Más allá del Uno y el Cero: Un viaje alucinante las profundidades de un qubit

Seguramente no lo habrás percibido pero todos los días de tu vida están gobernados por una ley invisible e inexorable: "La ley de la Certeza binaria". Los dos estados que presenta la realidad en una simple observación superficial. Por ejemplo tu lámpara del salón solo puede estár encendida o está apagada. La puerta de tu casa puede estar abierta o estar cerrada. Tu computadora portátil igual, o esta encendida (ON)=1 y ahora estas leyendo esto o esta apagada (OFF)=0 y te estas perdiendo este articulo. Por tanto el interruptor que enciende tu teléfono móvil solo tiene dos frías realidades: el paso de corriente o la ausencia de ella que se puede ver así de forma resumida así: (ON, OFF). Este es el mundo del Uno (1) y del Cero (0) que actualmente tu usas para tus videojuegos como el Fornite, Call Of Duty, Medall Of Honour, y de igual modo también para estudiar desde tu portátil los temarios de tus asignaturas y también los exámenes.  Por consiguiente es la Base matemática Binaria que da vida al chip de silicio sobre el que hemos construido toda nuestra era digital actual. Durante décadas, este lenguaje Binario de (1 y 0) nos ha bastado para conectar continentes, enviar naves a Marte o digitalizar todo el conocimiento humano de la Wikipedia entre 4 y  8 Gigas aproximadamente. 

 

Sin embargo, si descendemos a la zona más profunda e íntima de la naturaleza, donde esta la sala de maquinas del átomo y las partículas subatómicas que lo componen y orbitan en espacios complejos, las leyes cotidianas del ON-OFF que consideramos invariables se desmoronan por completo. Bienvenidos a la zona del microcosmos mas comprimida del espacio, un zona donde las cosas pueden "ser y no ser" al mismo tiempo. Un universo de posibilidades infinitas que hoy estamos empezando a experimentar dentro de las máquinas más potentes jamás creadas por el ser humano: los ordenadores cuánticos.

 

 

El drama en la caja cerrada: El gato que habita en dos mundos a la vez 

 

Para entender esta revolución de los súper  computadores cuánticos, debemos realizar un viaje mental al pasado, y retroceder en el tiempo. Debemos ir al año 1935. Imaginemos que estamos allí y vemos al físico austriaco Erwin Schrödinger tratando de explicarles a sus colegas una idea de naturaleza perturbadora y extraña de la mecánica cuántica. Schrödinger diseñó un experimento mental que hoy es leyenda de la cultura popular, pero que a menudo se malinterpreta por no describirlo de forma fácil. Imagina una caja de acero completamente opaca y sellada del mundo exterior. En su interior colocamos a un gato. Junto a él, un mecanismo diabólico: un átomo radiactivo, un detector de radiación y un frasco con veneno. Si el átomo se desintegra (algo que ocurre con un 50% de probabilidad pura), el detector lo registra, libera el martillo, rompe el frasco y el gato muere. Si el átomo no se desintegra, el gato sigue vivo porque no ha pasado nada de lo descrito. Para nuestra lógica macroscópica de la observación habitual, el gato está vivo o está muerto dentro de la caja; pero nosotros simplemente no lo sabemos porque aun no hemos mirado dentro de la caja. Pero cuidado, la física cuántica nos dice algo mucho más radical y desconcertante: mientras la caja permanezca cerrada, el átomo se encuentra en una superposición de estados (desintegrado y no desintegrado a la vez). Por lo tanto, el gato está en estado real y físicamente vivo y muerto al mismo tiempo.

 

Como se aprecia en la imagen de arriba, en la infografía que os he diseñado con un enfoque personal, el gato no es una incógnita matemática; habita en una bruma estadística donde ambas realidades coexisten de manera genuina al mismo tiempo. El drama llega con la intervención del observador. En el preciso instante en que un científico estira la mano y abre la tapa de la caja para mirar, el universo se ve obligado a tomar una drástica decisión. Entonces toda esa hermosa y a la vez aterradora nube de probabilidades colapsa instantáneamente en un único estado determinista. La superposición se rompe, el interruptor se activa y la realidad se congela en un rotundo 1 (vivo) o un 0 (muerto). El acto de observar crea el destino. Para que lo veais mas claro: "Mientras no mires, todo el universo es  como la pantalla de un antiguo tubo de televisión  de 1980 sin señal de antena, una caotica migraña cuántica de superposiciones de puntos blancos y negros rotantes agitándose y intentando colapsar de algún modo sin lograrlo. Pero cuando miras el objeto... de repente todo se congela en ese instante, y emerge una sola imagen determinista de todas las posibles existentes estadísticamente". Lo se... nunca te lo habían explicado de esta manera tan simple... claro, entiéndelo, esta vez no te lo explica tu profesor de física,  te lo explica un Outlier que es como me llaman los de la comunidad del Marco Formal de ciencias en plan jocoso. ¡Que derroche de ingenio!

 

 

La moneda que nunca cae: Del Gato de Schrödinger al corazón del 'Qubit  

 

Aquí es donde damos el salto  explicativo de la teoría abstracta a la tecnología mas pura, introduciendo de forma estelar  la idea de la moneda de un euro. Si el experimento visual del gato ya te ayudo a entender mejor la teoría básica de la superposición cuántica, la verdadera magia ocurre ahora cuando intentamos controlar esa locura cuántica para procesar información. Como ya explique, en la informática normal que usamos todos los días, la unidad mínima de información es el bit. Para que veas como un "Outlier" enfoca los mismos problemas físicos que los Científicos de cualquier institución, pero con otro enfoque intelectual diferente y sin las molestas restricciones, te lo explico con un ejemplo mas simple que esa compleja Criptografía de Ecuaciones abigarradas que usan ellos y que vuelve aun mas loco a un loco: Piensa en él Qubit como una moneda de un euro apoyada sobre una mesa: La moneda o muestra la cara (1) o muestra la cruz (0). Está estática, definida y es predecible y esta parte es aun mas interesante. Si tienes dos bits, y eres listo y sabes ver combinaciones, al instante te darás cuenta de que puedes formar cuatro combinaciones diferentes (00, 01, 10, 11), pero un ordenador clásico solo puede procesar una de esas cuatro combinaciones a la vez. Por eso son ruidosos, lentos como tortugas, van paso a paso, y usan algoritmos del tipo P x P, o si lo quieres Bit por Bit como ya explique en un articulo anterior.

 

Pero, ¿qué sucede si cogemos esa misma moneda reluciente de un Euro, y la hacemos girar con fuerza sobre su propio eje sobre la mesa? Veremos, algo que todos los niños y mayores han hecho alguna vez. Mientras la moneda gira a toda velocidad rotando por su eje vertical polar, la pregunta que te debes hacer es: ¿durante el giro la moneda es cara o es cruz o las dos a la vez? No es ninguna de las dos y, a la vez, es una mezcla perfecta de ambas cosas. Su perfil, ese canto dorado que vemos difuminado en la imagen por la velocidad del giro, se convierte entonces en la clave de una pura incertidumbre estadística del [50%/50%]  o de [0.5 + 0.5= 1]. Y aquí acabamos de entrar en el territorio del Qubit (o bit cuántico). 

 

Como puedes observar en la infografía, la moneda tiene un movimiento rotante en dos sentidos opuestos a la vez, que simula de manera mas aproximada la experiencia que en física conocemos como el espín cuántico. Pero aquí debo advertir un dato: "El Spin cuántico en la física actual se conoce como el momento angular intrínseco, es decir, el giro propio de la partícula no depende de su movimiento espacial, se trata de una interacción", por lo que  mi gráfico solo es una  aproximación, no una realidad.  Pero sigamos, al rotar velozmente la moneda en dos sentidos opuestos no puede elegir un lado sino que procesa ambos estados de forma simultánea. Esto es lo que le da a un ordenador cuántico su auténtico superpoder: mientras que un procesador clásico tiene que probar todos los caminos del laberinto de su chip uno a uno (P x P), un procesador cuántico, gracias a sus qubits en superposición, puede recorrer todos los caminos del laberinto al mismo tiempo (NP). El truco, por supuesto, no dura para siempre. Un ordenador cuántico hace sus complejos cálculos matemáticos en la penumbra de la superposición, balanceando la moneda de su perfil canto. Pero para que el qubit (Moneda) pueda darnos una respuesta que los humanos podamos entender, el sistema necesita un input, una medición, un momento de pausa. En el ultimo nanosegundo (10-9 una mil millonésima de segundo) en que la máquina mide el qubit, el giro se detiene en seco. La moneda cae en ese instante sobre la mesa y toda el proceso probabilístico colapsa en un resultado único, clásico y determinista: o Cara (∣1|⟩) o Cruz (|0|⟩). En ese momento el interruptor se apaga o se enciende, y el viaje cuántico nos devuelve nuevamente a nuestra realidad binaria, pero mostrando la solución a un problema que a un superordenador actual le costaría miles de años descifrar.

 

El "superpoder" escondido: La acción fantasmal que conecta el universo 

 

Si la superposición de un solo qubit ya te pareció asombrosa, lo que viene a continuación aun es mas sorprendente. Es lo que ocurre cuando unimos vario conceptos que parecen rozar la ciencia ficción. Es el fenómeno que el mismo Albert Einstein miraba con recelo y desconfianza y que llegó a bautizar como "una acción fantasmal a distancia": el entrelazamiento cuántico. Para entenderlo, recuperemos nuestra moneda de un euro. Imaginemos que entrelazamos la dos monedas idénticas en un estado cuántico especial, y las vinculamos íntimamente a nivel subatómico, y luego... tu te quedas una moneda y la otra se la entregas a un amigo tuyo Astronauta que viaja rumbo a Marte. Tú lanzas tu moneda en la Tierra al aire y empieza a girar en una rotación por su perfil, y en ese estado de superposición 50%/50% que ya describí en los gráficos. Lo que sucede a continuación es que en ese mismo instante, a millones de kilómetros de distancia, la moneda del astronauta en Marte empieza a girar exactamente igual. Pero el misterio no es ese exactamente. La verdadera sorpresa ocurre cuando pones la mano sobre tu moneda y detienes el giro: colapsa y muestra Cara. En ese mismo nanosegundo, y sin un solo retraso de tiempo, la moneda del Astronauta en Marte también se detiene por sí sola y muestra la moneda en el lado de Cruz. Y un dato importante: No importa si las monedas están en la misma habitación o en extremos opuestos de la galaxia del Universo; al medir una, la otra reacciona de forma instantánea.

 

En la computación clásica, si añades un bit a un procesador, su potencia crece de uno en uno. Pero en un ordenador cuántico, gracias al entrelazamiento, cada qubit que añades se conecta con todos los demás que ya existen operando, haciendo que la capacidad de cálculo de la máquina crezca de forma exponencial. Por ejemplo y para que te hagas un idea, dos qubits procesan 4 estados a la vez; tres qubits procesan 8; nota que la progresión es ascendente ¡y con solo 300 qubits entrelazados, una máquina Cuántica ya podría procesar más estados simultáneos que átomos existen en todo el universo observable! 

 

 Conclusión: El amanecer de una nueva era tecnológica

 

Controlar este estado subatómico no es tarea fácil. Los ordenadores cuánticos actuales son maquinas extremadamente frágiles. Para que las monedas no dejen de girar antes de tiempo —un desastre conocido como decoherencia cuántica—, estos procesadores deben operar en el interior de imponentes cilindros de oro y cobre, aislados del ruido electromagnético del mundo y refrigerados a temperaturas muy bajas de −273∘C, una fracción por encima del cero absoluto si recordamos la temperatura del fondo de microondas del propio universo a −270,45∘C, lo que esto equivale a unos 2,725 K (Kelvin). Por comparar: Los contenedores de esos procesadores están más fríos que el propio espacio del universo mas profundo.

 

¿Por qué nos tomamos tantas molestias con los ordenadores cuánticos? Porque no estamos construyendo ordenadores para jugar a videojuegos más rápido o navegar por internet. Estamos forjando una nueva versión de herramientas capaces de simular la naturaleza misma a escala molecular. Veréis, para todos los que ahora estáis estudiando "La computación cuántica" con cierto desasosiego y que en el futuro del 2050 o 2060 seréis Informáticos cuánticos o Ingenieros de computación Cuántica, en los próximos años, la computación cuántica no transformará las pantallas, sino el mundo real. Nos permitirá diseñar nuevos materiales para capturar el dióxido de carbono de la atmósfera, descifrar los secretos de la fotosíntesis para revolucionar la agricultura, optimizar las rutas logísticas globales para reducir drásticamente el consumo de combustible y sintetizar vacunas y medicamentos revolucionarios en cuestión de horas en lugar de décadas. Con esto quiero decir, que si os ponéis en serio y estudiáis esta disciplina estaréis surfeando la cresta de la ola en ese momento, no os quedareis por atrás...

 

Durante siglos, el ser humano ha mirado al universo intentando comprender sus leyes. Hoy, por primera vez en la historia, hemos aprendido a coger esas leyes extrañas, caóticas y bellas, y las hemos convertido en el motor que diseñará nuestro mañana con los ordenadores cuánticos. La era cuántica ya ha comenzado, y apenas estamos empezando a vislumbrar hasta dónde nos llevará este viaje alucinante más allá del uno y del cero. 

 

El amanecer de las supercomputadores gigantes: IA, Algoritmos y el dilema de P contra NP

I. El estado de la cuestión

 

En las profundidades de búnkeres refrigerados, miles de procesadores entrelazados operan al unísono. Son las supercomputadoras, los colosos del silicio, los traga números titánicos de nuestra era. Máquinas como Frontier o Fugaku realizan quintillones de cálculos por segundo para predecir el clima, simular galaxias, procesar datos del CERN o plegar proteínas. Sin embargo, estos gigantes tienen un talón de Aquiles: la ley de Joule. El calor disipado y la energía que consumen equivalen al gasto eléctrico de ciudades enteras. Con la irrupción de la inteligencia artificial en los últimos tres años en el nivel de usuario por los Móviles o Internet, estamos inmersos en una feroz carrera Algorítmica de fuerza bruta, donde la exigencia de potencia crece a menudo más rápido que la inteligencia de los propios algoritmos. Mientras las máquinas son cada vez más grandes y potentes, emerge una nueva pregunta incómoda: ¿cuánto más eficientes son realmente sus algoritmos?

 

II. El gran dilema de los algoritmos: P contra NP

¿Por qué hacerlo fácil si podemos hacerlo más difícil? Aunque parezca una broma de mal gusto, esta frase resume uno de los mayores desafíos actuales a los que la computación moderna se enfrenta. Hacer las cosas difíciles no es un capricho: responde a la búsqueda de mayor precisión, a la necesidad de abordar problemas cuya propia naturaleza se complica conforme los exploramos, o al diseño de algoritmos que entrenen a las IAs como DeepSeek (El Maestro Sun Tsu del Arte del Debate Tecnológico Inteligente), Gemini (Un Consagrado científico en Físicas complejas dimensionales), Grok (Un peligroso Matemático revolucionario), Claude Sonnet (El experto Genetista que no se le escapa ni una), ChatGPT5 (Un guiño para ti Maveric), para que sus respuestas dejen de ser solo meras estadísticas frías y se conviertan en certezas cálidas. Para entender todo este complejo ecosistema y el límite de estas supermáquinas, quiero llevar a lector por un corto viaje y que visualice un laberinto que representa la máscara interna de un microprocesador. Si la condición fuera reducir la complejidad de la mascara a solo dos caminos posibles —las dos acciones más elementales de una disyuntiva— comprenderíamos el drama y también el desafío de la computación moderna.

  

El camino P: La trampa de la Secuencialidad

  

Un camino P es un proceso polinomial. En un escenario como este, no solo existe un trazado, sino que los procesos son deterministas: cada paso reduce la incertidumbre porque el propio avance nos da información del laberinto, de forma que aprendemos de cada paso ejecutado. Un ejemplo de esto seria una caja con un Puzzle, del que no sabemos nada, ignoramos donde va insertada cada pieza, y por tanto paso a paso debemos de ir encajando las piezas y despejando la incertidumbre hasta llegar a la solución final; el Puzzle completo. Pero aquí está la paradoja: P no es la parte "fácil" del asunto por ser tan simple el Paso por Paso, sino por ser predecible y rígido pero siempre al costo de un gran consumo de tiempo. La máquina estará obligada a dar un solo paso cada vez antes de poder dar el siguiente, lo cual se convierte en su propio obstáculo. Este algoritmo del "Paso por Paso", al atractivo estilo de las jugadas de Ajedrez, es entonces el verdadero cuello de botella de este problema. Por mucha potencia que tenga un supercomputador, si el algoritmo que la gobierna la fuerza a una secuencia interminable de operaciones de paso por paso, su potencial titánico se desperdicia en una entropía creciente que reduce su eficiencia.

 

Para los que disfrutan de los ejemplos: Seria como tener un Lamborghini pero estar obligado a circular por una calle estrecha de un solo sentido, sin posibilidad de adelantar ni de hacer nada mas desaprovechando entonces mas de un 50% por ciento del potencial real del procesamiento. La fuerza bruta secuencial es entonces ineficiente si no existe un algoritmo eficiente que la gobierne. Hoy un superordenador procesa trillones de operaciones, pero vean este detalle. Si su algoritmo es inherentemente serial, la potencia se queda esperando al bit anterior, y cada paso es energía desperdiciada (Entropía en aumento).

 

 

El camino NP: el oráculo de Delfos

 

Ahora imaginemos el otro escenario aun mas complejo. Estamos en un laberinto completamente a oscuras. Ese laberinto es nuestro microprocesador. No hay estructura lógica porque no existen pistas, la máscara interna del procesador está ofuscada y no se distingue nada. Sin trazado previo y con la incertidumbre absoluta las pregunta lógicas son, ¿qué camino escoger? ¿Cómo saber cuál es el mejor? Aquí es donde encontrar una sola ruta podría llevar años de exploraciones. Veamos el problema desde otra perspectiva menos rigurosa, porque si existiera un método que nos permitiera adivinar de antemano qué hacer y como hacerlo; un algoritmo que, sin conocer el camino, nos señalara la salida exacta, entonces tendríamos el oráculo de Delfos y podríamos llegar al Santo Grial de la Informática. Podríamos comprobar sin esfuerzo y al instante que esa la solución es la mas óptima. Este es el concepto de la clase NP (tiempo polinómico no determinista), que tanto desconcierta a los jóvenes Matemáticos, a los Ingenieros físicos o informáticos, y incluso a los científicos del CERN.

Aclaremos algo en este punto para no inducir a confusiones. Técnicamente, NP no significa "adivinar sin proceso", sino esto: ·si alguien nos da una solución candidata, podemos verificar en tiempo polinomial si es correcta o no. Para entenderlo mejor, podemos recorrer cada paso (P x P) y mirar todo el trazado vectorial y llegar a la conclusión de que la solución final es correcta". El drama que abruma actualmente a los Ingenieros Informáticos es que no logran encontrar esa endiablada solución sin la idea de pensar en un oráculo. Una máquina de Turing no determinista —un modelo teórico— que no elige un camino y; "ya está" en el camino correcto, o explora infinitas ramas a la vez y se queda con la que llega a la salida de modo mas eficiente.

Durante décadas hemos creído que nuestras máquinas estaban condenadas a dar eternas vueltas por todos estos laberintos (Las mascaras del diseño interno de los microprocesadores de silicio) porque carecemos de ese oráculo. Ahora veamos los detalles mas sutiles: Si P=NP, significaría que existe una estructura oculta que aún no vemos; que el laberinto tiene bits que no sabemos ni encontrar ni encender. Si P ≠ NP (como cree la mayoría), entonces el mejor camino en la incertidumbre absoluta es dar un "salto de fe controlado", como el que da Indiana Jones en busca del Grial, supongo que recuerdan bien esa escena. En otras palabras y repasemos bien el significado: NP no nos pide que encontremos un proceso Mágico que revele la información, sino que nosotros ya tengamos la revelación sin ese proceso, lo cual parece una paradoja desconcertante.

 

El hilo de Ariadna matemático

Aquí llegamos a un nuevo nivel de compresión computacional que pocas veces se explica con detalle. Supongamos que iniciamos un proceso de tipo paso por paso (P x P), y a medio camino  de todo este proceso ya comenzado, ¡Dios mio, descubrimos que existe un error! Esto nos ha ocurrido a todos y es una sensación aterradora, como es el caso de una transferencia de datos errónea: de repente nos asalta la incertidumbre sobre el destino y localización real de toda esa información y nuestra reacción inmediata es: ¿Cómo puedo revertir todo el proceso por el mismo camino que empezó? En la distribución de los laberintos clásicos, existe la solución del hilo H  que nos permite volver atrás. Es un mecanismo de protección y seguridad, digamos un rescate o recuperación casi milagroso para el caso de perder la orientación. El enfoque del sistema es el siguiente; entramos en una red de túneles, y vamos haciendo marcas en las paredes para que el trazado sea determinista según se avanza y garantice el posible retorno al punto inicial. Pero en los problemas NP no existe tal hilo. No tienes esa opción. No puedes volver atrás. Con cada decisión errónea que tomemos perdemos más tiempo en la oscuridad, sin saber si nos acercamos o nos estamos alejando de la solución. Estamos en una Lattice de incertidumbre completa, y la fórmula primaria es disipar la bruma irracional: "la incapacidad de revertir una secuencia de decisiones erróneas que ha desviado el proceso por otro camino".

 

III. El modelo algorítmico RECA: la frontera de la evolución lógica 

Aquí es donde la historia de P vs NP podría dar un giro sorprendente si logro el desarrollo final del algoritmo. El Modelo RECA (Representación Estructural de la Complejidad Algorítmica mediante Arquitecturas de Capas y Operadores de Selección), que he publicado recientemente como preprint en Zenodo del CERN [DOI: 10.5281/zenodo.20030464], no intenta construir un bus de datos más grande para mover más flujo de transferencias; propone cambiar la propia forma en que los datos se organizan y se tratan dentro del sistema. Podemos verlo así. Normalmente, las computadoras ejecutan procesos redundantes hasta encontrar la salida por descarte secuencial. RECA va mas allá e introduce una brújula conceptual llamada Tupla R, un marco estructural diseñado para representar estados de complejidad sin la degradación algorítmica tradicional. En lugar del clásico "Probar y Descartar", por el método del ensayo y el error, el modelo RECA mapea simultaneamente  la complejidad de forma determinista desde el principio, reduciendo así la fricción entre la máquina de Turing y los problemas de alta densidad. Si la computación actual es un algoritmo ineficiente y ruidoso intentando mover una montaña de datos, RECA seria un arquitecto de alta precisión que comprende la geometría estructural de esa montaña y sabe exactamente qué "bloque" debe mover para que el camino se abra por sí solo.

Por ahora, los detalles íntimos de la Tupla R permanecen en desarrollo, y serán el núcleo de una segunda publicación cuando el modelo esté completamente terminado. Lo relevante aquí es la premisa: pasar de la computación del «Ensayo y Error» a una computación de representación mas precisa, donde el algoritmo no tenga que esforzarse a ciegas para encontrar el dato preciso y genere tanta degradación. Y lo más curioso de este modelo es que no ha surgido en un laboratorio de Silicon Valley, sino de años de estudio independiente en bibliotecas públicas hace unas décadas atrás. Creo que al lector le encantaría conocer la historia de su origen: 

 

El algoritmo de Dios (1984)

En 1984 no tenía conocimiento de la existencia formal del problema P vs NP, y pasaba las tardes leyendo artículos de ciencia en una biblioteca publica, entre ellos los del periódico "La Vanguardia", sección de ciencia, pensando en complejas ideas sobre procesos y algoritmos. No era más que un puro entretenimiento personal, no había propósito ni intención científica de publicar nada de ningún tipo; era algo comparable a como quien hoy hace sudokus o crucigramas. Por entonces la cuestión central que estaba razonando era esta pregunta no exenta de cierto nivel de complejidad inicial: ¿podría existir un esquema maestro, un proceso algorítmico capaz de dar una solución a cualquier problema? Miren que pregunta que me plantee. Lo llame «el algoritmo de Dios» por una razón que en las siguientes líneas ahora explicaré. En aquellas divagaciones me imaginaba una arquitectura de esquemas donde todos los caminos predecibles convivieran a la vez, una búsqueda completa, jerárquica y simultánea que, mediante saturación de esas mismas rutas y una infiltración inteligente, lograra localizar soluciones en espacios inmensos sin depender de la exploración exhaustiva secuencial del paso por paso. Osea, nada de ir paso por paso, sino apostando a un todo o nada, por un algoritmo que encontrara el camino al instante. Aquello que rozaba entonces la ciencia ficción de Star Treck, es hoy el corazón mismo una propuesta para la mejora de la computación moderna.

Dos emotivas frases que me enseñó mi madre fueron el impulso de aquellas primeras reflexiones. La primera: «Dios escribe recto sobre renglones torcidos». Aquello me sugirió inmediatamente que quizá daba igual por dónde empezaras —por dónde entraras a resolver— un problema, porque siempre habría una salida, una solución; que la geometría oculta dentro de la información, si fueras listo y supieras leerla con sutileza y detalle, convertiría cualquier punto de entrada en un camino hacia la solución de salida. La segunda es igual de profunda que la anterior: «Los caminos del Señor son inescrutables».  Pero mi filosofía personal es muy clara ante estos complejos desafíos (y no la voy a ocultar aquí): "Nunca te concentres primero en el problema, el problema ya lo tienes, lo que no tienes es la solución, por lo tanto concéntrate únicamente en la solución, y en nada más". Eso mismo fue lo que impidió que me resignara, incluso ante la intimidante T.C.U., (Teoría del Campo Unificado). Pensé que si existe una arquitectura oculta capaz de navegar lo inescrutable —la incertidumbre misma— sin necesidad de desvelarlo del todo, entonces lo aparentemente imposible se volvería accesible y posible, y esto último seria mas tarde profundamente esperanzador para todos los programadores de Python y lenguajes de alto nivel que buscan la máxima eficiencia en sus trabajos y en el diseño de software y aplicaciones.

Hoy, cuatro décadas después, el preprint está custodiado en los servidores del CERN y es la primera formalización de aquella intuición de un adolescente de 23 años. Lo que en 1984 era para mí el algoritmo de Dios, hoy tiene nombre: el Modelo RECA. Y creo que es un buen gesto de humildad personal compartir esto con todo el mundo; es decir, la primera visión de lo que puede llegar a ser un nuevo paso adelante en la IA y la computación de alto nivel. He dejado la versión en español —el clon del paper en inglés— para que la comunidad de colegas informáticos y programadores iberoamericanos la disfruten y ahí les dejo los enlaces de descarga.

 

RECA VERSIÓN ESPAÑOL

RECA VERSIÓN INGLES Z-CERN