Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han conseguido que las bacterias puedan jugar a Tres en Raya y alcanzar el nivel de expertas. Han realizado la ingeniería genética de microorganismos para que sean capaces de aprender algoritmos por sí mismos y de competir con jugadores humanos, algo nunca visto.
Una investigación internacional liderada por el científico español Alfonso Jaramillo, del Laboratorio de Biología Sintética de novo, I2SysBio, perteneciente al CSIC y a la Universidad de Valencia, ha desarrollado una metodología que permite a las bacterias, por primera vez, jugar al Tres en Raya, un entretenimiento que consiste en conseguir colocar tres fichas alineadas en un tablero.
En este desarrollo tecnológico pionero, la partida no se desarrolla en un tablero, sino en una Placa de Petri, un recipiente redondo de cristal que se usa en investigación científica para observar diferentes tipos de muestras, tanto biológicas como químicas, encerradas dentro de la placa.
Las partidas de aprendizaje se desarrollan entre humanos y bacterias y, a diferencia del juego clásico, pueden durar días, porque es una experiencia mucho más compleja: hasta ahora nunca se había llegado tan lejos en el adiestramiento de bacterias.
La experiencia emula otra innovación tecnológica conseguida en 1952 por el primer ordenador de la historia, Eniac (Electronic Numerical Integrator And Computer), construido por la Universidad de Pennsylvania, que ocupaba una habitación entera y podía resolver 5.000 sumas o 300 multiplicaciones en 1 segundo.
Demostración de IA
Eniac consiguió jugar a OXO, que podría ser la primera versión electrónica del Tres en Raya, una proeza informática que representó una de las primeras demostraciones experimentales de lo que sería capaz la Inteligencia Artificial, la tecnología que pretende replicar en una máquina las capacidades cognitivas humanas.
Eniac se programó para jugar y funcionaba mediante válvulas de vacío o termoiónicas, utilizadas para amplificar, conmutar, o modificar una señal eléctrica mediante el control del movimiento de los electrones en un espacio vacío a muy baja presión.
Lo que ha conseguido la investigación del CSIC, en la que ha participado también Adrian Racovita, del mismo Instituto CSIC-Universidad de Valencia, junto a investigadores de las universidades de Warwick y Keele (ambas en el Reino Unido), es aplicar biología sintética para que estos microorganismos sean capaces de aprender algoritmos por sí mismos, de jugar al Tres en Raya y de incluso no perder nunca frente a un jugador humano.
Tal como explican los autores de esta investigación en su artículo, las cepas adiestradas en el marco de esta investigación pueden aprender el dominio de juegos de mesa como el Tres en Raya, incluso partiendo de un estado de total ignorancia.
Aprendizaje autónomo
Lo más destacado de esta investigación, según explica Jaramillo a Tendencias21, es que proporciona un mecanismo genético general para el aprendizaje autónomo de decisiones en entornos cambiantes.
El equipo ha desarrollado un circuito genético adaptado para que las bacterias se acuerden del comportamiento que adoptan durante la partida, reconozcan si ha sido una jugada útil y puedan cambiar de actitud en las siguientes jugadas, mejorando así su competencia para el juego.
El secreto de este desarrollo, añade Jaramillo, son compuestos químicos que permiten a las bacterias reconocer las diferentes jugadas que se producen en el tablero a través de la fluorescencia de las células, que le indican el acierto o error de sus jugadas.
Al principio de la partida, las bacterias siempre pierden, ya que desconocen por completo a qué se están enfrentando, pero a medida que se desarrollan las partidas de aprendizaje, aprenden los mecanismos del juego, reconocen los aciertos del jugador humano, aprenden de sus movimientos y desarrollan, después de un arduo proceso de aprendizaje, la capacidad de competir con la compleja inteligencia humana.
Nivel de experta
El aprendizaje de cada movimiento, que lo realiza por sí misma cada bacteria, le lleva al menos 15 horas, lo que implica que pierde siete partidas seguidas hasta que alcanza el nivel de experta al octavo desafío.
Las bacterias, al iniciar cada partida después de un primer movimiento del jugador humano, siempre parten en desventaja, y el nivel máximo de inteligencia se alcanza cuando es capaz de no perder nunca una partida.
Comparado este desarrollo con la proeza de Eniac del siglo pasado, que no era capaz de aprender por sí mismo, como lo hacen nuestras bacterias, podemos decir que hemos avanzado más, pues no hemos tenido que programar las bacterias: lo hicieron automáticamente a partir de su experiencia, explica Jaramillo.
Y precisa: aunque los ordenadores actuales son capaces también de aprender a jugar, nuestra investigación demuestra que la potencia que se consigue con los ordenadores para aprender a jugar al ajedrez, al juego chino de estrategia Go, o al Tres en Raya, se puede alcanzar también con circuitos genéticos capaces de aprender de manera autónoma la toma de decisiones en entornos complejos.
Este desarrollo tecnológico no es un entretenimiento, sino que potencia el desarrollo de la Inteligencia Artificial en células vivas, algo que hasta ahora no existía, indica el investigador español.
Lo nunca visto
Añade que los cálculos que realizan las bacterias para aprender a jugar al Tres en Raya es algo que nunca se había visto, lo que fomentará nuevas investigaciones en este prometedor campo científico.
También destaca Jaramillo que este desarrollo permite pensar en la posibilidad de que en el futuro se puedan generalizar los conceptos propuestos a la ingeniería de bacterias, con la finalidad de que se comuniquen con impulsos eléctricos, en vez de mediante compuestos químicos y fluorescencia, lo que reduciría considerablemente el tiempo de respuesta y aprendizaje.
Incluso podría pensarse en la posibilidad de utilizar dichas redes eléctricas de bacterias para construir mini cerebros con capacidades cognitivas similares a las de los seres humanos, concluye Jaramillo.
Los resultados de esta investigación se han publicado en bioRxiv, el mayor repositorio en línea de acceso abierto y sin ánimo de lucro, que recopila prepublicaciones de artículos relacionados con las ciencias biológicas que aún no han sido revisados por pares. Los investigadores están en el proceso de publicar su trabajo en alguna de las revistas científicas más importantes.
Referencia
Engineered gene circuits with reinforcement learning allow bacteria to master gameplaying. Adrian Racovita et al. bioRxiv, April 25, 2022. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.04.22.489191v1
