Te recomiendo disfrutar del episodio 517 del podcast Coffee Break: Señal y Ruido [iVoox A, iVoox B; ApplePod A, ApplePod B], titulado “Terraformar Marte; IA y Lenguaje; Chorro Galáctico”, 19 jun 2025. «La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. Cara A: Reunión en Madrid del 3 al 5 de Octubre (5:00). La terraformación de Marte (14:15). Cara B: Acelerando el aprendizaje de la lengua con priors bayesianos en redes neuronales (11:50). La observación de un jet relativista en la galaxia Markarian 110 (1:12:50). Señales de los oyentes (1:33:50). Imagen de portada desarrollada con IA generativa por Héctor Socas Navarro. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso».

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Descargar el episodio 517 cara A en iVoox.

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Como muestra el vídeo participan por videoconferencia Héctor Socas Navarro @HSocasNavarro /@hectorsocas.bsky.social / @HSocasNavarro@bird (@pCoffeeBreak / @pCoffeeBreak.bsky), María Ribes Lafoz @Neferchitty / @Neferchitty.bsky / @neferchitty@mastodon, Borja Tosar @BorjaTosar / @borjatosar.bsky / @borjatosar@astrodon, Gastón Giribet @GastonGiribet, y Francis Villatoro @eMuleNews / @eMuleNews.bsky / @eMuleNews@mathstodon. Por cierto, agradezco a Manu Pombrol @ManuPombrol el diseño de mi fondo para Zoom; muchas gracias, Manu.l

Tras la presentación, Héctor anuncia la Reunión de Cientófilos 2025 Madrid, que está organizando Alicia Hurtado Espín. Será del 3 al 5 de octubre de 2025 en compañía de tres científicos soberbios, Alberto Aparici, Juan Carlos Gil y Francis Villatoro. La reunión se iniciará el viernes 3 de octubre por la tarde, finalizando el domingo 5 a las 14:00 horas. El plazo de inscripción finaliza el 30 de junio de 2025. Más información en la web SeñalyRuido.com.

El programa provisional, que podría sufrir variaciones, es el siguiente. Se visitarán el Real Observatorio Astronómico de Madrid (ROM), el Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN) y el Museo de Aeronáutica y Astronáutica (Museo del Aire). Se dispondrá de tiempo libre para visitar Madrid o realizar actividades complementarias. El precio es de 519 € IVA incluido, para financiar dos noches de alojamiento en habitación doble hotel de 4 estrellas en zona céntrica de Madrid, desayuno incluido, cena del viernes en grupo, comida o cena del sábado en grupo, entradas a MNCN y ROM, desplazamiento en autobús privado al Museo del Aire y en metro a MNCN y ROM, y una camiseta de recuerdo.

Comento en breves que ayer 18 de junio se publicó el nuevo JCR con los índices de impacto de revistas científicas de 2024. Más información en «Ya se ha publicado el JCR 2025 con los índices de impacto de revistas en 2024», LCMF, 19 jun 2025.

Borja nos cuenta un artículo (de tipo Perspective) en Nature Astronomy sobre la terraformación de Marte. Su viabilidad está en estudio en base a los avances recientes en climatología, biología sintética y capacidades de lanzamiento espacial. La propuesta general se inicia con un calentamiento global del planeta para permitir la existencia de agua líquida; después, se introducen microorganismos extremófilos capaces de sobrevivir a las condiciones marcianas y producir oxígeno mediante fotosíntesis; y en la fase final se pretende desarrollar una biosfera compleja. Para lo primero, aumentar la temperatura global en al menos 30 °C en pocas décadas, se propone usar materiales ultraligeros de tipo aerogeles, espejos solares y nanopartículas que inducen un efecto invernadero. La investigación actual se centra en simular y modelar el impacto de estas intervenciones climáticas, con énfasis en realimentaciones potenciales del ciclo del agua, dióxido de carbono y polvo marciano.

En la segunda fase, se introducirán organismos anaerobios y halófilos, resistentes a bajas presiones y temperaturas, capaces de crecer en salmueras frías y generar oxígeno desde compuestos como el perclorato. Estos organismos tendrán que ser diseñados mediante biología sintética, ingeniería genética y evolución dirigida. Las futuras misiones de retorno de muestras permitirán los estudios geoquímicos necesarios para dicho diseño. El objetivo a largo plazo es lograr una atmósfera rica en oxígeno (~0.1 bares), compatible con la respiración humana y capaz de reducir la radiación superficial. Por supuesto, este proceso tardaría milenios si dependiera de la fotosíntesis, pero se puede acelerar mediante tecnologías como la electrólisis del agua y las biopelículas impermeables generadas por organismos.

La terraformación completa requerirá mapear y explotar reservas de CO₂, H₂O, nitratos y aceptores electrónicos, además de desarrollar modelos climáticos avanzados. Aunque Borja destaca que no hay suficiente CO2 en Marte como para formar con recursos in situ una atmósfera en Marte; además, no hay nitrógeno en Marte. Se necesita recurrir a recursos externos (quizás extraídos del cinturón de asteroides). Luego la terraformación a nivel planetario es muy difícil; pero quizas se pueda terraformar una entorno pequeño controlado (en grandes túneles subterráneos, o en valles marcianos, algunos con profundidad de hasta 10 km, similar al grosor de la atmósfera terrestre). En resumen, un proceso que puede tardar siglos, o incluso milenios, pero ello no quita que su diseño se pueda ir investigando. Terraformar Marte será clave para la expansión del hábitat humano por el Sistema Solar, además de un banco de pruebas para la exploración más allá del sistema solar. El artículo es Erika Alden DeBenedictis, Edwin S. Kite, …, Christopher P. McKay, «The case for Mars terraforming research,» Nature Astronomy 9: 634-639 (13 May 2025), doi: https://doi.org/10.1038/s41550-025-02548-0; también recomiendo R. Wordsworth, L. Kerber, C. Cockell, «Enabling Martian habitability with silica aerogel via the solid-state greenhouse effect,» Nature Astronomy 3: 898-903 (2019), doi: https://doi.org/10.1038/s41550-019-0813-0.

Nos cuenta María un artículo en Nature Communications sobre la aceleración del aprendizaje de lenguajes usando priors bayesianos en redes neuronales. Se propone usar modelos bayesianos integrados con redes de neuronas artificiales para replicar la habilidad humana de aprender un lenguaje con muy pocos datos. Se usa la técnica de destilado de modelos neuronales con sesgos inductivos (inductive bias distillation), que parte de un modelo probabilístico bayesiano para las probabilidades a priori (priors). Tras el modelo bayesiano se aplica una técnica de metaaprendizaje (inspirada en MAML, Model-Agnostic Meta-Learning) para transferir estos sesgos a la inicialización de los pesos de la red de neuronas. La intención es que este paso previo al entrenamiento acelere el aprendizaje de los patrones lingüísticos, tanto en lenguas formales como del lenguaje natural.

Se han creado 25 000 lenguajes formales, todos muy sencillos. Uno es el modelo de Yang y Piantadosi, el lenguaje {AB, ABAB, ABABAB, . . . } definido por la expresión regular (AB)+, o sea, una o más copias AB.  ​​Otro lenguaje formal es concat(A, plus(C), or(F,B)), o sea, una A seguida de una o más C, seguida de una F o una B, es decir, {ACF, ACB, ACCF, ACCB, ACCCF, . . . }. Usando estos 25 000 lenguajes formales se ha entrenado una red bayesiana que refleje los sesgos a priori que usan para el estado inicial de los pesos en la red neuronal. Y luego se ha usado esta red para aprender el inglés (lenguaje natural) usando el corpus CHILDES (una base de datos de frases del inglés con las que los padres les hablan a sus hijos).

En los experimentos, la red preentrenada con estos sesgos bayesianos (prior-trained neural network) muestra mejoras estadísticamente significativas en rendimiento tanto sobre los datos de lenguajes formales como de lenguajes naturales, en especial, en tareas que implican recursión profunda, un fenómeno lingüístico que las redes estándar manejan peor. La mejora se cuantificó con métricas como la reducción de la perplejidad (perplexity) y una mayor precisión en la comprensión de estructuras jerárquicas complejas. Estos resultados prueban que los sesgos bayesianos permiten generalizar mejor cuando el conjunto de datos de entrenamiento es escaso. La metodología usada, el destilado de sesgos bayesianos y el metaaprendizaje abre el camino hacia sistemas de procesamiento lingüístico más robustos, interpretables y próximos a las estrategias cognitivas humanas. El artículo es R. Thomas McCoy, Thomas L. Griffiths, «Modeling rapid language learning by distilling Bayesian priors into artificial neural networks,» Nature Communications 16: 4676 (20 May 2025), doi: https://doi.org/10.1038/s41467-025-59957-y.

Una cuestión que subyace a este trabajo es si aporta algo respecto al Problema de Platón de Chomsky y al innatismo. Esta cuestión se menciona en el primer párrafo, pero no se vuelve a mencionar. En mi opinión, el nuevo artículo no aporta nada al respecto. Solo se pone un nuevo ejemplo (en este caso lingüístico) de algo bien conocido, que el destilado permite un aprendizaje más rápido con un conjunto de datos de entrenamiento más reducido. Este asunto se viralizó con la inteligencia artificial china DeepSeek, pero tiene un largo recorrido en el área de la inteligencia artificial.

Gastón nos cuenta la observación de un chorro relativista en la galaxia Markarian 110 (Mrk 110), situada a z = 0.0351, con un agujero negro supermasivo con una masa de unos 20 millones de masas solares y una alta tasa de acreción de materia (a un 40 % del límite de Eddington). Benjamin Markarian (armenio) estudió unas galaxias activas con una gran emisión ultravioleta (comparada con otras galaxias), que también emiten mucho en radio. Pero hay algunos que emiten poco en radio, llamada silenciosa en radio (radio-quiet), como Mark 110. La observación con VLBI (Very Long Baseline Interferometry) entre 2015 y 2016, y entre 2023 y 2024, muestra dos episodios de eyección de chorros con velocidades superlumínicas de hasta 3.6 ± 0.6 c y 2.1 ± 0.2 c, seguidos de una desaceleración significativa a 1.5 ± 0.2 c a 1.1 pc del núcleo. Esta desaceleración está en la región de transición entre la región de líneas anchas (BLR) y la región de líneas estrechas (NLR), y se acompaña de un cambio en el índice espectral desde un valor negativo (α ≈ −0.63) hasta uno positivo (α ≈ +0.69), que sugiere la presencia de un chorro joven y autoabsorbido.

La metodología se basó en observaciones multi-frecuencia de alta resolución con VLBA, EVN y LOFAR, combinadas con análisis espectrales y de movimiento propio. Se emplearon softwares estándar como AIPS y Difmap para calibración e imagen, logrando sensibilidades de hasta 19 μJy/beam. Las imágenes VLBI muestran desplazamientos sistemáticos del núcleo a lo largo del tiempo, compatibles con la propagación de un chorro relativista compacto. El análisis espectral reveló un cambio gradual desde una emisión sincrotrón ópticamente delgada hacia una componente autoabsorbida dominante a 7.6 GHz, lo cual se correlaciona con los cambios morfológicos y la cinemática observada. Este patrón concuerda con predicciones de modelos de discos magnéticamente arrestados (MAD), en los que los chorros emergen de manera episódica en escalas de meses a años debido a acumulaciones temporales de flujo magnético y alta razón de acreción.

Los resultados desafían la dicotomía clásica radio-loud/radio-quiet, proponiendo en su lugar un espectro continuo de actividad de chorros en AGN. Mrk 110 se convierte en un «eslabón perdido» entre AGN tradicionalmente silenciosos y aquellos con chorros persistentes, demostrando que incluso sistemas etiquetados como radio-quiet pueden lanzar chorros relativistas cuando se alinean las condiciones físicas (como alto espín del agujero negro y alto L/Lₑdd) y ambientales (densidad del medio circunnuclear). Estos hallazgos redefinen el papel de los AGN en la retroalimentación galáctica, ya que incluso chorros confinados pueden transferir energía de manera significativa en escalas sub-kiloparsec. El trabajo implica que los modelos evolutivos de AGN deben incorporar la formación intermitente de chorros como un fenómeno generalizado y relevante para la coevolución galaxia-núcleo. El artículo es Ailing Wang, Tao An, …, Shaoguang Guo, «A Relativistic Jet in the Radio Quiet AGN Mrk 110,» arXiv:2506.03970 [astro-ph.GA] (04 Jun 2025), doi:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.03970.

Y pasamos a Señales de los Oyentes. Cristina Hernández García pregunta: «Aparte de la Tierra, ¿sería más acogedor para estar una persona viva con medios ¿Marte o zonas de la atmósfera de Marte?» Cristina aclara que «se me ha ido la cosa, [mi pregunta pretendía] comparar Marte con zonas de la atmósfera de Venus». Héctor dice que cambiaría la pregunta a ¿dónde sobrevives más tiempo en la superficie de Marte o en la atmósfera de Venus? Contesta Borja que cree que se sobrevive más en la atmósfera de Venus que en la superficie de Marte. Héctor cambia la pregunta, ¿qué requiere menos equipamiento para sobrevivir? Le preocupa la corrosión de ácido en la atmósfera venusiana (que es muy ácida); en Marte la radiación es un problema a largo plazo porque incrementa la tasa de cáncer; así que mejor Marte que Venus. En mi opinión, en Marte tienes más recursos para sobrevivir (regolito, hábitats subterráneos, casquetes de hielo, etc.), a pesar de la baja gravedad (~0.38 g), baja presión atmosférica (~6 mbar), baja temperatura (−60 °C en promedio) y alta radiación cósmica y solar (pues falta una magnetosfera y una atmósfera densa).

Thomas Villa ​​pregunta: «En una comunidad, ¿cómo puede empezar la axiomatización de conceptos base para desarrollar un lenguaje abstracto?» Contesta María que no lo sabemos, que esta pregunta aún no tiene respuesta. El lenguaje es un proceso cognitivo que no deja restos fósiles. Menciono la hipótesis del innatismo de Chomsky, que hay sistemas neuronales innatos cuya estructura está codificada en nuestro genoma y que subyacen a nuestra habilidad de aprendizaje de un lenguaje. María comenta que esta hipótesis de Chomsky ha sido muy criticada y que no se conocen evidencias que la apoyen. Gastón comenta una anécdota de su niñez.

Thomas Villa pregunta: «Se puede decir que el Nilo con su inundaciones «terraforma» el suelo otrora desértico de Egipto?» Héctor comenta que la definición de terraformar (según wikipedia) implica una intervención humana para hacer habitable un cuerpo astronómico a los humanos, lo que implica una intencionalidad. Por tanto, el Nilo no puede «terraformar» el desierto porque no tiene intencionalidad. Alberto bromea con que el dios Happi (Hep en el periodo predinástico) controla de forma intencionada las crecidas del Nilo. Gastón bromea con que la agricultura es una forma de terraformación.

David Abisai pregunta: «¿Cómo se puede relacionar la astronomía con la agricultura?» Héctor contesta que la astronomía nació impulsada por su utilidad agrícola, conocer las estaciones para saber cuándo sembrar y cosechar. María recuerda el «almanaque del granjero» que aún se sigue usando, que nació, como no, con sumer. Borja bromea con la salida del sol (orto).

Néstor Martínez (NeMa) pregunta: «Un planeta «terraformado» (alterado artificialmente), ¿sería distinguible desde otro sistema [estelar] como tal? Si terraformamos Marte o Venus, observadores extraterrestres podrían darse cuenta…» Héctor opina que, con nuestro conocimiento actual de geofísica exoplanetaria, no se puede distinguir si un exoplaneta ha sido o no ha sido terraformado. Aunque si fuese un sistema multiplanetario, varios planetas a diferente distancia de su estrella, todos ellos con la misma temperatura (que debería disminuir con la distancia), la explicación más plausible es que han sido «terraformados». Se trataría de un tecnomarcador (por ejemplo, tres planetas con la misma proporción de oxígeno en la atmósfera). Aunque, con nuestro conocimiento actual, no seríamos capaces de descartar que se haya producido tal circunstancia de forma natural, sin intervención tecnológica alguna. Pero sería algo extremadamente raro.

Thomas Villa pregunta: «Se podria emplear la IA para descifrar el Lineal C?» María contesta que para descifrar se necesita un corpus y no lo tenemos para el lineal C. La IA permite digitalizar y analizar los corpus, pero sin ellos no hay nada que hacer, como ocurre con el manuscrito Voynich. Comento que quizás se podrían aplicar técnicas «filogenéticas» en lingüística (similares a las usadas para reconstruir el genoma de LUCA) al lineal C, si se conocieran lenguas posteriores (algo que no se dispone para el Voynich). Argumenta María que también falta corpus de lenguas «heredadas» del lineal C, luego no cree que sea posible. A pesar de ello, la IA en lingüística está ofreciendo descubrimientos fascinantes, como la digitalización de todas las tablillas sumerias que disponemos, para realizar estudios lingüísticos con IA más completos que los ya realizados por humanos.

 

Cristina Hernandez García pregunta: «Aunque una IA no sienta emociones… Una función de recompensa si consigue responder ¿no sería una emoción, aunque no haya nada físico a sentir, no produzca algo físico que sienta a la par?» Héctor contesta que nosotros estamos programados por la evolución para trabajar en base a emociones. En su opinión una función de pérdida (loss function), como las usadas en el entrenamiento de redes de neuronas artificiales, se comporta como una motivación similar (a pesar de no tener asociada una respuesta bioquímica). Contesto que no debemos confundir cognición con emoción, el sistema nervioso central con el sistema límbico, el resultado de sinapsis entre neuronas con la respuesta endocrina asociada a hormonas. En nuestro cuerpo ambos están imbricados, pero en una IA hay que diseñarlos por separado; las IA actuales no tienen análogo al sistema límbico, luego no pueden tener emociones, solo pueden simular emociones a nivel neuronal (algo que los humanos también podemos hacer).

Ana Ramos comenta: «​​Si decimos muniqués, tendría que ser Múnich /munik/. No sé.» María contesta que muchas veces el gentilicio tiene su origen en el pasado. Por ejemplo, Badajoz era Pax Augusta y por ello el gentilicio es pacense, o Huelva que era Onuba y el gentilicio es onubense, o Manchester que era Mancunia y su gentilicio es mancuniano. Héctor comenta el caso de Tenerife y tinerfeño, asociado a Tinerfe. 

Héctor opina que los nombres propios extranjeros se debería escribir en español como se pronuncian en español. Pone varios ejemplos: «train» se lee «tren» y se escribe «tren», luego Bach, que se lee «Baj», se debería escribir «Baj» en español. Un ejemplo es whisky, que en español se puede escribir como güisqui (aunque también está aceptado el anglicismo whisky). Así que Tchaikovsky que se lee «Chaikovski» se debe escribir en español Chaikovski (así aparece en la wikipedia). Bromeo que habría que escribir «Chespir» en lugar de Shakespeare. María comenta que hay diferencia entre las palabras que usan alfabeto latino (Shakespeare) y las que usan alfabeto cirílico (Чайковский); en estas últimas se escribe en alfabeto latino cómo se pronuncia el cirílico, pero en las primeras se mantiene la grafía original con una pronunciación españolizada próxima a la original (adaptando los fonemas impronunciables en español a fonemas españoles).

Diego García pregunta: «¿Y en vuestra opinión qué sería más factible, terraformar Marte o Venus?» ….chatgpt … Desde una perspectiva tecnológica y energética actual y futura previsible, terraformar Marte es más factible que Venus. Añadir atmósfera es más fácil que quitarla. Aunque frío, es estable y accesible para operaciones de largo plazo.
Se puede vivir bajo cúpulas mientras se trabaja en la terraformación. No requiere enfriar ni extraer masa planetaria a gran escala. ¿Pero Venus tiene alguna ventaja?
Sí, a largo plazo (muy largo). Si se pudiera hacer flotar hábitats en su atmósfera superior (donde la temperatura y presión son similares a las de la Tierra a 50–60 km de altitud), podría colonizarse antes que terraformarse. Esta idea se está explorando en concepto por NASA.

¡Que disfrutes del podcast! 

Rebufo77​​ pregunta: «¿Podría haber un salto de calidad si ponen a una IA a conversar consigo misma? (del mismo modo que ocurrió con alpha-go, etc … )» No, no se observaría (desde el punto de vista humano) ninguna ventaja. El experimento ya se ha realizado (el más famoso fue de Meta) y siempre conduce a una pérdida de calidad (un lenguaje ininteligible y casi con seguridad no tiene semántica asociada). La clave del entrenamiento es usar información de calidad humana.

Cristina Hernandez García ​​pregunta: «¿Se puede utilizar ese cambio en la forma de aprender idiomas (con reconocimiento de imagen etc) para intentar desentrañar lenguas de orcas, calderones y delfines?» NeMa pregunta: «¿Permitirá la IA una comunicación inter especie? Viendo cuánto me entiende mi gata y yo de sus gestos y sonidos sorprende que sea tan difícil, ni digamos los perros, delfines …» Se está investigando en ello, así que hay expertos que creen que sí que se puede. No es un asunto fácil con animales marinos, siendo mucho más fácil con animales de compañía, pero quien sabe lo que se logrará en el futuro.

Thomas Villa pregunta: «¿El lenguaje simbólico fue monogénico o volvió a nacer en varias ocasiones?» No se sabe, pero como los primeros grupos humanos estaban muy dispersos y tenían muy poco contacto entre ellos, casi con toda seguridad fue poligénico. Pero no se sabe con seguridad.

Marc Romeu pregunta: «¿Se puede explicar la radiación BB a partir de QFT? ¿Cuál es el mecanismo fundamental que daría lugar a los fotones? ¿Cuándo se puede utilizar BB para explicar la radiación térmica de un cuerpo?» Entiendo que por radiación BB se refiere al espectro de autocorrelación de los modos B en la polarización del fondo cósmico de microondas (el espectro EB es la correlación entre modos E y modos B). Contesto a las preguntas. (1) Los modos B son resultados de perturbaciones tensoriales, luego se pueden explicar con una teoría cuántica de campos (QFT) de espín 2 (tipo gravitón); si Marc entiende por QFT teorías con espín 1 o espín 1/2, o espín 0, entonces no, con ellas no se pueden explicar. (2) Los fotones del CMB están marcados con su última interacción con electrones del plasma antes de la recombinación; su polarización es lineal y refleja las anisotropías de dicho plasma, con las debidas a su densidad (campos QFT de espín 0, 1/2, y 1) dando lugar a modos E, mientras las debidas a las ondas gravitacionales primordiales en el espaciotiempo (campos QFT de espín 2) dando lugar a modos B; también hay modos B (no cosmológicos) producto del lensado gravitacional de los modos E por los supercúmulos galácticos. (3) La emisión térmica de cualquier cuerpo asimétrico (polvo galáctico alargado y cargado de tipo dipolar) está polarizada linealmente, mostrando su polarización tanto modos E y como modos B (no cosmológicos). Por ello, el velo galáctico (dicha radiación polarizada en modos B) está impidiendo observar los modos B primordiales (cosmológicos).

Cristina Hernández García pregunta: «¿El inglés se convertiría al equivalente a la lengua madre humana?» Yo creo que no. Pero nadie puede predecir el futuro a largo plazo.

Javier García-Peláez​​ pregunta: «Transmutación dimensional se le llamó hace 30 años… ¿os parece que es razonable, como lo es creer que existe realidad viviendo en C? ¿Es una math-ida de olla?» No entiendo a qué te refieres con «viviendo en C» (¿el continuo? ¿los números complejos? ¿otra cosa?). En mi blog puedes leer «La física oculta en el infinito, la transmutación dimensional en teorías de Yang-Mills y un millón de dólares», LCMF, 17 nov 2009. En dicho contexto, la transmutación dimensional es la aparición de una escala en el vacío de una teoría cuyo lagrangiano no tiene ninguna escala; por ejemplo, en QCD, el gluón no tiene masa (en su lagrangiano, como en el caso del fotón no aparece ninguna escala de energía); sin embargo, la hadronización (o confinamiento de quarks y gluones) implica que el gluón adquiere una masa efectiva, que implica la aparición de una escala en la versión efectiva de la QCD; para ese gluón «masivo» existe un salto de masa (su espectro de energía no empieza en cero, sino en dicha escala de energía). Su origen es el problema del Milenio de Yang–Mills del Instituto Clay de Matemáticas (dotado con un millón de dólares). Siendo un problema matemático, no tiene ningún sentido preguntar por si parece o no parece razonable dicho problema. Si por «vivir en C» se refiere a los números complejos, toda la física cuántica se escribe con números complejos; no hay nada irrazonable en ello. Si por «vivir en C» se refiere al continuo, QCD es una teoría continua, pues en su versión discreta, lattice QCD, aparece de forma natural una escala; no hay nada irrazonable en que QCD sea una teoría continua que presente un salto de masa (hay muchos modelos de juguete que lo muestran).

Javier García-Peláez​​ pregunta: «Arriba, sobre Faddeev: la masa (de inercia) como producto de «a la realidad no le gusta ni el continuo ni los infinitos».» Supongo que se refiere a los trabajos en transmutación dimensional de L.D. Faddeev (mi pieza de 2009 citaba a L. D. Faddeev, «Mass in Quantum Yang-Mills Theory,» arXiv:0911.1013 [math-ph] (05 Nov 2009), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.0911.1013). En rigor, el salto de masa no está relacionado con la inercia (término galileano que en QFT no debería usarse), aunque está relacionado con un término de masa efectiva para los gluones (similar a los fotones dentro de un superconductor, pero por otra razón). Como es obvio, toda teoría discreta tiene un salto de masa (lattice QCD); la dificultad del problema de la aparición de un salto de masa solo aparece en una teoría continua (QCD). Dicho salto de masa tiene un origen no perturbativo; la palabra infinito está asociada al régimen perturbativo. Faddeev ha estudiado modelos de juguete 1+1 integrables con una transmutación dimensional; su objetivo es intentar entender el origen del salto de masa 3+1 en QCD (que no es integrable). Hoy está descartado que dichos modelos de juguete tengan un impacto en el Problema del Milenio. No me consta, pero quizás alguna vez Faddeev haya proferido que «a la realidad no le gusta ni el continuo ni los infinitos»; pero no hay que hacerle mucho caso a estas palabras, que fuera de contexto no significan nada.

P​​ pregunta: «¿ChatGTP es una caja negra o no?, ¿diríais que es posible predecir y definir la estructura de las alucinaciones?» En general, el aprendizaje profundo y la inteligencia generativa son cajas negras; luego ChatGPT se puede calificar como tal. Aunque la investigación está en fase muy primitiva, se están desarrollando técnicas de tomografía para LLM que pretenden desvelar como funcionan los modelos que subyacen a ChatGPT. Quizás algún día deje de ser una caja negra (o quizás no). En relación a las alucinaciones, se está investigando su origen (las hay de diferentes tipos según su origen), pero todavía se está en una fase muy primitiva; quizás algún día se puedan clasificar, predecir y evitar.

Como curiosidad los grandes LLM son capaces de recordar libros enteros como muy pocos errores, por ejemplo, los libros de Harry Potter, el famoso libro «1984». Un artículo reciente sobre Llama 3.1 70B es A. Feder Cooper, Aaron Gokaslan, …, Percy Liang, «Extracting memorized pieces of (copyrighted) books from open-weight language models,» arXiv:2505.12546 [cs.CL] (18 May 2025), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.12546.