A mi modo de ver, el planteamiento inicial tiene trampa. Una persona en estado vegetativo es declarada muerta por el cese COMPLETO E IRREVERSIBLE de la actividad cerebral o encefálica. Es decir, su cerebro no tiene ninguna expectativa de recuperar cualquier nivel de actividad. Sin embargo la expectativa cerebral de un embrión es completa. Ese cerebro aun no ha despertado, pero se espera que comience a mostrar actividad en un futuro. Ambos casos no son comparables.
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#1 Pregunta para los genios que andan por aquí.
Buscamos obtener la información genética encriptada en un organismo vivo. Esta información está generalmente codificada por una larga molécula de ADN que se puede identificar a una secuencia de de varios cientos de millones de letras escogidas entre cuatro: A, C, G y T. Estas letras corresponden a los cuatro nucleótidos que componen el ADN. Ahorro al lector las explicaciones intermedias. Finalmente, desembocamos en un problema clásico de optimización combinatoria (mucho más complicado que el del monkey typing) ¿Qué tiempo le resultaría necesario a un ordenador para resolver este problema? El ordenador en cuestión sería uno de los más potentes que existen en la actualidad, cuya velocidad de cálculo se evalúa a 250 “teraflops” (un “teraflop” equivale a 1 billón europeo de operaciones elementales por segundo). Bien, la respuesta es: jamás. Jamás salvo si un algoritmo no simplemente genial sino “divino” (sí, entre comillas) simplificara los cálculos. Quiere decirse que si esa “inteligencia” no existe en alguna parte del Universo, la vida, tal como la conocemos, no podría existir aunque existiese precedentemente una inteligencia capaz de crear un ordenador tan potente como el señalado. La emergencia de un magma caótico y posterior evolución por simple carambola aleatoria tiene una esperanza de probabilidad nula. Los 14000000000 años de existencia del universo se habrían agotado para n=100 en el problema 2^n “estables” de un grafo de n cimas. Si alguien quiere ver los detalles del problema puede consultar Pierre Fouilhoux: L’optimisation combinatoire ( Pour la Science, juillet 2008)