Enlace a la versión doblada al español
Además aquí está la transcripción completa, traducida y revisada para el Canal Cardano Castellano
Transcripción completa
Doblaje al español de un fragmento de “Charles Hoskinson - Cardano Founder on the Secret DARPA AI Project That Became Siri | SRS #215”
Del minuto 00:36:23 al 00:48:57 del video original
Publicado en el canal de Youtube de Shawn Ryan Show el 7 de Julio de 2025
S: ¿Las computadoras cuánticas volverán irrelevantes a las criptomonedas?
C: No. No. Básicamente, cómo funciona una computadora cuántica es que es una ampliación de la computación clásica, no un reemplazo de ella. Entonces, la manera en que me gusta explicar una computadora cuántica es imaginar que conocés a una chica muy atractiva y quiere darte su número, pero es medio una malvada. Entonces te dice: “Escribí mi número en esa biblioteca de allá, dentro de uno de los libros.” Caminás a la biblioteca, hay millones de libros, y pensás: “Ah, al diablo.” Pero es legítima, escribió su número ahí, pero ¿cómo lo encontrás?
Una computadora clásica, cómo funcionaría es que empezarías por una de las estanterías, sacarías cada libro y pasarías por todas las páginas hasta ver si encontrás el número. Ahora, si querés acelerarlo, hay dos maneras. Podés hacerlo de forma secuencial, o sea, aumentar la velocidad con que pasás por los libros, o en paralelo. En paralelo, hacés que tus amigos te ayuden a buscar. Entonces tal vez tengas cinco amigos y vos y cinco más estén revisando libros. Ahora tenés seis núcleos funcionando. Y si querés hacerlo de forma secuencial, eso es tu velocidad de reloj.
Así que durante mucho, mucho tiempo, desde los años 30 cuando empezamos a hablar de estas cosas hasta hoy, ese ha sido el paradigma de la computación: acelerar la velocidad del reloj o hacerla más paralela y encontrar algoritmos que permitan eso. La computación cuántica es fundamentalmente diferente. Lo que hace es decir: “Ok, esto es lo que vamos a hacer. Tenemos tres cosas, vamos a hacer superposición. Entonces, en lugar de buscar los libros, tenemos una forma mágica de sacar todos los libros de los estantes y ponerlos en un estado de superposición. Y luego tenemos , interferencia y entrelazamiento, esas propiedades nos permiten, relativamente hablando, conocer la ubicación aproximada de dónde está ese libro.
Luego los volvés a poner todos en las estanterías, pero el área que tiene el número, esos libros los sacamos un poco. Entonces, todavía tenés que hacer lo clásico: abrir el libro y leer las páginas, pero ahora, en lugar de buscar a ciegas entre todas las posibilidades, sabés el área aproximada a la que tenés que ir. Vas ahí, sacás ese libro y, he aquí, el número está ahí, vas a tener relaciones, felicitaciones, la vida es buena, ¿sabés?
Así que esa es la computación cuántica en pocas palabras. Y si mirás muchas de las cosas que hacemos, estás tratando en la computación de tropezarte con la respuesta correcta, como la programación de vuelos. Por ejemplo, ¿cómo programo este vuelo para tener una escala con tales propiedades en Atlanta y esto y aquello? Pero hay muchas otras cosas en juego y resulta que es como un problema NP. Es súper difícil programar un vuelo.
Pero si tenés una computadora cuántica, puede mirar todo el arte de lo posible y al menos darte una idea de dónde está un mínimo probabilístico, como minimizar el tiempo de escala cual sea tu objetivo. O en el caso de los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT o cualquiera de estas cosas de IA, lo que hacés es decir: “Ok, hay resultados que salen de estos modelos. ¿Cuál de esos resultados es el correcto?” Le hacés una pregunta, como: “Voy a estar en DC el fin de semana, estos son mis parámetros, busco un buen restaurante, ¿cuál es bueno?” Y puede haber 50 recomendaciones.
Algunas están obviamente mal, como una que está en Virginia o Maryland, y una que está en DC pero es demasiado cara, o algo así. Entonces, normalmente, tenés que crear algún tipo de sistema inteligente para revisar todas esas cosas. Y un ser humano tiene que programar eso, o vos mismo tenés que mirar los resultados y decir: “Eso está mal, eso está mal.” Bueno, con una computadora cuántica podés mirar todos los resultados al mismo tiempo, todos los libros al mismo tiempo, y entonces puede mostrarte cuál de esas respuestas es la correcta. Recordá que puede haber millones de ellas. Es el rango de los cúbits.
Una vez que empezás a subir en cúbits, arbitrariamente podés hacer muchas. Y esto te da la habilidad de tener un modelo de lenguaje exponencialmente mejor que uno de los que tenemos hoy. Y se vuelve realmente loco cuando empezás a apilar modalidades, como la tecnología que tiene Microsoft llamada Matternet, que es un marco de simulación, casi como un generador de realidades donde simplemente le decís qué propiedades querés, como: “Quiero una batería con estas propiedades,” y básicamente te da una receta de cómo hacerla a nivel molecular. Pero el problema es que la simulación colapsa cuando empezás a modelar 20 o 30 electrones.
Con una computadora cuántica no tenés esa limitación. Podés observar muchos, muchos caminos de enlace diferentes. Así que literalmente puede imprimir cómo hacer ese material que es mágico. Entonces podrías empezar a hablar de algo como: “Quiero un helicóptero Blackhawk y quiero que su superficie tenga un material de índice refractivo negativo para que sea invisible, y quiero que sea liviano pero súper fuerte, y quiero que se autorrepare, así que si paso una corriente eléctrica las fracturas de tensión se curan solas, así no tengo que reemplazar el fuselaje. Y también quiero que sea no-newtoniano, que sea blando pero que cuando lo golpea una bala se vuelva súper duro, como un casco de fútbol.”
Y te dirá literalmente la receta para hacer esa aleación exótica con todas esas propiedades. No podés hacer eso con una computadora clásica porque hay demasiadas posibilidades, es como una biblioteca con más libros que el tiempo que hay en el universo para leerlos. Pero con una computadora cuántica, puede mirarlos todos al mismo tiempo. Así que te dirá el camino para llegar a eso y la receta específica. Porque ahora mismo, cómo lo averiguamos es solo con matemáticas y prueba y error. Vas al laboratorio, hacés algunas cosas y pensás: “Creo que está por acá.” Y después hacés un montón de experimentos hasta tropezarte con el material.
Y todo funciona así. Como este micrófono: ¿qué le daría el mejor sonido? O como una batería: quiero que tenga alta densidad energética, que sea muy liviana, que se cargue rápido, que sea reciclable y que esté hecha sin tierras raras porque China tiene todas y nos están jodiendo. Quiero poder hacerla localmente en Estados Unidos. Ese es un punto de intersección de compromisos muy raro. Entonces, ¿qué material necesitarías para hacer algo así? Cuando combinás estas dos cosas, va a crear una edad de oro. Vamos a poder hacer cosas increíbles.
S: ¿Qué tan cerca estamos de eso, creés?
C: Bueno, perdón, me fui por la tangente, pero hiciste una pregunta específica: ¿eso mataría la industria cripto? Así que además de todas estas cosas mágicas que pueden hacer las computadoras cuánticas, el problema de defensa es que la mayoría de la criptografía de clave pública que usamos tiene dos partes: una parte pública y una parte privada. La parte pública se la das a todos. Y la parte privada la tenés vos.
En criptomonedas tenés clave privada y clave pública. La clave pública es donde te pago. Y la clave privada es la que uso para autorizar un pago. El desafío es que toda la matemática detrás de eso en el sentido clásico solo funciona mientras no exista una computadora cuántica. Si tenés una computadora cuántica, hay cosas como el algoritmo de Shor y de Grover y esas cosas, y estos cerebritos del MIT básicamente pudieron mostrar cómo usar este truco del bibliotecario para encontrar tu clave privada dentro del sistema, porque normalmente no podés encontrarla. Sería como buscar ese número telefónico revisando libro tras libro.
Entonces, ¿estamos acabados? No. Porque resulta que hay algoritmos que no son susceptibles a eso. Se llama criptografía postcuántica. El desafío, y por qué la industria cripto no los ha adoptado, es doble. Uno es que son nuevos y altamente ineficientes. En muchos casos, para usar un algoritmo postcuántico los tamaños de las claves son 10 a 100 veces mayores y requieren mucho más cómputo. Y como son nuevos, no han sido probados matemáticamente con el mismo rigor. RSA, que es la base de la seguridad de internet, fue inventado en los 70 y todavía lo usamos hoy.
Así que hay como 50 años de pruebas duras y análisis exhaustivos. La criptografía de curvas elípticas surgió en los 80 por un amigo mío, Neil Koblitz, y escribió un hermoso artículo llamado “El camino serpentino de la cripto de curvas elípticas,” y aunque la inventó en los 80, no despegó hasta los 2000 porque le tomó más de 15 años convencer a la gente de que era segura. Tuvo que hacer todo ese trabajo y lobby.
Así que los criptógrafos tienden a ser profesionalmente paranoicos por diseño y adoptan las cosas muy lentamente. Y el otro tema es la estandarización. Incluso si tenés una idea brillante, nunca querés implementar un esquema no estándar de criptografía porque los fabricantes de hardware te van a arruinar.
Cuando mirás tu teléfono o computadora, los chips tienen circuitos especializados para cripto que el Departamento de Comercio, a través del NIST, estandariza. Así que AES, RSA, ciertas curvas elípticas, esas cosas tienen aceleración real en hardware y corren 100 veces más rápido. Si elegís algo no estándar y solo usás software, vas 100 veces más lento que tu competencia que sí usa estándar. Así que tenés que esperar a que NIST estandarice algo. Y lo bueno es que ya lo hicieron. Trabajamos con ellos junto a docenas de otros grupos criptográficos porque tenemos uno de los grupos de investigación más grandes del mundo en cripto. Trabajamos con 168 científicos en laboratorios de Stanford, CMU, la Universidad de Edimburgo, etc. Y escribieron los FIPS 203, 204, 205 y 206, que son estándares para cripto postcuántica tanto en hash como en lattices.
Y ahora que los tenemos, los fabricantes de hardware van a crear circuitos especializados para acelerarlos. Y ahora que están ahí, podemos actualizar cripto para tener esas capacidades. Y lo emocionante es que en muchos casos esto no solo va a agregar seguridad, sino también aceleración, porque en particular lo de lattices puede acelerarse con tarjetas gráficas. Así que todo lo que la gente está haciendo para que la IA sea más rápida puede usarse para que cripto también lo sea. Así que de hecho va a ser una edad dorada. Vamos a poder tomar muchos de estos algoritmos secuenciales y hacerlos muy paralelos en su diseño.
Pero la criptografía siempre es un juego del gato y el ratón. Si alguna vez vas a Inglaterra, podés ir a Bletchley Park, es una visita encantadora. Es donde se construyó la primera computadora, la Bombe, por Alan Turing. Y los nazis tenían esta cosa llamada la máquina Enigma, que era básicamente una cajita negra con un teclado. Ponían una rueda y tenían un ajuste para el día, y podían usarla para encriptar mensajes, luego los transmitían y alguien del otro lado tendría esa configuración, la máquina Enigma del otro lado para desencriptar el mensaje.
Lo que hicieron los Aliados fue entender cómo usar computadoras para romper esos códigos. Y si vas a Bletchley Park, podés ver una Bombe reconstruida y te cuentan la historia de cómo Alan Turing y los demás lo lograron. Y luego, ya con computadoras, la gente usó computadoras para crear mejor criptografía y luego usan computadoras para romperla. Y así es siempre, cada 10 o 20 años hay un avance y luego otro. Es como la guerra en general. Si inventás un avión, alguien inventa una contramedida al avión, y después otro avión que esquiva la contramedida, y nunca se detiene, solo se vuelve más avanzado.
S. ¿Qué tan lejos estamos de eso?
C: Bueno, el problema con la computación cuántica es que el paradigma no está establecido. Hay muchos enfoques distintos para construir una computadora cuántica. Está ION, Trap, las computadoras cuánticas topológicas —eso es lo de Majorana, lo que hizo Microsoft, que es tan malditamente loco—. Mi favorita son las computadoras cuánticas ópticas, como Xanadu y otros que trabajan en eso.
Hay muchas empresas geniales, pero son fundamentalmente diferentes. Algunas usan fotones como unidad de cómputo, otras usan electrones, otras partículas subatómicas llamadas fermiones de Majorana. Todos estos enfoques distintos, alguien va a descifrarlo. Y la parte difícil no es el cómputo en sí, es la corrección de errores. El problema con la computación cuántica es que el estado de superposición y entrelazamiento es extremadamente delicado, tan delicado que cualquier perturbación puede causar un fallo en cascada en el cómputo.
La mayoría de estas cosas tienen que funcionar cerca del cero absoluto. Hay que enfriarlas muchísimo y mantener todo el ambiente libre de interferencias. Y aún así el cómputo puede colapsar. Así que el mayor reto de la computación cuántica no es la escala, como tener más cúbits o más potencia, poder crudo, sino la corrección de errores: cómo evitar que los errores crezcan exponencialmente y destruyan el cálculo y se desentrelacen. Ese ha sido el enfoque principal, y ya sea Google con Willow o lo que acaba de anunciar Microsoft con Majorana, estamos viendo avances sistemáticos en todos los aspectos.