Hay algo que me molesta de la expresión “Inteligencia Artificial”.

No porque la tecnología no sea impresionante. Todo lo contrario. Es probablemente una de las cosas más impresionantes que hemos construido como especie.

Me molesta el nombre porque, por ahora, describe bastante mal lo que tenemos delante.

No estamos frente a una inteligencia artificial. Estamos frente a un gigantesco motor de conocimiento colectivo.

Si tuviera que bautizarlo de nuevo, lo llamaría MCC: Motor de Conocimiento Colectivo.

Y sí, ya sé que CC significa muchas otras cosas, entre ellas Creative Commons. Pero tampoco pretendamos que la humanidad tuvo demasiada suerte bautizando tecnologías. “Computadora personal”, “teléfono inteligente”, “inteligencia artificial”… somos bastante creativos para inventar cosas y bastante poco creativos para ponerles nombre.

La máquina que parece pensar

Hagamos una prueba.

Le preguntamos a un sistema de IA:

“¿Cómo puedo mejorar la productividad de un equipo de programadores?”

Y nos responde con una lista bastante razonable: definir objetivos claros, reducir reuniones innecesarias, automatizar tareas repetitivas, utilizar control de versiones, hacer revisiones de código, establecer prioridades, medir resultados, etc.

Incluso puede explicarnos por qué cada una de esas cosas funciona.

Y uno piensa:

“Qué inteligente.”

Pero hagamos una segunda pregunta:

“¿Qué metodología de gestión debería utilizar un equipo de programadores humanos en una civilización que nunca existió antes, con una economía basada en viajes interplanetarios, comunicación instantánea y organizaciones dirigidas por especies que no conocemos?”

Ahí la cosa empieza a ponerse interesante.

Porque el sistema puede inventar una respuesta. Puede combinar conceptos. Puede extrapolar. Puede crear algo que suene perfectamente convincente.

Pero hay una diferencia enorme entre generar una respuesta nueva y haber descubierto conocimiento nuevo.

La primera cosa ya la hace bastante bien.

La segunda es otra historia.

El verdadero superpoder está en todo lo que nosotros ya hicimos

La materia prima de estos sistemas es, esencialmente, el enorme volumen de conocimiento producido por los seres humanos.

Libros.

Artículos.

Investigaciones.

Documentación.

Código.

Conversaciones.

Experiencias.

Errores.

Discusiones.

Opiniones.

Métodos.

Teorías.

Casos de éxito.

Casos de fracaso.

Y miles de millones de ejemplos de cómo los seres humanos describimos, explicamos y relacionamos conceptos.

Durante siglos, cada generación construyó sobre la anterior.

Un científico leyó a otro. Un programador aprendió de otro. Un médico estudió miles de casos. Un ingeniero aprendió de estructuras que habían fallado. Un empresario copió una estrategia que había funcionado en otra empresa y la adaptó.

La diferencia es que nosotros teníamos un problema bastante importante:

nuestro cerebro tiene límites.

No podemos leer diez millones de libros.

No podemos recordar veinte mil investigaciones.

No podemos analizar simultáneamente todas las soluciones que alguna vez se propusieron para un determinado problema.

Y tampoco tenemos un buscador mental especialmente bueno.

La IA, en cambio, puede trabajar sobre una cantidad de información que ningún ser humano podría procesar individualmente.

Ahí está una de las verdaderas revoluciones.

No necesariamente en haber creado una inteligencia nueva.

Sino en haber creado una herramienta capaz de explotar colectivamente una parte enorme de la inteligencia que ya generamos como especie.

Una biblioteca que además sabe conversar

Durante mucho tiempo tuvimos bibliotecas.

Después tuvimos Google.

Google nos permitió encontrar información.

Pero había que hacer algo con ella.

Había que leer.

Comparar.

Interpretar.

Relacionar.

Pensar.

Y después sacar nuestras propias conclusiones.

Los sistemas actuales agregan algo completamente diferente: una interfaz conversacional capaz de sintetizar, relacionar y reformular conocimiento.

Ya no necesitamos preguntar:

“¿Dónde está la información sobre X?”

Podemos preguntar:

“Tengo este problema. ¿Qué debería hacer?”

Y el sistema puede recorrer, implícitamente, una enorme cantidad de conocimiento relacionado y devolvernos una respuesta que parece hecha específicamente para nosotros.

Eso es extraordinariamente poderoso.

Pero también es bastante diferente de decir que tenemos una máquina que “piensa”.

¿Puede la IA descubrir algo que nadie descubrió?

Acá está, para mí, la pregunta interesante.

Supongamos que mañana le damos a una IA absolutamente todo el conocimiento humano disponible.

Toda la física.

Toda la matemática.

Toda la biología.

Toda la ingeniería.

Toda la literatura.

Todo el código.

Todas las investigaciones.

Todos los experimentos.

Todos los fracasos.

Y le pedimos:

“Descubrí una teoría completamente nueva sobre un fenómeno que ningún ser humano haya descubierto.”

Puede producir una hipótesis.

Puede combinar teorías existentes de una manera que a ningún investigador se le haya ocurrido.

Puede encontrar relaciones que nosotros no vimos.

Puede incluso sugerir algo que termine siendo cierto.

Pero todavía existe una diferencia fundamental.

Una hipótesis no es conocimiento.

Para convertirse en conocimiento necesita ser contrastada con la realidad.

Y ahí aparece algo que la IA todavía no puede solucionar simplemente con más texto: el mundo real.

Una teoría física no se vuelve verdadera porque una IA la haya redactado magníficamente.

Un nuevo medicamento no funciona porque el modelo haya encontrado una combinación estadísticamente interesante.

Un algoritmo no es mejor porque la IA asegure que lo es.

La realidad sigue teniendo la desagradable costumbre de no aceptar nuestras respuestas simplemente porque están bien redactadas.

La IA puede combinar piezas de formas extraordinarias

Ahora bien, tampoco quiero caer en el extremo contrario.

Decir que la IA trabaja con conocimiento humano no significa decir que simplemente está haciendo “copiar y pegar”.

Sería como decir que un compositor no hace nada nuevo porque todas las notas musicales ya existían.

Los sistemas actuales pueden combinar conceptos de maneras que no estaban explícitamente presentes en ningún documento de entrenamiento.

Pueden encontrar analogías.

Pueden transferir conceptos entre disciplinas.

Pueden tomar una técnica de un área y aplicarla a otra.

Pueden generar soluciones inesperadas.

Pueden escribir código.

Pueden diseñar estructuras.

Pueden proponer hipótesis.

Pueden simular escenarios.

Y, en algunos casos, pueden encontrar soluciones que los humanos no habíamos encontrado.

Eso es enorme.

Pero quizás la palabra adecuada para describirlo no sea inteligencia.

Quizás sea algo más parecido a capacidad de síntesis y exploración sobre conocimiento acumulado.

Y eso no es poca cosa.

De hecho, probablemente sea mucho más interesante.

El conocimiento colectivo como multiplicador

Imaginemos a un programador.

Tiene diez años de experiencia y conoce bastante bien Laravel, bases de datos, Linux y algunas otras tecnologías.

Es un buen profesional.

Pero sigue siendo una sola persona.

Ahora imaginemos que ese programador puede consultar instantáneamente una especie de memoria colectiva construida a partir de décadas de experiencia de millones de programadores.

Puede preguntar:

“Tengo este problema de arquitectura. ¿Qué alternativas existen?”

Y recibir cinco enfoques.

Puede preguntar:

“¿Qué problemas tiene este diseño?”

Y recibir objeciones.

Puede preguntar:

“¿Cómo lo resolvería alguien con experiencia en sistemas de alta concurrencia?”

Y obtener otra perspectiva.

La máquina no necesariamente está reemplazando al programador.

Está haciendo algo mucho más interesante:

está amplificando su capacidad individual con conocimiento colectivo.

Y esto puede aplicarse a prácticamente cualquier profesión.

Un médico.

Un abogado.

Un arquitecto.

Un docente.

Un investigador.

Un periodista.

Un diseñador.

Un empresario.

Un estudiante.

Todos pueden acceder a algo que, hasta hace muy poco, era imposible:

una conversación inmediata con una representación comprimida de una parte gigantesca del conocimiento humano.

Entonces, ¿qué hay de “inteligente”?

Acá viene la discusión filosófica.

Porque probablemente estamos entrando en un terreno donde la definición de inteligencia empieza a ponerse incómoda.

¿Es inteligente algo que puede resolver un problema pero no sabe realmente qué está haciendo?

¿Es inteligente algo que puede escribir un poema pero no puede sentir absolutamente nada?

¿Es inteligente algo que puede explicar la teoría de la relatividad pero no tiene ninguna experiencia del universo?

¿Es inteligente algo que puede ganarle a un humano en determinadas tareas intelectuales pero que, al mismo tiempo, puede cometer errores absurdos?

La respuesta depende, en buena medida, de qué entendamos por inteligencia.

Pero hay una distinción que me parece importante:

una cosa es ser capaz de producir resultados inteligentes y otra muy distinta es poseer una inteligencia comparable a la humana.

Y quizás todavía no sabemos exactamente dónde termina una y empieza la otra.

El día que la IA cree conocimiento realmente nuevo

Tal vez llegue.

De hecho, probablemente llegue.

Y cuando ocurra, el nombre “Inteligencia Artificial” quizás empiece a tener mucho más sentido.

Una máquina que pueda formular una teoría sobre algo que nadie conocía, diseñar un experimento para comprobarla, ejecutarlo, interpretar los resultados, modificar la teoría y repetir el proceso hasta descubrir una verdad completamente nueva estaría haciendo algo bastante más cercano a lo que llamamos investigación científica autónoma.

Ahí sí estaríamos ante algo cualitativamente diferente.

Pero todavía no estamos ahí.

Hoy, la mayor parte de lo que hacemos con estos sistemas consiste en pedirles que hagan algo utilizando conocimientos, patrones, métodos y experiencias que, en última instancia, provienen de nosotros.

La IA no inventó la programación.

No inventó la medicina.

No inventó la contabilidad.

No inventó la literatura.

No inventó la física.

No inventó el marketing.

No inventó el humor.

No inventó siquiera los errores que comete.

Los heredó todos de nosotros.

Y ahora tiene la capacidad de mezclarlos a una velocidad y escala que ningún ser humano puede igualar.

Quizás deberíamos sentirnos un poco menos amenazados

Esto también cambia la manera en que deberíamos pensar nuestra relación con la IA.

Si la vemos como una inteligencia extraterrestre que apareció para reemplazarnos, es bastante razonable entrar en pánico.

Si la vemos como un gigantesco motor de conocimiento colectivo, la historia es diferente.

De repente, la herramienta más poderosa que hemos construido no está necesariamente compitiendo contra el conocimiento humano.

Está construida sobre él.

Y cuanto mejor sea el conocimiento que introduzcamos en ese sistema, mejores serán las herramientas que tendremos para trabajar con él.

Hay algo casi poético en esto.

Durante miles de años, cada generación escribió cosas que quedaban en libros, documentos, bibliotecas y computadoras.

Ahora estamos construyendo máquinas capaces de recorrer una parte enorme de todo eso y devolvernos una respuesta en segundos.

La humanidad está empezando a conversar con su propia memoria.

Y quizás eso sea bastante más interesante que decir simplemente que inventamos una “inteligencia artificial”.

Porque, por ahora, la inteligencia sigue siendo nuestra.

La máquina lo que hizo fue darle al conocimiento colectivo un motor.

Y vaya si ese motor corre rápido.

PD: pensará el lector "¿esto está hecho con IA?". La respuesta es SÍ, pero basado en una idea mía. De no haber existido mi idea, este artículo no se hubiera escrito, verdad? Entonces, ¿quién es realmente el autor?

Gabriel Schillaci