Y lo más inquietante no es que lo haga, sino lo rápido que aprende.
De un cultivo celular a un jugador rudimentario de Doom
El hito se hizo público este 1 de marzo de 2026, cuando investigadores y desarrolladores confirmaron que un sistema compuesto por unas 800.000 neuronas humanas, cultivadas sobre una matriz de microelectrodos, había logrado desenvolverse en el entorno tridimensional de Doom.
No hablamos de una inteligencia artificial tradicional entrenada con redes neuronales artificiales, sino de neuronas reales, obtenidas a partir de células madre, que reciben y emiten señales eléctricas. Su puntería es errática y su estilo de juego caótico, pero su capacidad de adaptación ha dejado perplejos a muchos expertos.
Tal y como señalaba Kotaku, el logro no reside en que el sistema “juegue bien”, sino en que aprenda a hacerlo con una velocidad que desafía los modelos actuales de computación.
De Pong a Doom: un salto enorme en complejidad
No es la primera vez que Cortical Labs acapara titulares. En 2021, la compañía ya había enseñado a estas neuronas a jugar a Pong. Aquello requirió años de investigación y ajustes extremadamente delicados. La diferencia ahora es radical.
El salto de Pong a Doom no es trivial. El primero es un entorno bidimensional y altamente predecible. El segundo exige procesar profundidad, movimiento constante, enemigos múltiples y decisiones en tiempo real.
La clave del avance está en la accesibilidad del sistema:
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Programación en Python: el desarrollador independiente Sean Cole logró entrenar el sistema en apenas una semana gracias a una nueva interfaz que traduce código Python en patrones de estimulación eléctrica para las neuronas.
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Aprendizaje ultrarrápido: a diferencia de las IA basadas en silicio, que requieren miles o millones de iteraciones, este sistema mostró mejoras claras en cuestión de días.
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Adaptación orgánica: las neuronas reorganizan su actividad de forma natural, sin necesidad de arquitecturas artificiales complejas.
Scientists have trained 200,000 human brain cells grown on a microchip to "play" the original Doom
“If the neurons fire in a specific pattern, Doomguy shoots. If they fire in another pattern, he moves right, and so on" pic.twitter.com/rOZEY3uFKh
— Dexerto (@Dexerto) March 1, 2026
¿Cómo “ve” un chip hecho de neuronas?
Una de las grandes preguntas es cómo percibe el entorno un sistema que no tiene ojos, ni sensores tradicionales. Según explica Steve Furber, de la Universidad de Manchester, el sistema no “ve” Doom como lo haría un humano.
En su lugar, el estado del juego se traduce en señales eléctricas que llegan a la red neuronal. A través de un bucle de retroalimentación, las neuronas aprenden qué patrones de actividad conducen a resultados positivos (sobrevivir, avanzar, impactar a un enemigo) y ajustan su comportamiento en consecuencia.
No hay reglas explícitas ni recompensas programadas al estilo de la IA clásica. Hay aprendizaje adaptativo puro, basado en la plasticidad biológica.
Mucho más que un experimento curioso
Aunque la imagen de neuronas humanas disparando a demonios marcianos es llamativa, el objetivo va mucho más allá del espectáculo. Las aplicaciones potenciales son profundas.
Según Yoshikatsu Hayashi, de la Universidad de Reading, jugar a Doom es una versión extremadamente simplificada de problemas reales como controlar una prótesis robótica. La capacidad de estas neuronas para manejar entornos impredecibles las hace especialmente atractivas para interfaces cerebro-máquina.
Otro punto clave es la eficiencia energética. Los sistemas biológicos procesan información consumiendo una fracción ínfima de la energía que necesitaría una supercomputadora para una tarea similar. En un mundo obsesionado con la sostenibilidad y el coste energético de la IA, este detalle no es menor.
El futuro ya no es solo digital
Este experimento no significa que mañana vayamos a tener ordenadores hechos de cerebros jugando a videojuegos. Pero sí marca un punto de inflexión: la informática ya no pertenece exclusivamente al silicio.
Entre dilemas éticos, desafíos técnicos y un potencial inmenso, la biocomputación empieza a abandonar el terreno de lo teórico. Y lo hace de la forma más inesperada posible: aprendiendo a jugar a Doom en una semana.
El infierno ya no es solo virtual. Ahora también es biológico.
