tamaño de los transistores permitió conmutar los procesadores a frecuencias más altas. La conmutación es hecha por un reloj (clock) que sincroniza todas las actividades dentro de un procesador. Por eso este tipo de dispositivos son llamados de circuitos síncronos. Para entender mejor este concepto podemos recordar las navegaciones en el imperio romano, donde los remeros eran sincronizados por un tambor tocado sincronizadamente. O por el ritmo generado por un metrónomo que es impuesto por el director a los instrumentistas de una orquesta sinfónica. 

La frecuencia del reloj es definida en Hercios (Hz) en donde un Hz representa una oscilación por segundo. En este sentido el aumento de la velocidad del reloj fue de poco menos de 1 MHz (1 megahercio, o un millón de oscilaciones por segundo), en la década de 1970, para alrededor de 3–4 GHz (gigahercios) en los días actuales. Pero de acuerdo con las previsiones iniciales, la frecuencia del reloj debería estar actualmente en la casa de los 20 GHz. La previsión falló por un hecho muy simple: entre mayor sea la frecuencia del reloj el circuito disipará más energía, y por esto se calentará más. Este efecto de calentamiento indebido fue contrarrestado inicialmente con la disminución de la tensión de alimentación de los circuitos integrados. Por ejemplo, los primeros procesadores eran alimentados con tensiones de 5 voltios, y actualmente suelen ser alimentados con tensiones de 1,3 voltios. El problema es que no se puede bajar más la tensión de alimentación de los procesadores pues comienzan a ocurrir problemas de pérdida de las informaciones que están siendo computadas.

En este sentido Robert Dennard observó en 1974 que la densidad de potencia era constante para un área determinada de silicio, incluso a medida que aumentaba el número de transistores debido a las dimensiones más pequeñas de cada transistor. Sorprendentemente, los transistores podrían trabajar más rápido y disipar menos potencia, y no calentarse hasta quemarse. Pero la vigencia de la ley de Dennard terminó alrededor de 2004, porque la corriente y el voltaje no podían seguir bajando, como explicado anteriormente, y aún así mantener la fiabilidad de los circuitos integrados. Este fenómeno de sobrecalentamiento de los procesadores obligó a la industria a tomar otros caminos para aumentar el desempeño de los procesadores, sin tener que aumentar la frecuencia del reloj, y representa un límite de la tecnología actual de fabricación de chips digitales, específicamente la tecnología CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor). Como siempre, es posible crear un término para describir los problemas, y los ingenieros han llamado a este fenómeno de power-wall. 

Así la industria de los microprocesadores  se vio obligada a utilizar múltiplos procesadores, o núcleos eficientes dentro de un chip (las arquitecturas multi-core), en vez de un único procesador ineficiente. De hecho, en 2004 Intel canceló sus proyectos de un único procesador de alto rendimiento y se unió a otros fabricantes para declarar públicamente que el camino hacia un mayor rendimiento sería a través de múltiples procesadores por chip, en lugar diseñar mono-procesadores más rápidos. O sea que las esperanzas de aumentar el desempeño de sistemas computacionales recayeron sobre la exploración del paralelismo (en el diseño de las aplicaciones), es decir, en los programadores.

Pero la exploración del paralelismo a nivel de instrucción (ILP– Instruction-Level Parallelism) ya era realizada en los diseños mono-procesador, usando estructuraras de múltiplas líneas de montaje, tal como ocurre en las fábricas de la industria automovilística. O sea, las instrucciones que componen un programa son encaminadas para varias lineas de montaje (pipelines), visando una aceleración en la ejecución de los programas. De esta manera, si una fábrica es capaz de producir 2 carros por día, usando 2 lineas de montaje independientes, un procesador podría ejecutar 2 instrucciones por unidad de tiempo usando 2 pipelines. 

Podemos verificar que el paralelismo fue la salida que encontró la computación como panacea para sus sufrimientos, tal como ocurrió en la música occidental, que buscó libertarse de la monotonía melódica-litúrgica con la invención de la polifonía (casi 3 siglos atrás) –la música basada en acordes, que explora la simultaneidad (regida por formulaciones matemáticas) de las sensaciones sonoras, sin renunciar a los efectos melódicos. O sea, todo ocurrió con objetivos de desempeño, con el fin de explorar las posibilidades sensitivas del oido humano. 

Pero el paralelismo ofrecido por los chips multiprocesadores representa un gran desafío, pues los programadores y sus herramientas (como los compiladores) deben ser capaces de explorar el paralelismo ofrecido por las arquitecturas computacionales. Pero este no es un problema trivial. Esto ocurre porque todo lo que los programadores hacen es resolver problemas, codificándolos usando lenguajes de programación, y no siempre los problemas se dejan resolver vía paralelismo. 

Un ejemplo claro es ejecutar un problema que consiste en calcular un conjunto de dos instrucciones como este: A = B + D y C = A + Q. Podemos verificar que para calcular C necesitamos primero tener el valor de A. O sea que el cálculo de C debe esperar siempre por el cálculo de A, a pesar de que podamos tener 2 procesadores disponibles para este programa simple. Este tipo de problema es definido como dependencia de datos, siendo el talón de Aquiles para la computación paralela. 

Entonces verificamos que todo problema puede tener partes intrínsecamente seriales, que no se dejan paralelizar, y partes que realmente son paralelas y que podrían ser aceleradas mediante el uso de arquitecturas del tipo multiprocesadores. Este problema fue verificado por Gene M. Amdahl, estableciendo límites prácticos para la cantidad de núcleos útiles por chip. Si el 10% de la tarea es serial, el beneficio de rendimiento máximo del paralelismo es 10, sin importar cuántos núcleos coloque en el chip. O sea que no importa cuantos procesadores tengamos disponibles, pues si las tareas tienen características seriales, sólo un procesador estará activado, mientras que los otros estarán en la banca de reserva. Este fenómeno es conocido como la ley de Amdahl.

El problema de explorar el paralelismo en las instrucciones está anclado en otro problema fundamental: el paradigma de computación de von Neumann, que es la base de la mayoría de los procesadores actuales, y de todos sus males. Este modelo computacional asume que un problema debe ser resuelto mediante una ejecución secuencial de instrucciones, que son almacenadas en la memoria del computador. O sea, las instrucciones de un programa residen en la memoria del computador, y deben ser transferidas, una a una, para dentro del procesador, pues sólo allí pueden ser ejecutadas. Así, el modelo sedimentado por el matemático John von Neumann es claramente burocrático, pues tenemos memoria, procesador (CPU) y líneas de comunicación entre estos dos elementos (llamados de buses). La memoria debe informar al procesador que está con instrucciones listas para ejecución, el procesador debe responder que también está listo, la memoria anuncia que acaba de enviar la instrucción, el procesador debe responder ok, y así sucesivamente. Y en este esquema los buses de comunicación se sobrecargan de informaciones, tal como la avenida 5a de Cali, en vísperas de un día de fiesta prolongado. 

De esta manera, otras variaciones de computación están siendo discutidas para superar las restricciones del modelo de ejecución basado en conjuntos de instrucciones (el malévolo paradigma de von Neumann): el paralelismo a nivel de datos (DLP– Data-Level Parallelism), el paralelismo a nivel de threads (TLP– Thread-Level Parallelism) y el paralelismo a nivel de solicitud (RLP–Request-Level Parallelism).  

Mientras que el compilador y el hardware favorecen la exploración implícita de ILP (Instruction-Level Parallelism) sin la intervención del programador, las propuestas de DLP, TLP y RLP son explícitamente paralelas, lo que requiere la reestructuración de la aplicación para que se pueda explotar el paralelismo explícito. En algunos casos, esto es fácil. Pero en su mayoría es una sobrecarga para los programadores, y este problema no tiene una solución definitiva prevista a medio plazo. 

Por otro lado, no existe una correlación perfecta entre la ley de Moore y el aumento del desempeño de los procesadores, y muchas personas afirman, erróneamente, que el desempeño de los computadores se duplica a cada 2 años, tal como lo sugeriría la ley de Moore. 

Para ilustrar esto, antes de mediados de la década de 1980 el crecimiento en el desempeño de los procesadores estaba en gran medida impulsado por la tecnología y promediaba alrededor del 22% por año, o duplicándose a cada 3,5 años (recordar que la ley de Moore prevé una duplicación a cada 2 años). Entre 1986 y 2003 hubo un incremento substancial, llegando a alcanzar un crecimiento de 52% al año (o sea, se duplicaría a cada 2 años), lo que es atribuible a la aplicación de ideas de arquitecturas y organización de computadores más avanzadas, basadas en arquitecturas RISC (un tipo de arquitectura que visa el uso de instrucciones lo más simples posible). En 2004, los límites de disipación de potencia debidos al final de la ley de Dennard (que explica el sobrecalentamiento de lo chips) y el paralelismo en nivel de instrucción (ILP) disponible redujeron el rendimiento del procesador a un 23% por año, hasta 2011 (o sea, se duplicaría sólo a cada 3,5 años). De 2011 a 2015, la mejora anual fue inferior al 12% (se duplicaría a cada 8 años), en parte debido a los límites del paralelismo de la Ley de Amdahl. Desde 2015, con el el final de la Ley de Moore, la mejora ha sido de sólo del 3.5% anual; o sea se duplicaría sólo a cada 20 años. O sea, el desempeño de los procesadores tuvo, en general, un crecimiento  inferior a la métrica de la ley de Moore, facto bien evidente en los últimos años.

Una pregunta importante es cómo los ingenieros de computadores verifican el desempeño de sus máquinas. En el comienzo usaban algunos conceptos básicos, que cualquier persona podría imaginarse, tales como el número de instrucciones ejecutadas por unidad de tiempo (MIPS: millones de instrucciones por segundo), o el número de operaciones matemáticas en punto fluctuante, un formato numérico para representar grandes números (MegaFlops: millones de operaciones en punto fluctuante por segundo). Sin embargo, por la diversidad en las arquitecturas de computadores imaginadas por los ingenieros, y porque era difícil comparar máquinas con un sólo criterio (tal como ocurre en las ciencias humanas, y en el arte), el desempeño comenzó a ser medido usando un conjunto de problemas, escogidos a dedo y usados por un pacto de caballeros. Estos conjuntos de ejemplos representan problemas de procesamiento de imágenes, procesamiento de señales, inteligencia artificial y temas por el estilo, representando puntos de referencia (benchmarks) para comparaciones. O sea, el desempeño de los procesadores es evaluado de la misma forma que en los atletas de los juegos olímpicos: todos deben ser sometidos a las mismas pruebas, sobre las mismas condiciones. Gana quien realizar más rápido su ejercicio. 

Propuestas basadas em DLP (Data-Level Parallelism) son interesantes, pues prevén que un sistema tenga como entrada únicamente los datos, sin necesitar a ejecución de instrucciones. Un ejemplo claro son las redes neuronales artificiales (ANNs– Artifical Neural Networks), propuestas en los primordios de la computación al comienzo de los años 40 por el neurofisiologista Warren McCulloch y el matemático Walter Pitts. En 1949, Donald Hebb escribió “The Organization of Behavior”, un trabajo que señalaba el hecho de que las vías neuronales se fortalecen cada vez que se usan, un concepto esencial para la forma en que los humanos aprenden. Si dos nervios se disparan al mismo tiempo, argumentó, se mejora la conexión entre ellos. 

En 1956, la reunión de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial proporcionó un impulso tanto a la Inteligencia Artificial (IA) como a las Redes Neuronales (ANNs). Un resultado de este proceso fue estimular la investigación de IA en la parte del procesamiento neural. En los años posteriores al proyecto Dartmouth, John von Neumann sugirió imitar funciones neuronales simples utilizando relés telegráficos o tubos de vacío. Además, Frank Rosenblatt, neurobiólogo, comenzó a trabajar en el Perceptron, una red neural de múltiples camadas, como una estructura más compleja, en que las neuronas son agrupadas en camadas, y cada camada tiene una conexión definida con la camada siguiente. 

La idea era crear sistemas de computación que pudieran conectar pequeñas estructuras (neuronas artificiales) por medio de conexiones (sinapsis artificiales), que serían ponderadas con valores (refuerzos en la sinapsis), previamente calculados mediante algoritmos de entrenamiento apropiados. 

Es importante enfatizar que nuestro cerebro no tiene nada que ver, en su funcionamiento, con el paradigma burocrático de von Neumann. O sea, no ejecuta ninguna instrucción. En verdad, los datos (señales neurales) viajan, se refuerzan o se atenúan en las sinapsis, dinámicamente, mediante procesos electro-químicos conforme las vivencias de los humanos. Procesa datos, se automodifica en su estructura dinámicamente, y no existe separación entre lo que podemos llamar de memoria y sistema de procesamiento (al contrario de lo que ocurre con el paradigma de von Neumann). Así afirmar que nuestro cerebro es un computador es bastante cuestionable. 

El problema de imitar el dinamismo del cerebro es un gran desafío para los ingenieros de computación, pues las plataformas de hardware no permiten imitar este dinamismo, pues el cerebro se entrena y resuelve los problemas de manera simultanea. Lo que tenemos actualmente son programas que son ejecutados en arquitecturas tipo von Neumann, y que emulan las estructuras de las ANNs, siendo entrenadas off-line para resolver cada tipo de problema, para posteriormente ser utilizadas efectivamente. 

Una luz al final de túnel, en los problemas del modelo de von Neumann, es que tecnologías emergentes están permitiendo implementar realmente ANNs en plataformas de hardware (no en software), que pueden ser reconfiguradas dinámicamente. Esto en principio permitiría emular el dinamismo en las interconexiones de las neuronas, tal como ocurre en nuestro cerebro. Estas plataformas son conocidas como FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), y empresas como Intel las están utilizando masivamente en sus nuevos proyectos de arquitecturales. 

De cualquier manera, la historia de las ANNs no ha sido fácil pues en los años 60 Marvin Minsky y Seymour Papert demostraron limitaciones serias de ANNs de una camada. Esto desató el primer periodo de invierno en esta área de investigación, lo que retrasó su desarrollo en los años posteriores. En los años siguientes fue demostrado que tales limitaciones eran superadas por el aumento del número de camadas en las redes. Actualmente existe mucho dinero para investigación en redes neurales de múltiples camadas (redes neurales profundas, deep-ANNs). En general área es llamada de aprendizaje profundo (Deep-Learning). 

Paradigmas basados en flujo de dados (en vez de flujo de instrucciones) representan una área de punta en el proyecto de nuevos computadores. Sobre todo por el paradigma de von Neumann es ineficiente para procesar grandes volúmenes de datos (big-data), debido a sus problemas burocráticos y por su ineficiencia para explorar el paralelismo intrínseco de los algoritmos. Además de esto, existe el problema de su alto consumo de energía, un efecto colateral de este paradigma. 

En este sentido, nuestro cerebro es altamente eficiente del punto de vista de consumo de energía, si comparado con los computadores más potentes de la actualidad. Las neuronas cambian sus conexiones de manera dinámica y eficiente del punto de vista energético, sin seguir estándares predefinidos, con comportamientos que sólo pueden ser modelados por estructuras probabilísticas y estadísticas, tal como ocurre en la física cuántica. Nada mejor que esconder los secretos de la inteligencia y de la conciencia usando una estructura aleatoria en sus principios de funcionamiento. Y como si fuera poco, nuestro cerebro no usa un reloj para sincronizar sus tareas (es un sistema asíncrono), y su funcionamiento ocurre por mecanismos aún oscuros para los neurocientíficos. 

Si Einstein se recusó a aceptar los principios de la física cuántica diciendo que “Dios no juega a los dados con el universo”, tal vez se quedaría con la boca abierta si supiera sobre el comportamiento errático, misterioso y aleatorio de nuestro sistema neuronal. 

Lo que nos depara el futuro es un redireccionamiento para arquitecturas basadas en flujo de datos, implementadas sobre nuevas nanotecnologías, que permitan imitar más fidedignamente las redes neuronales naturales, con nuevas técnicas de entrenamiento, que sean válidas para resolver diferentes tipos de problemas, de manera más flexible y dinámica, tal como ocurre con nuestro sistema nervioso, y con capacidad de trabajar con grandes volúmenes de datos; y tal vez con una mejor eficiencia energética. 

Si es verdad que los humanos tienden a hacer herramientas que se parezcan con ellos, sin duda que el computador tiene este apelo. Lo que veremos serán plataformas integrando gran capacidad de recursos, tal como ocurre con los teléfonos celulares, que agrupan poderosas arquitecturas de computadores, sistemas de telefonía sofisticados, antenas, sensores, actuadores y poderosos sistemas de inteligencia artificial, interconectándose con sistemas en nuve (cloud-computing). Hasta dónde va a llegar esta capacidad de integración sólo el futuro lo dirá. 

Pero ya podemos sospechar que las tecnologías de IA, de realidad aumentada, realidad virtual y cosas por el estilo vendrán a ser integradas a nuestro sistema neuronal, tal vez mediante implantes, o estructuras vestibles, lo que nos permitirá vivir nuevas realidades nunca imaginadas. Esto nos obliga a replantearnos preguntas milenarias como la naturaleza de la realidad y de nuestra propia identidad, más allá de lo que las religiones nos cuentan, o de lo que la ciencia des-cubre, o de lo que las ideologías nos imponen.

Nota: varios datos tecnológicos colocados aquí están documentados en la literatura especializada. Muchas informaciones sobre el tema ya están sedimentadas en la última edición del libro clásico de Hennessy y Patterson "Computer Architecture".

Fourier y la noche de Borges

Al profesor Hernando Prado 

que me presentó

el análisis de Fourier 
en la Universidad del Valle.

"No sé si volveremos en un ciclo segundo

como vuelven las cifras de una fracción periódica;

pero sé que una oscura rotación pitagórica

noche a noche me deja en un lugar del mundo"

Y ese cíclico retorno, redescubierto por Borges, nos evoca las funciones periódicas sinusoides y cosinusoides que aprendemos en la matemática básica del colegio, y que nos remite al tic-tac pendular de un reloj ancestral, al vaivén de un bolero, a los vientos de sur, a las curvas de la arquitectura de Oscar Niemeyer, a los grabados de M. C. Escher, a los textos y dibujos de William Blake; o  al ir e venir de un pensamiento terco y osado en la cabeza, a la convivencia cotidiana en el espacio del ágora, del cabildo, de  un templo —a las formas femeninas. 

        Todo regresa de alguna manera, mas ese retorno viene en la forma de ciclos circulares, representando el comportamiento de elementos de senos y cosenos, tal como las formas musicales. Y quien descubrió este hecho fue Jean Batiste Joseph Fourier, uno de los científicos que surgieron durante la época de la revolución francesa. Hijo de un sastre fue educado en un colegio religioso, en donde mostró desde niño habilidades para las matemáticas. En sus investigaciones sobre la propagación del calor en cuerpos sólidos propuso que cualquier función matemática, que tuviera características de periodicidad, podría ser representada por un sumatorio de funciones del tipo seno y coseno.

        Así, la periodicidad, sobre condiciones bien conocidas,  es en definitiva circular, o mejor, la suma de elementos circulares, uno cada vez menos intenso que el otro, ondulando como la proyección del radio de un círculo (que gira sobre su centro) sobre la linea que lo divide al medio, y que genera dos semicírculos. 
        Mas la vida de Fourier no fue fácil. Siendo joven fue protegido por Napoleón, quien le dio el título de barón. Estuvo en la expedición francesa a Egipto, y fue responsable por el grupo de científicos que descubrió la piedra de Roseta, lo que permitió más tarde descifrar los jeroglíficos egipcios. Mas con el bamboleo de la vida política de su gobernante fue perseguido en algunos períodos de su vida. 
        Pero su mayor problema fue el fuego amigo, pues sus descubiertas fueron sistemáticamente rechazadas por eminentes matemáticos franceses, sus colegas de L’École Polytechnique, tales como Laplace, Lagrange, Legrende, Monge y LaCroix. El argumento básico, para tal postura, fue la supuesta falta de rigor matemático en sus demostraciones, lo que le impidió publicar su trabajo como un artículo científico, y esto representa una frustración para cualquier hombre de ciencia. 
        Sin embargo, en nuestros días, ningún físico experimental o ingeniero consigue vivir sin Fourier, estando por detrás de todos los sistemas de telecomunicaciones, de los artefactos electromecánicos, de sintetizadores para música, de los sistemas reconocimiento de voz, del procesamiento de imágenes, de los mecanismos de análise de vibraciones,  entre otras aplicaciones posibles. 
        Como si fuera poco, fue el primer ser humano que habló del efecto invernadero, fundamental para explicar el surgimiento y  sostenibilidad de la vida en nuestro planeta.
        Todo esto se lo podemos deber a Fourier: una mejor comprensión de la ciclicidad de la noche, del balanceo elíptico de los astros, del sonido rumoroso de ancestros suscitado en algún pasado longincuo, del movimiento de  briznas por las brisas montañeras,  de la presencia persistente del círculo perfecto que define el número π —el primero de los números trascendentes, que  se niega a estrujarse en una simple ecuación algébrica.  

        Y finalizamos como Borges, en su noche cíclica:

"Vuelve la noche cóncava que descifró Anaxágoras;
vuelve a mi carne humana la eternidad constante
y el recuerdo ¿el proyecto? de un poema incesante:
Lo supieron los arduos alumnos de Pitágoras..."

Concienciando sobre conciencia

Carlos, tú dices que encarar el problema de la conciencia es como intentar domar un toro por los cuernos. Pero tal vez ese problema no tenga cuernos... Y quizás ni sea un problema.

Con estas palabras mi amigo César Giraldo me alertaba sobre la dificultad que tendría al escribir un texto sobre el tema de la conciencia, pues al discernir sobre este tópico encontramos abordajes en la filosofía, en la sicología, en la neurociencia, en la matemática, en la biología, en la química y en la física. Por ejemplo, Descartes pone foco en la discusión de la dualidad mente-cuerpo, mientras los físicos cuánticos la colocan en sus fórmulas llenas de retazos de probabilidades, esas formulaciones que explican los chances de encontrarnos con una persona honesta en el camino.

        Una pregunta que surge es su localidad, ¿en dónde reside la conciencia? ¿En nuestro cuerpo? Específicamente, ¿en nuestro sistema nervioso? O más detalladamente, ¿en nuestro cerebro?

            Si la respuesta nos lleva a nuestra cabeza, podemos decir que un cerebro adulto contiene alrededor de 100 mil millones de neuronas. Una sola neurona puede unirse a otras 100 mil neuronas a través de axones (cables de salida) y dendritas (cables de entrada) usando las sinapsis (conexiones entre los axones y las dendritas). Si hacemos girar los números encontraremos que un cerebro humano típico tiene cuatrillones de conexiones entre sus neuronas. Y un cuatrillón es uno seguido de 15 ceros, y esto nos lleva a números sólo corriqueros en la cosmología moderna.

        Además de la complejidad, las conexiones sinápticas se forman, se refuerzan, se debilitan y se disuelven constantemente. Las viejas neuronas mueren y nacen otras nuevas, como lo demuestran investigaciones recientes.

        Las neuronas muestran una asombrosa variedad de formas y funciones. Los investigadores han descubierto decenas de tipos distintos sólo en nuestro sistema óptico. Los neurotransmisores, que llevan señales a través de la sinapsis entre las neuronas, también vienen en muchas variedades diferentes. Además de los neurotransmisores, los factores de crecimiento neuronal, las hormonas y otras sustancias químicas fluyen y atraviesan el cerebro, modulando la cognición de manera profunda y sutil. O sea, por lo que sabemos en nuestro cerebro existen fenómenos hormonales, físico-químicos y eléctricos, lo que muestra que estamos pisando terrenos intrincados.

        Si la información transita por las sinapsis de nuestras neuronas, obviamente sospechamos que existen códigos de comunicación para llevar y traer la información, como un buen ingeniero lo esperaría. Sin embargo los códigos neuronales parecen variar en diferentes especies, e incluso en diferentes modos sensoriales dentro de la misma especie. «El código para la audición no es el mismo que el del olfato», explica Koch Shares Singer (neucientífico de la universidad de Caltech), en parte porque los fonemas que componen las palabras cambian en una fracción de segundo, mientras que los olores andan más lentos.

        Las invetigaciones sobre prótesis neuronales sugieren que los cerebros diseñan nuevos códigos en respuesta a nuevas experiencias. «No puede haber un principio universal que gobierne el procesamiento de la información neuronal», como lo dice Singer; lo que confirma que los cerebros son increíblemente adaptables y pueden extraer toda la información posible, por la invención de nuevas codificaciones según sea necesario, e indefinidamente.

        Así, la conciencia no es fácil de definir. El psicólogo William James la describió de manera sucinta como «atención más memoria, a corto plazo». Es lo que usted posee en este momento, mientras lee este texto, y lo que le falta cuando está dormido y entre sueños, o bajo anestesia. Parece ser que nadie sabe exactamente qué es la conciencia. Presionados por una definición concisa, podríamos llamarla poéticamente de «vida interior inefable y enigmática de la mente». Pero eso apenas captura el torbellino de pensamientos y sensaciones que florecen cuando vemos a un ser querido después de una larga ausencia, un rostro de una bella mujer, o escuchamos un nostálgico solo de violín, o saboreamos una comida exquisita, o cuando estamos en silencio. Lo cierto es que a pesar de que las mejores mentes de la humanidad han tratado sobre el asunto, no podemos decir con certeza si se trata de un fenómeno intangible o tal vez incluso un tipo de sustancia diferente de la materia, como algunos lo sugieren; y aquí recordamos el tema de la materia y de la energía oscura, tan habladas por los astrofísicos.

        Sospechamos que surge en el cerebro, sin saberse en que lugar del mismo emerge, pero posiblemente todo el sistema nervioso de nuestro cuerpo está envuelto en la experiencia de concienciar. Ni siquiera sabemos si requiere células cerebrales (neuronas) especializadas  o algún tipo de disposición conectiva especial entre ellas.

        En su estructura macroscópica sabemos que abarca la inteligencia, se nutre de los sentidos y de las sensaciones producidas por el procesamiento que el cerebro hace sobre las informaciones sensoriales. Se surte de la memoria y se realimenta a sí misma, tal como una función matemática recursiva, aquella que se llama a sí misma, en una forma circular, como un ritornelo; lo que posibilita que alguien diga algo como «yo sé que sé», o «sé que existo». Pero este tipo de afirmaciones no necesariamente envuelve razonamientos intelectuales o lógicos, pues hasta el hombre más ignorante podría decir algo como «siento que existo», o «siento que siento».

        En su infraestructura cerebral y nerviosa sabemos que las sinapsis ocurren según las circunstancias y necesidades, formando conexiones cargadas de aleatoriedad, sin ninguna organización plausible, lo que haría morir de envidia al anarquista más convicto. Del punto de vista de la ingeniería está contra todo lo recomendado en manuales de construcción de sistemas, en todas las áreas. En estas circunstancias, si tuviéramos una teoría matemática sobre el asunto ésta tal vez estaría cargada de enormes formulaciones de probabilidad, tal como en la física cuántica.

        Freud solo trató de este tema al comienzo de su carrera, dejándonos su asombro por la complejidad. Pero posteriormente tocó, sin querer, el asunto cuando dijo que la «realidad era algo que se podía perder», tal como ocurre en patologías como la esquizofrenia. En esta dirección, sabemos que la conciencia es perdida cuando dormimos, y en otras circunstancias. Adicionalmente, el padre del psicoanálisis se centró en un tema naturalmente complementar, por lo menos en su localidad (el inconsciente). Así, sabemos que informaciones pueden permanecer inconscientes, y si son perturbadoras pueden generar patologías, que suelen ser difíciles de curar. De esta manera ligar la conciencia con cualquier teoría matemática de la información resulta ser, en principio, desalentador.

        Un punto importante es determinar si existen grados de conciencia, lo que nos llevaría a pensar que la «conciencia» puede ser incrementada (o decrementada), sobre ciertas circunstancias. Algunos teóricos nos alertan sobre la relación de la conciencia con un término generalmente denominado de «capacidad o nivel de integración». De esta manera, si una persona incrementa sus percepciones en la experiencia consensual estaría en un nivel de conciencia mayor. Ciertamente no sabemos cómo este fenómeno trabajaría a nivel celular, en las sinapsis o en sus correspondientes fenómenos físico-químicos.

        Pero volviendo el tema freudiano de la realidad, podemos ahora discursar sobre la objetividad y subjetividad. O sea, discernir si existe una realidad objetiva y una realidad subjetiva. Sobre la existencia de una realidad objetiva Einstein decía ser su credo, cuando fue interpelado por el poeta Rabindranath Tagore. Pero si nos sumergimos un poco en el proceso de producción artística podemos verificar una indiferenciación entre los dos conceptos: un artista no hace diferencia entre la objetividad y subjetividad, pues en su producción existe contenido tanto de su propia experiencia de existir como de las experiencias sensoriales, capturadas y procesadas en instante específico (supuestamente de la realidad objetiva).

        Así, podemos incluir en nuestra discusión sobre la conciencia una percepción integradora, que lleva a abarcar simultáneamente lo objetivo y lo subjetivo. Por lo tanto, existe una conectividad intrínseca en el proceso de concienciar, indispensable en las artes, y específicamente en la poesía, en donde el mar de pausas y silencios sustenta la palabra, con una fuerza proporcional a su contenido; tal vez cuantificable por la cantidad de información definida en la teoría matemática de la información de Claude Shannon. Y esto último podría ser descrito como el «principio de Arquimedes de la poesía».

        Con estas disquisiciones en pie tendríamos que pagar algo, o ceder en algo, aparentemente cargado de obviedad. Pues si la conciencia está sobrecargada por un proceso de integración, su localidad en el cerebro, tal como nos lo afirman los neurocientíficos, podría estar en jaque. Y es aquí en donde podemos sugerir caminos posibles, por ejemplo el de aprovechar tópicos de la física cuántica, o temas inconclusos de la física moderna, tal como la existencia de otros tipos de materia o de energía, que no son observables, sino previstos porque las cuentas matemáticas no cierran totalmente, en las observaciones hechas por los astrónomos.

        Y ahora nos sobra la famosa frase marxista: «no es la conciencia la que determina la vida, es la vida la que determina la conciencia». Obviamente esta frase está agarrada naturalmente al materialismo histórico, mas su significado nominal flaquea a la luz de la propia dialéctica, tal como me lo sugirió alguna vez mi amigo Jorge Perlaza, en una reunión en Sao Paulo. Pues no podemos separar naturalmente vida y conciencia, y la jerarquía de una sobre la otra puede caer fácilmente en el problema del huevo y la gallina. Y si no, preguntemos a los físicos cuánticos, que no consiguen hacer sus formulaciones  sin incluir en ellas un observador, sin tocar sutilmente el trazo de la conciencia.

        Y como me lo hacía observar mi amigo César Giraldo, tal vez no sepamos donde están los cuernos de este asunto, o tal vez estén tan separados que nuestras manos no los puedan agarrar simultaneamente. Y si no es un problema que pueda ser abordado, sin duda está  presente en la solución del resto de los problemas.

        Obviamente existen otros tópicos a contemplar en una discusión de esta envergadura; por ejemplo si la conciencia está necesariamente ligada (o no) a la palabra, al lenguaje. Si lo fuera, estaría limitada por la barrera de Wittgenstein: «sobre aquello que no podemos hablar debemos callarnos». Y aquí podemos verificar que gran parte de las actividades en las artes plásticas son carentes en contenidos lingüísticos; y lo mismo ocurre en la música. Esto puede alertarnos de que la conciencia abarca lo que puede ser discutido y lo que debe permanecer callado. Lo que nos llevaría a terrenos de la psicología profunda: la conciencia podría englobar (sorprendentemente), mediante su dinámica integradora, la vigilia, el soñar y el sueño profundo, y estaría vinculada al problema de la identidad; tal como lo afirmaba el yogui Ramana Maharishi, en una pequeña villa al sur de la India, y que llegó a influenciar en su época a personajes como Herman Hesse y Karl G. Jung.

Información y Textos

Escribo estas páginas de espuma

No para el hombre orgulloso

Que se aparta de la luna enfurecida

Ni para los muertos de alta estirpe

Con sus salmos y ruiseñores,

Mas  para los amantes, sus brazos

Que abrazan  dolores de los siglos,

Que no me pagan ni me elogian

E ignoran mi oficio o mi arte.

(Dylan Thomas)

(A la memoria de mi caro amigo Carlos E. Martínez,
colega del curso de lógica digital)

Cierta vez le comentaba a César Giraldo sobre el surgimiento de las teoría de la información, a partir de los trabajos de Claude E. Shannon y Warren Weaver, y que quedó sedimentada al comienzo de  los años 50. Realmente los conceptos matemáticos sobre lo que es información fueron planteados originalmente por Shannon en un artículo publicado en 1948. Claude Shannon era un matemático que tuvo la originalidad de estudiar ingeniería eléctrica. Cuando hizo su maestría decidió aplicar la lógica de Boole (que ya conocía como matemático) para sistematizar el diseño de sistemas de conmutación, aquellos basados en relés: esos sistemas que se abren y se cierran (tal como los interruptores para la luz), que sólo tienen un sí o un no para decirnos,  que permiten abrir o cerrar las puertas de nuestras casas,  sin estados intermediarios. Al hacer esta proeza inventó la lógica digital, que es la base de los computadores, de la WEB, de las ciberculturas, y tal vez del gatillo que suscitaría el fin de la literatura.

Con estos resultados de Shannon quedó claro el concepto de codificación: podemos representar un conjunto de símbolos en forma de números binarios, conjuntos de ceros y unos (por ejemplo: 1011011). Lo que nos permite codificar las letras (y por tanto los nombres) de cualquier cosa como cadenas binarias, códigos definidos a priori por matemáticos y científicos de la computación. 

Si el esperanto fue inventado por un oftalmólogo polaco (Ludwik Zamenhof), el lenguaje digital fue escrito secretamente por científicos, funcionando muy bien en el background del mundo de la informática. En este sentido el sueño de Zamenhof, de consagrar un idioma universal, fue plasmado en el mundo digital, casi de forma anónima,  y sólo sabiamente entendido por informáticos y  máquinas computadoras.

La idea fundamental de Shannon fue concebir que mensajes podrían transportar mayor o menor grado de información, igual que los camiones cuando llevan sus cargas de una ciudad para otra (aquí hablaríamos de emisores y receptores de los mensajes). Los mensajes serían los vehículos con sus cargas, que tendrían un mayor o menor valor.

Es curioso que en una teoría matematizada de la información el término de "valor" aparece de manera intrínseca: un mensaje es más valioso tanto cuanto  menos probable sea su emisión por una fuente. Poemas tienen más valor que los chismes en una reunión de comadres, pues son más raros de acontecer  que cualquier bochinche.

En la teoría de Shannon existe un emisor, un canal y un receptor para cada mensaje. Sin embargo alguna cosa parece suelta, pues la cadena de dígitos binarios que codifica los símbolos del mensaje sirve tanto como vehículo y contenido, al mismo tiempo. O sea, la digitalización es el medio, y la virtualización, de nuestra  visión del mundo,  sería el mensaje para nuestros tiempos. Y aquí la máxima de McLuhan viene a la superficie  de manera intrigante: “el medio es el mensaje”.

En este sentido, el noble Shannon dio su paso fundamental: unió la teoría de la probabilidad, inventada por Laplace (el primer prototipo del científico moderno) con el mundo de la información. Y así los mensajes eran para Shannon símbolos codificados en lenguaje digital, algunos con más valor que otros, dependiendo de la probabilidad de ser lanzados para un canal de comunicación.

Y así el mundo digital inventado por Shannon permite ahora (y cada vez más) almacenar cantidades inimaginables de información, con las invenciones de la industria de la microelectrónica, consiguiendo recopilar fácilmente informaciones en el orden de los terabytes o petabytes (números monstruosos); lo que ha permitido eliminar la necesidad de separar la paja del trigo. La memoria digital, la nube, la WEB lo comportan todo, lo banal y lo trascendente,  y por lo tanto el trabajo de discernir se hace cada vez menos estimulante. 

Y aquí vendría la sospecha de César Giraldo: en el mundo pre-digital la memoria era escasa y la literatura se hizo necesaria (oral o escrita), como medio de preservación de la cultura. Los mensajes  más valiosos, y por lo tanto menos probables, fueron separados y resguardados por los críticos de cada época, para preservar la humanidad. Y la calidad del texto estaba ligada directamente al valor de la sobrevivencia cultural. Y la relación entre la estética y lo sagrado era apurada. Y aquí la crítica tenía una labor más noble que en los días de hoy, pues preservar lo humano, como tal, es mucho más importante que resguardar la industria editorial contemporánea.

Un punto importante en la teoría de Shannon es que el tamaño de cada mensaje depende de cómo cada símbolo es codificado. Si queremos que un mensaje sea transmitido de manera eficiente tendremos que asegurar que su tamaño sea el más mínimo posible. Así los ingenieros codifican cada símbolo dependiendo de su probabilidad. Por ejemplo, la letra “a” es un símbolo con una alta probabilidad de aparecer en cualquier texto (en la mayor parte de las lenguas indoeuropeas), y así, para ser económicos, lo mejor sería  darle un código con pocos bits. Y así en los símbolos (y también mensajes) con alto valor (y menor chanche de aparecer) podremos extendernos en su codificación.  Y esto es la base de las técnicas de compresión y compactación de información usadas en la ciencia de la computación.

Esta relación entre mensaje, código y texto (y por lo tanto literatura) es bastante rica y merece ser explorada. Nuestro proprio cerebro genera, codifica e recibe mensajes, con procesos cada vez más conocidos por los neurocientíficos, con un mecanismo bien sofisticado de memoria, y con un sentido del valor. Para César Giraldo la poca necesidad de discernir llevaría no sólo al declino de la música, de la poesía y del arte en general, sino también a los problemas éticos que estamos sufriendo actualmente: “la ética es producto del sentido común, y éste del discernimiento, decía”. En este sentido sugería que mensajes con poco valor en la psiquis del individuo llevarían a relaciones sin amor. O mensajes sin amor tendrían poco valor agregado.

Y posiblemente podamos deambular un poco  en la relación entre ego e información, pues en esto César tenía su propia versión: “el ego es información y la conciencia el DVD”. En esta dirección el DVD de César abarcaría lo escrito y lo no escrito, así como el propio soporte mediático de la información.  Tal vez lo que nos falta es conocer el piso sobre el cual nuestra información está escrita, la media silente que soporta la palabra, fluctuando en el mar de pausas y silencios, la propia poesía (las páginas de espuma del poeta D. Thomas); tal como nos lo insinuó el yogui Ramana Maharishi.

Y cuando le pregunté  más concretamente a  César sobre la relación entre amor e información, respondió escabullido y rápido: “mijo, la respuesta a esa cuestión sale fuera de los límites del texto, y tal vez hasta del propio arte. Es posible que allí esté ese sentido de trascendencia que tanto te pica, como una buena urticaria en la piel”.

Ciencia, arte y tecnología

La ciencia descubre, la tecnología inventa, el arte crea. Descubrir es ir atrás de lo ya existente, de lo que permanece cubierto y, por tanto, de incógnito. Inventar tiene como etimología el prefijo in (hacia dentro), ligado al verbo (en infinitivo latino) venire, con su supino ventus; siendo que este último tiene también su contraparte como sustantivo: el viento, o un soplo de  suerte, por ejemplo. Y haciendo  una pequeña composición podríamos insinuar algo como: siendo  el viento, el buen agüero, que viene desde adentro.  Crear tiene origen en el infinitivo latino creare, con el sentido de engendrar,  de parir, de dar a luz, de cuidar, de nombrar alguien para un cargo.  Por lo tanto, queda más fácil entender el por qué el arte siempre estuvo ligado con la tecnología (y mucho más ahora), pues el viento, que viene de adentro, se parece más a un eólico parto. La ciencia es la arqueología de los fundamentos de lo que existe, de lo ya creado; la genealogía de algo que permaneció oculto, cuasi-todavía.

Fútbol, Guerras y Tragedias (el Chapecoense)

Dicen que el fútbol (y cualquier deporte) son sublimaciones de la guerra, de las pulsiones instintivas, buscando armonizar estas últimas con las solicitaciones sociales, tal como nos dicen los psicoanalistas. Las barras representarían los pueblos, mientras que los atletas serían la alegoría de los guerreros. En este sentido, el fútbol, por ejemplo, sería un producto de la civilización, en donde los instintos agresivos tendrían una salida inocua, desde el punto de vista del conflicto, dejando como efecto colateral emociones más constructivas en el público. Pero claro, el proceso puede fallar, tal como lo vemos en las palizas generalizadas que con alguna frecuencia aparecen entre las barras y entre los  jugadores, afuera y dentro de los propios estadios. 

Pero cuando un avión cae junto con todo un equipo de fútbol poco conocido, que llega heroicamente para juego decisivo, representando una pequeña ciudad brasilera, personificando el esfuerzo honesto de un grupo de jugadores y dirigentes, que con pocos recursos y con mucho arresto logran llegar a una final suramericana, el asunto toma el cuño de tragedia. Y usamos la palabra tragedia en un sentido más clásico; en el sin sentido de ciertos acontecimientos, que huyen a la razón, al sentido común, caracterizándose por lo inesperado, por una serie de factores que aisladamente serían simples de ser evitados; mas que cuando ocurren, en cierta secuencia, nos producen una sensación de absurdo, de soledad, de impotencia, por su resultado. 

Un aviador que es dueño del avión que pilota, y que como empresario procura maximizar su lucro, mismo que esto amenace la vida de su propia tripulación (a la que debe proteger), sólo puede mostrarse como un acto de locura, como una muestra de los peores vicios de la humanidad. Y que todos los mecanismos de fiscalización, de las diferentes instancias de la aeronáutica internacional, hayan fallado en detectar un acto ilícito muestra lo que caracteriza la tragedia: si miramos para atrás era simple de ser evitada. Mas el problema es que no podemos alterar el pasado; pues la tragedia rápidamente se instala en la historia, se nos vuela del presente, tal como un ladrón ladino y experto.

Y en este escenario Brasil redescubre el significado de la palabra solidaridad, etimológicamente relacionada con solidez, con la convivencia constructiva, en oposición a la fragilidad ética que toda guerra intrínsecamente tiene, por más justa que nos parezca en su conjunto, en su apariencia. 

Y lo curioso es que esa manifestación solidaria surge de un país estigmatizado por la guerra, por la intolerancia política, por el fanatismo, por el terrorismo, por los magnicidios, por el narcotráfico y por su poca tradición futbolística. Y aquí Brasil descubre que Colombia tiene un pueblo amable, alegre, sensible y afectuoso, y que se parece mucho a su propio pueblo; tal vez por razones culturales y étnicas, que deberían ser mejor estudiadas, tal vez potencializadas por ser de los países de América Latina con la mayor influencia africana.

Y si volvemos al tema de la guerra y de sus tragedias, podemos verificar que manifestaciones de solidaridad son raras. Un ejemplo lo vemos en el fracaso de la felicísima armada invencible española, concebida por Felipe II con el propósito de invadir Inglaterra, procurando restaurar el catolicismo y su ideología inquisidora en la Gran Bretaña. Dicen los historiadores que su derrota se debió más a las contingencias de la mala meteorología que a la destreza de sir Francis Drake, un pirata con título de corsario, y comerciante de esclavos. Tal vez la incompetencia del comandante español (el duque de Medina Sidonia) haya contribuido a uno de los mayores fiascos en los combates navales. Pero ni por eso los ingleses se solidarizarían con sus contrincantes españoles por sus imprevistos, por sus marinos ahogados en la furia de los elementos, por los sufrimientos, por sus familiares. Pues en la guerra la suerte hace parte del juego, y los desastres que tocan al adversario es mejor interpretarlos como parte de la ayuda solidaria de algún dios de oficio.

Actos nobles, respetuosos y solidarios, como los que el pueblo colombiano mostró para Brasil, son definitivamente raros en el universo de los conflictos, de las batallas, inclusive en el mundo clásico. Por ejemplo, Aquiles vence en combate abierto a Héctor, noble hijo primogénito de Príamo, rey de Troya, y que se opuso sistemáticamente a la guerra con Grecia. Y en vez de respetar la nobleza de un gran guerrero muerto en combate, lo amarra a su carro y lo arrastra, presuntuosamente, en frente de los muros de la ciudad sitiada (ante el regocijo aqueo), a fin de humillar sus padres, sus familiares y su pueblo. Así era el talante del pueblo griego, al que tanto admiramos.

Pero en  el ámbito de lo civilizado, tal vez un pueblo sufrido como el colombiano tenga el sartén por el mango, para dar ejemplo de apoyo, de adhesión, de protección para con el otro, de afección, de desapego. Pues con tantas vidas perdidas, a cada lado de los factores de un conflicto insano de cincuenta años, posiblemente haya aprendido algo sobre el real valor de las cosas, de lo que vale la pena preservar y de lo que sea mejor eliminar.