La cita con 7K es en el palacio Errekalde de Bergara, vieja torre medieval reconvertida en chalet romántico del siglo XIX, que fue residencia del Conde de Peñaflorida, director del Real Seminario, institución clave de la Ilustración en Euskal Herria. Nuestra invitada llega en taxi, puntual, con una sonrisa contagiosa. Mira asombrada el palacio y su espectacular jardín, una verdadera joya. Un jardín paisajístico en el que confluyen naturaleza y ciencia, donde la vegetación y los árboles se distribuyen de forma muy planificada y cuenta con un sistema de agua de lo más refinado. «¡Qué preciosidad!», exclama.

Clara Grima, doctora en Matemáticas y profesora en la Universidad de Sevilla, nacida en 1971 en la localidad sevillana de Coria del Río, visita Bergara con motivo del X aniversario del museo Laboratorium, situado en el palacio Errekalde. Este centro de divulgación del conocimiento tiene una misión clara: ayudar a entender el mundo a través de la ciencia, abriéndole sus puertas. Aquí, los niños y las niñas pueden «cazar con los dedos» los elementos de la tabla periódica. Aquí se condensa la memoria de la mayor y más importante aportación realizada a la ciencia en Euskal Herria: el descubrimiento de un elemento químico nuevo, el wolframio. Y se muestra con orgullo la proeza de los hermanos Elhuyar que el 28 de septiembre de 1783 consiguieron aislarlo.

Grima sigue atenta, con curiosidad, toda esta historia. Y es que para ella, la ciencia, las matemáticas, son «el componente básico de la felicidad». Y esa pasión la ha convertido en mensajera de esta disciplina repleta de teoremas, algoritmos y enigmas, convencida de que «las matemáticas van a salvar el mundo». Casi nada.

Como investigadora, estudiando el desarrollo embrionario de los animales, rebeló junto a otros científicos que las células epiteliales se multiplicaban, apilaban y configuraban en una forma extraña. Así, descubrieron en la naturaleza el escutoide, una nueva figura geométrica, que la llevó a ser considerada como una de las personas más influyentes en la lista Forbes de 2022.

En un hora ofrecerá una conferencia en la sala Seminarixoa, donde presenta su nuevo libro “Con algoritmos y a lo loco”, publicado por Editorial Ariel. Se desenvuelve suelta y libre, como una gran divulgadora de las matemáticas, considerada y reconocida que es. Y lo hace para todos los públicos y en todos los formatos: en la televisión, donde presenta en La2 de TVE el programa “Una matemática viene a verte”, en redes sociales, prensa, radio, en más de 200 charlas que da al año, sea en escuelas o en residencias de ancianos.

Como antes en aquellas campañas ecologistas con el lema «salvar a las ballenas», pareciera que al grito de «¡Basta! ¡Dejad a los algoritmos en paz!» estuviera en una misión para salvar los algoritmos. Son los arquitectos invisibles de nuestro día a día, pero tienen la fama que tienen: la de unos entes abstractos que actúan en la sombra con intenciones malignas. (Risas). Me ha gustado eso de las ballenas, me lo quedo. Yo me dedico a la educación de matemáticas, y es verdad que la palabra matemáticas, tradicionalmente, mucha gente la asocia al miedo, a la ansiedad, y me da mucha pena. Primero porque es una palabra esdrújula muy bonita, y segundo porque son lo más bonito que puede hacer una persona, disfrutar haciendo matemáticas. Desde que empezó la revolución digital, la gente habla de los algoritmos como si fueran almas perversas. Hay que defenderlos, primero la palabra «algoritmo» (que rinde homenaje al matemático persa Al-Juarismi, al que le debemos tanto), que es muy bonita, y que indica que la gente los ha estado utilizando siempre, aunque no sabía que lo hacía. Cuando vas al cole, lo primero que te enseñan en la clase de matemáticas son algoritmos, el de la suma, el de la resta… Porque algoritmo es método, una receta matemática que hay que seguir paso a paso, como si fuera una receta de cocina. El problema no está en los algoritmos, sino en las intenciones humanas detrás de su aplicación, la utilidad o daño depende del uso que las personas hagan de ellos.

Pero ahora tienen una omnipresencia inadvertida. Abre el periódico y se lee que en el meollo de la disputa China-EEUU está el control del código del algoritmo de Tik-Tok. El mundo está lleno de algoritmos que nos facilitan la vida. Tu móvil está lleno de algoritmos, algunos te dicen dónde está la farmacia más cercana, otros comprimen tu música… No nos damos cuenta de que en una cajita de plástico que te cabe en el bolsillo llevas una cámara de alta resolución, un posicionador GPS… Hay un montón de algoritmos que examinan imágenes médicas, haciendo diagnósticos, cosas muy buenas para la humanidad. Pero es verdad que, quienes tienen el control de los algoritmos, los de las redes sociales sobre todo, son los que están dominando el mundo. Hay una frase que dijo un matemático de la universidad de Berkeley, Edward Frenkel, que me parece brutal: «Existe una pequeña élite que controla el mundo y lo hace porque sabe más matemáticas que tú». Se refería a eso. ¿Quiénes estaban en primera fila en la toma de posesión de Trump?

Dice que llevamos un GPS en el bolsillo. Pero también lo llevan las hormigas, que siempre encuentran el camino más corto. Los algoritmos, la matemática, ¿son una copia de la naturaleza? Hay algoritmos bioinspirados, que imitan comportamientos biológicos e ilustran cómo la naturaleza sigue proporcionando inspiración constante para soluciones tecnológicas avanzadas. Y hay algoritmos de colonia de hormigas, y lo que hacemos es copiarlas. ¿Por qué encuentran las hormigas el camino más corto? Porque cuando salen del hormiguero liberan feromonas, una cantidad fija, por decirte un número redondo, 10 feromonas todo el tiempo que están fuera del hormiguero. Las que cogen el camino más corto, la cantidad de feromonas que segregan se concentra más, entonces las demás hormigas lo perciben y se van por ese camino. Y, cuantas más hormigas pasan, más feromonas, y todas las demás saben que ese es el camino. Y eso se ha copiado en algunos algoritmos, y en Inteligencia Artificial. Cuando vamos probando soluciones en logística, en transporte, las soluciones que mejor «huelen», por así decirlo, que son las que dan caminos más cortos, las vamos premiando, para que el algoritmo las vaya aprendiendo. Hay otros de enjambres de luciérnagas, en los que copiamos cómo se organiza la naturaleza, lo codificamos con el algoritmo, porque, si en la naturaleza funciona, por algo será. Yo tengo una formación matemática muy pura, y confieso que, cuando escuchaba hablar de este tipo de algoritmos, decía que no iban a funcionar en la vida. Y sí que lo hacen, es alucinante.

Hablando de hormigas y luciérnagas, si la naturaleza llegó antes, ¿las matemáticas se descubren o se inventan? Esa es la gran pregunta de la filosofía de las matemáticas. Hay un poco de todo. Hay matemáticas que se inventan, pero que luego resulta que casi siempre la naturaleza ya lo sabía. Eso fue lo que nos pasó cuando descubrimos el escutoide, estábamos inventando matemáticas, no sabíamos nada de biología celular, y llegamos a la misma conclusión que la naturaleza. ¡Cuánta matemática hay en nuestras células epiteliales! Definitivamente, la naturaleza sabe matemáticas.

Afirma que la Transformada Rápida de Fourier (FFT) es el algoritmo más famoso de la historía, el de más impacto. Es verdad. La FFT es un algoritmo que calcula de forma rápida y eficiente la Transformada de Fourier, que se usa para el tratamiento de señal. Es tratamiento de la imagen, poder comprimir fotos. Cuando coges una foto con un móvil, en realidad coges millones de píxeles. Y, cuando guardas la foto de tu niño precioso, lo que estás guardando es una cantidad ingente de números, que es mucho dato. Hoy mandas fotos instantáneamente. ¿Cómo? Pues comprimiendo la señal, que es la imagen, con Fourier; la música digital se hace con Fourier. El autotune se hace con Fourier. Las señales sismográficas se procesan con Fourier. Imágenes médicas, resonancias magnéticas, electrocardiogramas… Todo lo que es el tratamiento de la señal se hace con la Transformada Rápida de Fourier. Y casi todo lo que hacemos es emitir señales.

Fourier es del siglo XVIII y él lo hizo para estudiar las ondas de calor. Pero fue tras la II Guerra Mundial, después de Hiroshima y Nagasaki, cuando los americanos dijeron «ya no se tiran más bombas, que ya las hemos tirado nosotros». Y se prohibieron. Y, cuando se llegó a la conclusión de que ya no se podían hacer pruebas nucleares y se prohibieron para todos, había un problema: si las haces en el mar o en el aire, se podían detectar y tus adversarios te podían calar. Pero, si las hacías en el subsuelo, se podían detectar pero eran imposibles de distinguir de un seísmo. Entonces, si Rusia, que es el enemigo favorito, hace pruebas nucleares en el subsuelo, la única forma que había para saber si era una explosión nuclear o un seísmo era con la Transformada de Fourier, pero se tardaba mucho tiempo. El algoritmo rápido, la FFT, se hizo para detectar rápidamente si eran pruebas nucleares. Y ahora lo usamos para todo.

¿Y los algoritmos de las redes sociales? Pueden hackear las mentes, dejar a los chavales albardados, sin atención, ni alegría. Y eso es muy grave... Los algoritmos ahora mismo están haciendo cosas maravillosas, pero dan menos titulares porque, al final, lo que nos interesa es el morbo, el buenrollismo no vende. En diagnóstico de cáncer, lo que hace un algoritmo es alucinante. Le das una mamografía a un médico, por ejemplo, al mejor, y te dice «esta radiografía es normal». Pero esa misma se la das al algoritmo de Inteligencia Artificial que ha sido entrenado con millones de mamografías en el mundo, que son datos que se pueden manipular muy bien, y te dice «normal, normal, no es, porque aquí hay un píxel, (¡un píxel, ojo!), que está un poquito más claro de lo normal». Y, como ha visto millones de mamografías, sabe que en un 80%, cuando se empiezan a decolorar estos píxeles, desarrollan un tumor. Te da la previsión de un tumor diez años antes, y eso no lo puede hacer ni un ojo humano. Ahora mismo no podríamos vivir sin algoritmos. Necesitamos más algoritmos que hagan cosas de estas.

¿Crees que se puede sacar a la juventud de ese agujero negro del algoritmo de las redes sociales? ¿Qué se puede hacer? La educación. Hay que incidir en la educación, hay que educar mejor en las matemáticas para que nuestros niños y niñas en el futuro tengan buenos trabajos, pero sobre todo porque una persona que mira el mundo con una mirada matemática es menos manipulable y más libre en sus decisiones. Luego está la ética. Tenemos que sentarnos. Este mundo es nuevo, hay que sentarse a hablar de ética, de humanidad, de empatía, porque estamos metidos en algoritmos que hackean el cerebro. Una de las evidencias de eso que más me preocupa a mí es el terraplanismo. Estamos convenciendo a adultos funcionales de que la Tierra es plana, en el año 25 del siglo XXI. Si tú eres capaz de convencer a un adulto funcional, ¡que va a votar!, que la tierra es plana, ¿de qué coño ya no le puedes convencer?

Pero, ¿cómo enseñar matemáticas si muchos profesores son niños grandes que odiaron las matemáticas de pequeños? ¿Cómo se sale de este círculo vicioso? Con dinero. Cuando he coincidido con responsables de educación, alguna vez he coincidido con la ministra, con Pilar Alegría, siempre les digo lo mismo: hace falta mucho dinero. Lo más importante que tiene un país, la materia prima más importante son los niños y niñas, y tienen muchos talentos, y ahí debe estar el matemático. Ahora, en la era digital, el talento matemático es petróleo. ¿Quién acaba contratando a todos los matemáticos de India, Singapur, Corea del Sur…? EEUU. Ese talento está en todas las aulas. No depende del código postal, no depende del color de la piel, ni de en qué trabajan papá o mamá. Necesitamos el talento matemático, necesitamos detectarlo y estimularlo. Para esto hay que invertir muchísimo en educación.

En la escuela no se enseña bien matemáticas, en general. Primero, los niños ya van al cole con miedo a las matemáticas porque lo escuchan fuera, en los dibujos animados, etc… Luego, en Primaria, mal, en general mal. Y ahora, en Secundaria, lo que tú estás contando, hay un problema muy gordo. Mira lo que está diciendo ahora Isabel Díaz Ayuso, que vayan a dar clases los alumnos de tercero de matemáticas, porque no hay profesores matemáticos. ¿Por qué no quieren dar clases los matemáticos? Hay que incentivarlo, y un problema es el dinero. Si tú sales de la facultad y te dicen «oye, qué quieres, trabajar con estudiantes de Secundaria, con adolescentes, con las familias de los adolescentes, o trabajar en tu casa, en pijama, haciendo análisis de datos y ganar el doble». A mí me lo dicen mis estudiantes, «yo voy a pagarme primero la hipoteca y después igual me lo pienso».

Y ojo, no les echo la culpa a los maestros de Primaria, al contrario, toda mi pleitesía porque son quienes manejan nuestra materia prima. Les deberíamos dar más dinero y más prestigio, pero, cuando llegan a las aulas, son muchas veces chicas y chicos que, huyendo, de las matemáticas se han matriculado en Magisterio. Cuidado, no hay fraude, han hecho el camino académico que toca, pero son otras víctimas del sistema.

Y, además, las matemáticas no son solo hacer cuentas. ¿Quizás hace falta enseñar menos raíces cuadradas y más pensamiento computacional? Cuando doy charlas en institutos, siempre les pregunto: una matemática, ¿a qué se dedica? Lo primero que dicen es «a hacer muchas cuentas». Y siempre les digo lo mismo: decir que un matemático hace muchas cuentas es como decir que Picasso era un señor que limpiaba brochas. Claro que limpió brochas, muchísimas veces, porque era parte de su trabajo, aunque una parte que no tiene nada que ver con el fin último. Los chicos y chicas saben cálculo pero no saben resolver un problema. Primero, no saben leer, entender un problema, y te lo digo yo que soy profesora en la universidad. Y eso es el pensamiento computacional: este es el problema, lo voy a leer, y ahora, cuando lo he entendido, voy a organizar qué es una solución, qué es una buena solución. Y, claro, en el camino va a necesitar hacer cuentas, con la calculadora, con el ordenador, con lo que sea. De hecho, si tú le enseñas a un chico o a una chica a programar un algoritmo para la división en un ordenador, eso es mucho más eficiente que saber dividir.

Al final es eso, ¿no? Servirse del algoritmo y no ser quien sirve al algoritmo. Las matemáticas ayudan a organizar nuestras vidas, a definir bien los problemas, que muchas veces es el problema de los problemas. Hay que potenciar en los estudiantes, desde muy jóvenes, capacidades clave como la resolución lógica de problemas cotidianos, e incluso la gestión emocional en situaciones de estrés o ansiedad. El pensamiento computacional es muy importante en la vida. Un algoritmo tiene muchas partes. Primero, tiene que resolver un problema. Pero luego, viene el ¿cuánto tardo? Porque no quieres que se te quede el ordenador pensando, que el videojuego se quede parado o que el móvil tarde. Entonces, la eficiencia del algoritmo es muy importante. Y luego, una cosa que analizamos es el peor caso en un algoritmo informático. Las posibles soluciones son esta, esta, esta, y este es el peor caso. También sirve para la vida, muchas veces te falta el aire y te agobias, ¡la que he liado! El pensamiento computacional es fundamental para ir resolviendo esos problemas. ¡Hace falta mucho pensamiento! Computacional y crítico.

Y luego está el mestizaje de ciencias y humanidades. Porque el conocimiento científico tiene que ir de la mano de una sabiduría en su uso, ¿verdad? Si no, nos vamos a la mierda. ¡Es que somos humanos! De hecho, desde hace años en el MIT (Massachusetts Institute of Technology) están contratando a muchísimos filósofos para muchas cosas. Pero hay un ejemplo que siempre cuento, porque es bastante claro: el coche autónomo. No se va a dormir, no se va a drogar, no va a beber, no va a tener una subida de testosterona, o sea, va a ser una maravilla. Pero, pero… y ahora viene el pero de toda tecnología. Alguna vez tendrá que tomar decisiones, si alguien se cruza, o hay frenazos bruscos… Será una máquina autónoma que por primera vez en la historia tendrá que tomar decisiones sobre vidas humanas en milésimas de segundo. Hay otras dificultades técnicas, pero una de las claves que están estudiando es la ética del coche autónomo. Hay un experimento conocido, que se llama «la máquina moral» (moral machine). Se puede jugar, de hecho invito a que la gente juegue, te ponen trece retos para que tú decidas cómo debe responder el coche autónomo. Son retos como: alguien va a morir, ¿quién va a morir?, ¿el niño que se te ha cruzado o el abuelo que está en la acera?, ¿el abuelo que se te ha cruzado o el niño que está en la acera?…

Y ahí entra el sesgo. En Europa, Canadá, EEUU y Australia, que más o menos pensamos igual, a grandes rasgos con la misma moral, el sesgo demostraba que para nosotros la vida de un bebé va por delante de la vida de un anciano, un poquito por delante; te vas a Asia, a Japón, China, India… y ahí la vida de una persona anciana es más valiosa que la de un bebé. El sesgo es alucinante, te vas a países en desarrollo y, ¡ojo!, la vida de un rico es un poquito más importante que la vida de un pobre. Todo esto nos da una idea de lo difícil y apasionante que es diseñar algoritmos. Son reflejo de un tiempo, de unos valores y, al mismo tiempo, son contexto de lo que somos como sociedad. Son la expresión de nuestros sesgos, matemáticas y filosofía, cálculo y ética.

¿Considera que las matemáticas son bellas y brutalmente poéticas? Y le gustan a todo el mundo, aunque no lo saben. Eso es un teorema. Coge cualquier persona que diga que no le gustan, y le cuentas, depende de qué bagaje tenga, un reto matemático a su altura, a su nivel y, cuando lo entiende, todo el mundo sonríe. Nunca me ha pasado un «¡ah!, ya lo entiendo» sin una sonrisa, jamás. En residencias de ancianos, en colegios, siempre, siempre, con una sonrisa. La matemática coge un razonamiento lógico y hace orfebrería. El pellizquito de resolver un problema matemático es una sensación mejor que el sexo, no sudas y no tienes que abrazar al libro después. Cuando mis estudiantes me vienen diciendo «esto no lo entiendo», siempre les digo lo mismo: «qué suerte, porque cuando te lo explique y entiendas, ¡vas a flipar!».