La relación entre videojuegos y computación suele servir para medir avances tecnológicos. Durante décadas, los investigadores han utilizado juegos para probar nuevas arquitecturas informáticas y algoritmos de inteligencia artificial. Esta vez, sin embargo, el experimento es radicalmente distinto: en lugar de utilizar procesadores tradicionales, un equipo de científicos conectó neuronas humanas vivas a un sistema informático para que aprendieran a interactuar con un videojuego.
Cuando las neuronas se convierten en hardware
La empresa australiana Cortical Labs presentó en 2022 un prototipo que llamó inmediatamente la atención del mundo tecnológico. Su sistema, conocido como CL1, no utiliza únicamente circuitos de silicio. En su interior alberga cultivos de neuronas humanas vivas que interactúan con el software mediante impulsos eléctricos.
Para demostrar que el sistema era capaz de aprender, los investigadores lo conectaron a Pong, uno de los videojuegos más simples de la historia. El objetivo era comprobar si las células podían adaptarse a los estímulos del entorno digital.
El resultado sorprendió incluso a los propios científicos. Las neuronas fueron capaces de ajustar su actividad para mover la barra del juego y evitar que la pelota saliera de la pantalla, mostrando lo que los investigadores describieron como aprendizaje adaptativo en tiempo real.
Pero la reacción de internet fue inmediata y bastante predecible. Si un sistema puede jugar a Pong, la pregunta inevitable aparece enseguida: ¿puede jugar a Doom?
El desafío de un videojuego caótico
Doom es uno de los videojuegos más influyentes de la historia. Publicado en los años noventa, popularizó los shooters en primera persona y se convirtió en un referente tecnológico por su complejidad y su velocidad de procesamiento.
A diferencia de Pong, donde la relación entre estímulo y acción es directa, Doom introduce un entorno caótico lleno de variables: enemigos, movimiento tridimensional, disparos y decisiones constantes.
Según Brett Kagan, director científico de Cortical Labs, ese salto de complejidad cambia completamente el desafío. Mientras que Pong tiene una lógica muy clara —seguir la pelota con una barra— Doom exige interpretar múltiples estímulos al mismo tiempo y reaccionar en un entorno impredecible.
Un cerebro microscópico conectado a un videojuego
Para afrontar el reto, los investigadores utilizaron una red de varias unidades CL1 conectadas entre sí. Cada una contiene más de 200.000 neuronas humanas cultivadas en laboratorio, capaces de formar conexiones y responder a estímulos eléctricos.
Las neuronas no ven la pantalla del videojuego. En lugar de imágenes, reciben patrones de estimulación eléctrica que representan información del entorno digital. Su actividad eléctrica se traduce luego en acciones dentro del juego. El resultado, según explica Kagan con cierta ironía, no convierte a las neuronas en campeonas de e-sports.
Las células juegan como lo haría un principiante absoluto que nunca ha visto una computadora. Y, en realidad, eso es exactamente lo que ocurre.
El verdadero avance del experimento
Lo que importa en este experimento no es la habilidad con el videojuego, sino la interacción entre biología y software. Los investigadores aseguran haber resuelto uno de los mayores desafíos de la biocomputación: crear una interfaz capaz de conectar neuronas vivas con un sistema digital y permitir que ambas partes intercambien información en tiempo real.
Ese puente entre células y código permite que las neuronas reciban estímulos, respondan a ellos y modifiquen su comportamiento mientras el sistema está en funcionamiento. En otras palabras, las células están aprendiendo.
Más allá de los videojuegos
Aunque jugar a Doom pueda parecer un experimento llamativo, los investigadores creen que la verdadera importancia de esta tecnología está en otro lugar. Las computadoras biológicas podrían ofrecer nuevas formas de estudiar cómo aprenden las redes neuronales reales. También podrían ayudar a investigar enfermedades neurológicas, probar fármacos o desarrollar sistemas informáticos inspirados directamente en la biología.
Algunos centros de investigación ya están explorando estas posibilidades. Una colaboración reciente entre Cortical Labs y la Universidad de Milán busca precisamente estudiar cómo interactúan las neuronas vivas con sistemas digitales para entender mejor los mecanismos de aprendizaje y plasticidad cerebral. La idea puede sonar extraña, incluso inquietante: células humanas cultivadas en laboratorio jugando videojuegos.
Pero detrás de esa imagen curiosa se esconde algo mucho más ambicioso. La posibilidad de que, en el futuro, parte de la computación no se base en chips de silicio… sino en sistemas biológicos capaces de aprender por sí mismos.
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