{"id":33826,"date":"2026-02-27T18:36:00","date_gmt":"2026-02-27T17:36:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecoticias.com\/hoyeco\/?p=33826"},"modified":"2026-02-25T14:40:37","modified_gmt":"2026-02-25T13:40:37","slug":"adios-a-la-idea-de-que-la-vida-solo-puede-surgir-en-la-naturaleza-una-ia-crea-organismos-digitales-desde-cero-y-desarrolla-ojos-funcionales-sin-recibir-ninguna-instruccion-previa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecoticias.com\/hoyeco\/adios-a-la-idea-de-que-la-vida-solo-puede-surgir-en-la-naturaleza-una-ia-crea-organismos-digitales-desde-cero-y-desarrolla-ojos-funcionales-sin-recibir-ninguna-instruccion-previa\/33826\/","title":{"rendered":"Adi\u00f3s a la idea de que la vida solo puede surgir en la naturaleza: una IA crea organismos digitales desde cero y desarrolla ojos funcionales sin recibir ninguna instrucci\u00f3n previa"},"content":{"rendered":"\n

Un equipo de la Universidad de Lund<\/a>, en colaboraci\u00f3n con el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT)<\/a>, ha creado peque\u00f1os animales virtuales que pasan de ser totalmente ciegos a desarrollar ojos funcionales por s\u00ed mismos dentro de un ordenador. Sin que nadie les dijera c\u00f3mo deb\u00eda ser un ojo, la simulaci\u00f3n reprodujo pasos clave de la evoluci\u00f3n real de la visi\u00f3n y gener\u00f3 estructuras equivalentes a ojos de c\u00e1mara y ojos compuestos.<\/p>\n\n\n\n

Para quien se pregunte qu\u00e9 significa esto en la pr\u00e1ctica, la idea es sencilla aunque el trabajo por detr\u00e1s no lo es. Los investigadores han construido un mundo digital donde habitan criaturas artificiales<\/a>. Al principio solo perciben luz de forma muy burda. Con el paso de muchas generaciones, y bajo presi\u00f3n para sobrevivir en ese entorno, terminan desarrollando sistemas visuales cada vez m\u00e1s sofisticados.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo se dise\u00f1\u00f3 este mundo de evoluci\u00f3n artificial<\/h2>\n\n\n\n

Las criaturas son agentes de IA corporizada<\/a>, es decir, programas que no solo calculan sino que tambi\u00e9n tienen un \u00abcuerpo\u00bb virtual con el que se mueven, chocan, giran y buscan recursos dentro de un escenario simulado.<\/p>\n\n\n\n

Los cient\u00edficos les asignaron tareas muy b\u00e1sicas como orientarse en un laberinto, esquivar obst\u00e1culos y encontrar \u00abcomida\u00bb mientras evitan zonas venenosas. Cada agente tiene un \u00abgenoma\u00bb digital que codifica la forma y disposici\u00f3n de sus ojos, sus propiedades \u00f3pticas y la red neuronal que procesa la imagen. Ese genoma sufre peque\u00f1as mutaciones aleatorias. Las criaturas que lo hacen mejor en las tareas dejan m\u00e1s copias de su c\u00f3digo y las peores desaparecen, igual que en la selecci\u00f3n natural.<\/p>\n\n\n\n

De esta forma, la evoluci\u00f3n no se programa paso a paso. El equipo solo fija las reglas del juego y deja que la combinaci\u00f3n de variaci\u00f3n y competencia haga el resto.<\/p>\n\n\n\n

De simples puntos de luz a ojos complejos<\/h2>\n\n\n\n

Al principio aparecen estructuras muy simples que solo distinguen si hay luz o no. Con el tiempo, estas manchas sensibles se organizan en arreglos espaciales que permiten saber de d\u00f3nde llega la luz y, m\u00e1s adelante, diferenciar formas. En el estudio<\/a> se observaron tres soluciones conocidas de la naturaleza que surgieron por separado dentro del ordenador ojos similares a parches de fotorreceptores dispersos, ojos tipo c\u00e1mara con alta definici\u00f3n y ojos compuestos formados por muchas unidades peque\u00f1as.<\/p>\n\n\n\n

Lo interesante es que el tipo de ojo que evoluciona depende de la tarea. Seg\u00fan el trabajo, cuando la prioridad es navegar y orientarse en un entorno complejo, la evoluci\u00f3n digital favorece configuraciones tipo ojo compuesto, que cubren un gran campo visual. En cambio, cuando lo importante es distinguir bien un objeto concreto, como diferenciar comida de veneno, la simulaci\u00f3n tiende a \u00abinventar\u00bb ojos de c\u00e1mara con mayor agudeza.<\/p>\n\n\n\n

Como resume el bi\u00f3logo evolutivo Dan-Eric Nilsson, han logrado una \u00abevoluci\u00f3n artificial que produce resultados muy similares a los de la vida real\u00bb y es la primera vez que se sigue c\u00f3mo aparece un sistema visual completo sin decirle al ordenador c\u00f3mo debe construirlo.<\/p>\n\n\n\n

Mucho m\u00e1s que un truco de laboratorio<\/h2>\n\n\n\n

El trabajo sirve, en primer lugar, para probar hip\u00f3tesis sobre la evoluci\u00f3n de la visi\u00f3n<\/a> que en la naturaleza son imposibles de comprobar. No podemos rebobinar millones de a\u00f1os de historia ni cambiar a voluntad el entorno de un animal real. En un mundo digital<\/a> s\u00ed se puede ajustar la dificultad de las tareas, la iluminaci\u00f3n o la presencia de depredadores simulados y ver qu\u00e9 tipo de ojos aparecen en cada caso.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, el estudio identifica patrones de escala entre la agudeza visual y la capacidad de procesamiento neuronal. A medida que las tareas se vuelven m\u00e1s complejas, las criaturas que mejor se adaptan son las que combinan m\u00e1s resoluci\u00f3n en sus ojos con redes neuronales internas m\u00e1s grandes. Esa relaci\u00f3n entre sensores y \u00abcerebro<\/a>\u00bb puede ayudar a dise\u00f1ar c\u00e1maras y sistemas de visi\u00f3n artificial que aprovechen mejor cada p\u00edxel en aplicaciones rob\u00f3ticas o industriales.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n hay un mensaje de cautela. Estas criaturas no son seres vivos ni tienen experiencia consciente. Son modelos simplificados que capturan una parte de los procesos reales. El entorno digital es mucho menos variado que un ecosistema natural y, aun as\u00ed, la evoluci\u00f3n converge en soluciones parecidas. Eso sugiere que ciertas \u00abrecetas\u00bb \u00f3pticas son especialmente eficaces, pero no significa que el estudio haya agotado todas las posibles formas de ver.<\/p>\n\n\n\n

Qu\u00e9 viene ahora y por qu\u00e9 te deber\u00eda importar<\/h2>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 de la curiosidad tecnol\u00f3gica, este tipo de simulaciones abre una v\u00eda para entender por qu\u00e9 la vida en la Tierra ha tomado unos caminos y no otros. Ayuda, por ejemplo, a explicar por qu\u00e9 los ojos de c\u00e1mara como los nuestros han surgido varias veces de forma independiente o por qu\u00e9 algunos animales mantienen ojos m\u00e1s sencillos si su entorno ya les exige poco m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Para el propio Nilsson, el trabajo es solo un primer paso. En sus palabras, usar IA<\/a> permite explorar \u00abfuturos evolutivos potenciales<\/a>\u00bb y ver qu\u00e9 soluciones est\u00e1n esper\u00e1ndonos antes de que aparezcan en la naturaleza. En un momento en el que hablamos todo el rato de chatbots y asistentes digitales, no deja de ser llamativo que otra rama de la IA se use para mirar hacia atr\u00e1s, hacia los or\u00edgenes de algo tan cotidiano como que podamos leer estas l\u00edneas.<\/p>\n\n\n\n

El estudio completo ha sido publicado en la revista Science Advances<\/em><\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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