Despertar
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Capítulo 29
El ambiente en el sótano estaba todavía frío, y no sólo debido a la temperatura. El padre de Caitlin debe haber girado ligeramente su silla; la oyó chirriar. —Miren —dijo, su tono conciliador—, los autómatas celulares son probablemente sólo un epifenómeno.
¡Oh, diablo de pico de oro! pensó Caitlin. Sólo su padre podría intentar suavizar un momento de tensión con jerga. Aún así, que estuviera hablando por su propia voluntad significaba que incluso él reconocía que ella estaba cabreada. Pero el hecho de que ella no supiera lo que era un epifenómeno la acababa de poner aún más enojada. Ella no dijo nada, pero tal vez Kuroda leyó algo en su expresión —¡cualquiera que fuera el infierno que significaba!
—Lo que quiere decir es que él cree que son sólo un subproducto al azar de otra cosa —dijo Kuroda suavemente—. Como la espuma, que es un epifenómeno de las olas: no significa nada, sino que sólo se produce.
Ella lo consiguió: su padre estaba diciendo, hey, vean, aquí nada vale la pena luchar; si los autómatas celulares no tienen sentido, es probable que no haya nada de valor en la patente de todos modos. Pero eso apenas excusaba a Kuroda por siquiera pensar en hacer un dólar —¡un yen!— con algo que estaba haciendo ella. Sí, sí, su hardware le alimenta las señales, pero era su cerebro que los interpretaba. Websight no era sólo de ella, era ella.
—Puede que tenga razón, Malcolm —dijo Anna Bloom, a través del enlace de video de Haifa. Caitlin todavía estaba echando humo, y se preguntó si Anna realmente conocía el estado de ánimo aquí. Estaba viendo una visión muy limitada a través de la cámara, sin duda, y el micrófono de mierda de la computadora probablemente no estaba recogiendo sutilezas de tono.
Anna continuó—: Un bit afecta al siguiente, por lo menos en el alambre de cobre; los campos magnéticos se traslapan, después de todo. Así que tal vez algún tipo de… no sé, interferencia constructiva, tal vez… podría accidentalmente dar lugar a los autómatas celulares.
—Pero todavía son sólo ruido —dijo su padre.
—Probablemente tiene razón —contestó Kuroda—. Pero, um, ¿qué es lo que querría decir, señorita Caitlin? Usted es “un empírico de corazón”.
Estaba tratando de engatusarla, para incluirla, lo sabía, pero se quedó enojada. Kuroda trabajaba con las computadoras todo el día, por amor de Dios… ¿no sabía que la información quiere ser libre?
Caitlin todavía estaba apoyada en la mesa de trabajo. El juego de hockey de calle continuaba fuera: alguien acababa de marcar.
—¿Señorita Caitlin? —dijo Kuroda—. Probar lo que su padre acaba de sugerir implicará algo de matemáticas interesante…
—¿Como que? —dijo, en tono petulante.
—Tal vez un diagrama Zipf…
Caitlin no sabía lo que era, tampoco, pero para su gran sorpresa, su padre dijo un muy entusiasta, —¡Sí! —Eso era suficiente para ponerla curiosa, pero ella no estaba preparada para dar en el momento. —¿Hay espacio vacío en esta mesa? —dijo ella, acariciando su superficie—. ¿Y cree que me va a soportar?
—Claro —dijo Kuroda después de una pausa, presumiblemente para dar a su padre la oportunidad de responder en primer lugar—. Todo a la izquierda —su izquierda— de la computadora está libre.
Caitlin se impulsó a sí misma sobre la mesa, las patas plegables gimiendo ligeramente cuando lo hizo, y se sentó con las piernas cruzadas. —Está bien —dijo ella, su tono todavía no muy alegre—.Voy a picar. ¿Qué es un diagrama Zipf?
—Es una manera de saber si hay alguna información en una señal, aun si no se puede decodificar la señal, —dijo Kuroda.
Caitlin frunció el ceño. —¿Información? ¿En los autómatas celulares?
—Pudiera ser —dijo Kuroda en un tono que sonaba como que debiera ir acompañada de un encogimiento de hombros.
—Pero, um, ¿los autómatas celulares pueden contener información? —preguntó Caitlin.
—Oh, sí —dijo Anna—. De hecho, Wolfram escribió un artículo acerca de codificación de la información en ellos para propósitos criptográficos tan atrás como, um, 1986, creo. Y un montón de gente ha tratado de desarrollar sistemas de criptografía de clave pública usándolos.
—De todos modos —dijo Kuroda—, George Zipf fue un lingüista de Harvard. En la década de 1930, se dio cuenta de algo fascinante: en cualquier idioma, la frecuencia con la que se utiliza una palabra es inversamente proporcional a su rango en una tabla de la frecuencia de uso de todas las palabras en la lengua. Eso significa…
¡No tienes que alimentar a Cucharadas! —Eso significa —dijo ella—, que la segunda palabra más común se utiliza la mitad que la primera y más común, la tercera más común se utiliza un tercio de la primera y más común, la cuarta más común se usa un cuarto, y así sucesivamente. —Ella frunció el ceño—. ¿Pero es eso realmente cierto?
—Sí —dijo Kuroda—. En Inglés, la palabra más común es “the”, después “of”, después “to”, después… um, creo que es “in”. Y, sí, “in”, o la que sea, se utiliza una cuarta parte tan a menudo como “the".
—Pero seguramente eso es sólo un capricho del inglés, ¿verdad? —dijo Caitlin, moviéndose levemente sobre la mesa.
—No, es lo mismo en japonés. —Recitó algunas palabras en ese idioma—. Esas son las cuatro más comunes, y aparecen en la misma proporción inversa.
—Y es cierto para el hebreo, también, —dijo Anna.
—Pero lo que es realmente sorprendente —dijo Kuroda—, es que no se aplica solo a las palabras. Se aplica igualmente bien a las letras: la cuarta más común en inglés, que es O, se utiliza una cuarta parte de la más común, E. Y se aplica a los fonemas, también —los bloques de construcción más pequeños del discurso— y, de nuevo, en todos los idiomas, del árabe al… —se interrumpió, claramente tratando de pensar en una lengua que se inició con la Z.
—¿Zulú? —ofreció Caitlin, decidiendo ser útil.
--Exactamente, gracias.
Ella pensó en esto. De hecho, era muy bueno.
—Todo lo que dijo Masayuki es correcto —dijo Anna—, ¿pero sabes lo que es aún más interesante, Caitlin? Esta relación inversa se aplica a las canciones de delfines, también.
Bueno, eso era impresionante. —¿En realidad? — dijo ella.
—Sí —dijo Kuroda—. De hecho, esta técnica se puede utilizar para determinar si hay información en el ruido que hace cualquier animal. Si lo hay, obedecerá la ley de Zipf, de modo que si se traza la frecuencia de uso de los componentes en una escala logarítmica, se obtener una línea con una pendiente de menos uno.
Caitlin asintió. —Una línea que va en diagonal desde la parte superior izquierda hacia abajo a la parte inferior derecha.
—Exactamente —dijo Kuroda—. Y cuando se trazan las vocalizaciones de los delfines se llega a una pendiente de menos uno. Pero si se toman, por ejemplo, los sonidos emitidos por los monos ardilla, se obtiene una pendiente, a lo sumo, de menos 0,6, porque lo que hacen es simplemente ruido aleatorio. Incluso la gente del SETI —Búsqueda de Inteligencia Extraterrestre— está haciendo diagramas de Zipf ahora, debido a que la relación inversa es una propiedad de la información, no de algún enfoque particular al lenguaje humano.
Está bien, está bien: era matemáticas interesante.
—¿Ve ahora por qué me gusta tanto teoría de la información? —dijo Kuroda, con un tono que sugería que todavía estaba tratando de engatusarla—. Hey, ¿conoce la vieja historia de John Gordon sobre el estudiante de la teoría de la información en su primer día en la universidad?
Anna dijo—: ¡No ese de nuevo!— pero Kuroda, siguió adelante impertérrito.
—Bueno —dijo—, el estudiante se presenta en la oficina departamental y escucha los profesores que dicen números. Uno podría decir, por ejemplo, “¡74!”, Y todos los demás profesores se reían. Luego otro diría un número diferente, por ejemplo, “812”, y otra vez todo el mundo se reía.
—Ajá —dijo Caitlin.
—De modo que el estudiante pregunta que está pasando, y un profesor dice, —Estamos contando chistes. Verá, todos hemos trabajado juntos tanto tiempo, que sabemos los chistes de los otros. Hay un millar de ellos, por lo que, siendo teóricos de la información, hemos aplicado la compresión de datos para ellos, asignando a cada uno un número de cero a 999. Adelante, trate usted mismo. —Y el alumno dice un número—: “63”. Sin embargo, nadie se ríe. Él lo intenta de nuevo—: “¡512!”. Nada. —¿Qué pasa? —pregunta el estudiante—. ¿Por qué nadie ríe? —Y el viejo profesor amablemente dice—: Bueno, no es sólo la broma… es cómo lo cuentas.
Caitlin se encontró sonriendo a su pesar.
—Pero un día —dijo Kuroda—, el estudiante estaba mirando a un informe sobre el tiempo en el extremo norte y sucedió que dijo la temperatura—: ¡Menos 45! Y todos los profesores se echaron a reír.
Se detuvo, y Caitlin dijo—: ¿Por qué?
—Porque —respondió, y ella podía decir por su voz que estaba sonriendo—, ¡nunca habían oído ese antes!
Caitlin se rió en voz alta, y se encontró sintiéndose mejor, pero su padre dijo—: Ejem —en realidad diciendo una palabra, en lugar de un carraspeo—. ¿Podemos seguir adelante con esto?
—Lo siento, —dijo Kuroda, pero sonaba como que todavía estaba sonriendo—. Muy bien, aquí vamos…
Utilizó la técnica que había desarrollado antes para enviar las imágenes congeladas de los datos Jagster al eyePod de Caitlin, y de ahí a su implante. Por ensayo y error, encontraron la frecuencia de actualización correcta para obtener que lo que ella estaba viendo se incrementara un paso —sólo una iteración de cualquier regla que gobernara los autómatas celulares, ya sea cambiar de negro a blanco o viceversa. Ahora podía ver, fotograma a fotograma, a cualquier velocidad de reproducción que deseara, como las naves espaciales se movían a través de su campo de visión, sin perder ningún paso.
Kuroda no tenía forma de filtrar sólo el autómata celular de los datos Jagster, pero Caitlin podía hacerlo con facilidad, simplemente centrándose únicamente en una parte del fondo.
—Y —dijo él— hablando de Mathematica, ¿Malcolm, lo tiene?
—Por supuesto —dijo él—. Debería ser accesible aquí. Déjeme…
Caitlin les oyó moverse, y después de un poco, dijo Kuroda—, Ah, gracias —a su padre, y luego, en general, a todas las personas—, Está bien, vamos a ejecutar la función de diagrama de Zipf. —Cliqueo de teclas—. Por supuesto, vamos a tener que probar un montón de diferentes maneras de analizar el flujo de datos —continuó—, para asegurarnos de que estamos aislando unidades informativas individuales. En primer lugar, nosotros…
—¡Ahí! —interrumpió su padre, sonando en realidad excitado.
—¿Qué? —dijo Caitlin.
—Bueno, eso es, ¿verdad? —dijo Kuroda.
—¿Qué? —repitió con más firmeza.
—¿Está segura de que está concentrándose sólo en el autómata celular? —preguntó Kuroda.
—Sí, sí.
—Bueno —dijo él—, lo que estamos consiguiendo a medida que trazamos el paso del negro al blanco es una preciosa línea diagonal… de arriba a la izquierda hacia abajo derecha. Un pendiente de menos uno hasta el final.
Caitlin levantó las cejas. —¿Así que hay información —contenido real— en el fondo de la Web?
—Yo diría que sí, sí —dijo Kuroda—. ¿Malcolm?
—No hay ningún proceso aleatorio que pueda generar una pendiente de menos uno —dijo.
—Le'azazel! —exclamó Anna; le sonó como una mala palabra a Caitlin.
—¿Qué? —dijo Kuroda.
—¿No lo ves? —dijo Anna—. Una pendiente de menos uno: es contenido inteligente en la Web en un lugar que no se supone que lo haya… inteligencia encubierta para parecer ruido aleatorio. —Ella hizo una pausa como esperando a que uno de los hombres el suministrara la respuesta y, cuando no lo hicieron, ella dijo—: Tiene que ser la NSA. —Se detuvo, dejando que se hundieran—. O tal vez hay espías comparables en otros lugares —Shin Bet, tal vez— pero yo apostaría que es la NSA. Ya sabemos, desde Hepting, que hay mierda alrededor con el tráfico en la red; parece que han encontrado una manera de empaquetar comunicaciones clandestinas que se mueven en el ruido aparente.
—¿Qué tipo de contenido podría ser, sin embargo? preguntó Caitlin.
—¿Quién sabe? —dijo Anna—. ¿Comunicados secretos? Como dije, la gente ha tratado de utilizar los autómatas celulares antes para el cifrado de datos, pero nadie —al menos nadie que lo haya hecho público— nunca ha elaborado un sistema. Pero la NSA levanta a una gran cantidad de los mejores graduados en matemáticas en los EE.UU.
—¿Realmente? —dijo Caitlin, sorprendida.
—Oh, sí —dijo Anna—. Es un problema real en el campo de las matemáticas académicas, en realidad. La mayoría de los mejores graduados de Estados Unidos en matemáticas y ciencias de la computación, van, ya sea a la NSA, en el que trabajan en proyectos clasificados, o a lugares privados, como Google o Electronic Arts, donde hacen cosas que están cubiertas por acuerdos de confidencialidad. Dios sabe a lo que han llegado; nunca se publicó en las revistas.
Kuroda dijo algo que podría haber sido una mala palabra en japonés, y a continuación—: Puede que tenga razón. Debemos andar con mucho, mucho cuidado aquí, mis amigos. Si este material en el fondo de la web se supone que es secreto, aquellos en el poder podrán tomar… pasos… para asegurar que siga siendo así. Señorita Caitlin, lejos de mí decirle qué hacer, pero, ¿tal vez podría ser prudente acerca de este tema en su blog?
—Oh, nadie presta atención a mi LiveJournal. Además, yo freno amigos… cualquier cosa que no quiero que lean extraños.
—Haz lo que dice —dijo su padre, sorprendiéndola por lo afilado de su voz—. Las autoridades podrían confiscar tu implante y tu eyePod como amenazas a la seguridad nacional.
Caitlin se bajó de la mesa. —Ellos no harían eso, —respondió ella—. Además, estamos en Canadá ahora.
—No creo ni por un segundo que las autoridades canadienses no harán lo que pide Washington —dijo su padre.
No estaba segura de qué hacer con todo esto. —Um, está bien —dijo al fin—. Pero ustedes van a seguir estudiándolo, ¿verdad?
—Por supuesto —dijo el Dr. Kuroda—. Pero con cuidado, y sin ladear la mano. —Hizo una pausa—. Es una buena cosa que estemos haciendo una videoconferencia con Anna; si esto fuera mensajería instantánea basada en texto las autoridades ya sabrían lo que hemos encontrado. Al menos por ahora, el video es mucho más difícil para ellos para monitorear automáticamente.
El impacto total de lo que él y Anna venían diciendo llegó a ella. Ella volvió la cabeza hacia Kuroda. —Pero ¿qué pasa con nuestra publicación?
—Con el tiempo, señorita Caitlin, tal vez. Pero por ahora, la mejor parte del valor es la discreción.