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La IA no nació en Silicon Valley.
Usted enciende su celular, abre una aplicación de Inteligencia Artificial (IA) y le pide que le redacte un correo amigable, que traduzca un poema o que le explique la teoría de la relatividad como si tuviera diez años. En cuestión de segundos, la pantalla le muestra una respuesta. La reacción casi automática del público y de los medios de comunicación es de asombro tecnológico: “¡Qué increíbles son los programadores de hoy! ¡Qué ingenieros tan brillantes tiene Silicon Valley”.
Sin embargo, detrás de esa aparente magia digital existe un secreto que la industria tecnológica pocas veces menciona en sus presentaciones multimillonarias: las técnicas computacionales que utilizan las herramientas actuales de IA no aprendieron desde código informático, sino nutriéndose de casi 70 años de desarrollo científico tecnológico de la IA como también de debates filosóficos, teorías cognitivas y lingüísticas sobre cómo el cerebro humano procesa la información y modelos lingüísticos formuladas mucho antes de que existiera el primer computador.
Actualmente existe la narrativa de que la IA es una criatura nacida ayer en laboratorios llenos de servidores gigantescos. Sin embargo, dejando de lado el marketing tecnológico, descubrimos que los cimientos de la IA fueron construidos por profesionales de las ciencias cognitivas que nunca escribieron código de software.
El origen que los medios olvidaron
Para entender el presente hay que viajar al verano de 1956. Un grupo de matemáticos, psicólogos y lógicos se reunió en el Dartmouth College en USA, para una conferencia que cambiaría la historia. Allí se acuñó por primera vez el término “Inteligencia Artificial” y se creó como ciencia. Su objetivo no era construir calculadoras más rápidas, sino responder a una pregunta que fascinaba a los filósofos desde la Grecia antigua: ¿puede una máquina replicar la mente humana?
Años antes, en 1950, el matemático y filósofo británico Alan Turing ya había publicado su famoso ensayo Maquinaria computacional e inteligencia, planteando la célebre “Prueba de Turing”. Turing no resolvió el problema construyendo un chip, sino planteando un dilema filosófico sobre el lenguaje, y la capacidad de engaño.
Los comienzos de la IA fueron posibles en base a varias disciplinas incluyendo informática, matemáticas, teoría de comunicación, biología y tres que en los tiempos actuales han salido a la palestra:
• Filosofía: Aportó la lógica formal, las reglas del razonamiento y las preguntas sobre ética y conciencia que hoy guían el comportamiento seguro de la IA.
• Lingüística: Estructuró el lenguaje en reglas sintácticas y semánticas. Sin el padre de la lingüística contemporánea Noam Chomsky y su modelo de gramática generativa, los modelos de lenguaje jamás habrían entendido el contexto.
• Psicología cognitiva: Demostró que la mente procesa la información mediante redes de conceptos, el modelo que tratan de imitar las tecnologías de aprendizaje automático denominadas “redes neuronales artificiales”.
Como si fuera poca la desinformación actual, usted debería saber no sólo que estás áreas han sido pilares desde el nacimiento de la IA, sino que muchos científicos y profesionales se entrenaron en ellas. Así, por muchos años se han formado psicólogos cognitivos, lingüistas computacionales, etc. Más aún, por más de 40 años han existido hasta conferencias internacionales de lingüística computacional, y psicología cognitiva, entre otros. Así que se debe tener mucho cuidado con lo que le tratan de vender los medios y las grandes tecnológicas como la “novedad del año”.
Las tres piezas del rompecabezas que lo cambiaron todo
La Filosofía y el arte de enseñar a pensar: Mucho antes de que existieran los computadores, filósofos como Gottlob Frege y Bertrand Russell crearon la lógica formal, el “idioma abstracto” que permite traducir las ideas humanas a reglas matemáticas. Hoy en día, cuando las grandes empresas de tecnología buscan evitar que una herramienta de IA “mienta”, diga barbaridades o discrimine, no contratan más programadores: contratan filósofos especialistas en ética para diseñar marcos de alineación moral.
La Lingüística y el secreto de las palabras: Un error común es creer que ChatGPT “entiende” como lo hace un ser humano. En realidad, este tipo de herramientas predice probabilísticamente secuencias de palabras previamente aprendidas. En la década de 1950, el lingüista Noam Chomsky revolucionó la ciencia al demostrar que los humanos nacemos con una estructura mental que nos permite crear oraciones infinitas mediante reglas finitas. Ese concepto de “gramática generativa” es la piedra angular del Procesamiento del Lenguaje Natural actual.
La Psicología Cognitiva y el mapa de la mente: En la mitad del siglo XX, la psicología dio un giro radical: dejó de ver la mente como una caja negra incomprensible y empezó a estudiarla como un sistema de procesamiento de información (memoria, atención, asociación de ideas). Las célebres “redes neuronales artificiales” que fundamentan el paradigma de IA generativa no son más que un intento de imitar computacionalmente la forma en que los psicólogos cognitivos descubrieron que la mente conecta conceptos.
La paradoja actual: El regreso de las profesiones ‘humanas’
Existe una amarga paradoja en la percepción pública actual. Cuando los periódicos anuncian empleos novedosos como “Ingeniero de Prompts” (quien redacta instrucciones para las herramientas de IA), “Diseñador de Interacciones Conversacionales” o “Auditor de Sesgos Algorítmicos”, usualmente se presentan como profesiones futuristas nacidas al calor de los últimos dos años.
En realidad, lo que está ocurriendo es una fascinante reconciliación histórica. Después de un largo período de hegemonía puramente técnica donde solo importaba la potencia del hardware y el volumen de datos, las empresas tecnológicas se han pegado contra la pared de la realidad humana. Un modelo computacional puede procesar billones de operaciones por segundo, pero si no entiende el tono, la ironía, la cultura, la cortesía o las consecuencias éticas de sus respuestas, resulta inútil o peligroso.
Debido a lo anterior, los lingüistas, filósofos y psicólogos están volviendo al centro de la mesa directiva en los gigantes tecnológicos. Son ellos quienes enseñan a las máquinas a no caer en sesgos racistas o de género, a estructurar diálogos fluidos y a interactuar de manera empática con los usuarios.
El verdadero valor del futuro
La próxima vez que lea un titular sensacionalista sobre cómo la IA va a reemplazar el pensamiento humano, recuerde este hecho: la IA existe únicamente porque durante décadas los seres humanos nos obsesionamos con entender cómo pensamos, cómo nos comunicamos y cómo razonamos.
A medida que la propia programación se automatiza a pasos agigantados, el conocimiento técnico puro corre el riesgo de volverse un insumo básico. El verdadero valor diferencial de los profesionales del mañana no estará en saber escribir líneas de código computacional, sino en dominar lo que nos hace únicos: la capacidad crítica de la filosofía, la riqueza expresiva de la lingüística y la profunda empatía de la psicología. La era de la IA no pertenece a las máquinas; pertenece, más que nunca, a las ciencias humanas.
Quizás por desconocimiento o sesgos, muchas personas y medios de comunicación nacionales e internacionales aún siguen pensando que la IA “comenzó” en el 2022 con el surgimiento de ChatGPT, desinformación no sólo peligrosa sino que limita significativamente la comprensión y las proyecciones que tienen la IA como un todo en nuestra sociedad.
En definitiva, no sólo estamos tratando de reinventar la rueda, con todas las consecuencias de ello, sino que muchos investigadores ya han acuñado un término para este fenómeno: ahistory (sin historia), o sea, el nivel de desconocimiento que surge al olvidarse o ser totalmente indiferente a la historia o el desarrollo histórico de la humanidad.
