Los límites de la inteligencia artificial
Por qué los modelos tipo Claude o ChatGPT no alcanzarán la inteligencia humana
La semana pasada hablamos del razonamiento abductivo y de su valor para los Product Managers. Esta semana profundizaremos en los tipos de razonamiento para explicar con más detalle donde están los límites de la revolución de la IA actual.
En los últimos años, hemos presenciado avances extraordinarios en el campo de la inteligencia artificial. Sistemas como Claude, ChatGPT y otros modelos de lenguaje de gran escala han causado asombro por su capacidad para generar texto coherente, resolver problemas complejos y mantener conversaciones que a veces resultan indistinguibles de las humanas. Sin embargo, a pesar de estos impresionantes logros, existe un argumento sólido para afirmar que estos sistemas nunca alcanzarán verdaderamente la inteligencia humana en su totalidad. Para entender por qué, debemos examinar profundamente los diferentes tipos de razonamiento que caracterizan al pensamiento humano: deductivo, inductivo y, crucialmente, abductivo.
El razonamiento deductivo: La fortaleza de la IA simbólica
El razonamiento deductivo es quizás el más familiar y formalizado de los tres. Opera siguiendo un camino de lo general a lo particular, aplicando reglas establecidas para llegar a conclusiones específicas. Si todas las premisas son verdaderas, la conclusión debe ser verdadera. El ejemplo clásico es:
Todos los hombres son mortales. Sócrates es un hombre. Por lo tanto, Sócrates es mortal.
Este tipo de razonamiento constituyó la base de la inteligencia artificial simbólica tradicional, que dominó las primeras décadas de investigación en IA. Los sistemas expertos, la programación lógica y otras técnicas de IA simbólica intentaron codificar el conocimiento humano como conjuntos de reglas formales que podrían manipularse para producir deducciones válidas.
Como señaló John McCarthy, uno de los fundadores del campo de la IA, "Para hacer una máquina inteligente, no hace falta duplicar el hombre. Basta con especificar un conjunto suficiente de reglas que permitan a la máquina comportarse de forma inteligente."
Sin embargo, las limitaciones de este enfoque pronto se hicieron evidentes:
El problema de la adquisición del conocimiento: Codificar todo el conocimiento humano como reglas formales resulta impracticable.
El problema de la fragilidad: Estos sistemas fallan ante situaciones novedosas no previstas en sus reglas.
El problema del sentido común: Las reglas no capturan el vasto conocimiento implícito que los humanos poseen sobre cómo funciona el mundo.
Como observó Hubert Dreyfus en su crítica a la IA simbólica, "Lo que hace que la inteligencia sea inteligencia es precisamente lo que no puede formalizarse."
El razonamiento inductivo: El fundamento de la IA moderna
El razonamiento inductivo opera en dirección opuesta al deductivo: va de lo particular a lo general. Observamos casos específicos y, a partir de ellos, inferimos patrones o reglas generales. Por ejemplo:
He observado cientos de cisnes, y todos ellos eran blancos. Por lo tanto, probablemente todos los cisnes son blancos.
A diferencia de la deducción, la inducción no garantiza conclusiones verdaderas incluso si todas las premisas lo son. Sin embargo, permite generar conocimiento nuevo y hacer predicciones sobre casos no observados.
La inducción está en el corazón de la inteligencia artificial moderna, particularmente en los enfoques de aprendizaje automático y redes neuronales. Los modelos como Claude y ChatGPT son esencialmente sistemas estadísticos masivos que detectan patrones en vastos conjuntos de datos textuales. Han llevado el razonamiento inductivo a nuevas alturas, siendo capaces de generalizar a partir de billones de ejemplos para generar texto coherente y realizar predicciones sorprendentemente acertadas.
Como explicó el investigador Geoffrey Hinton, "En lugar de programar una computadora para realizar tareas específicas, la entrenamos, de forma muy similar a cómo un humano aprende."
No obstante, incluso estos sistemas enfrentan limitaciones fundamentales:
Dependencia de datos: Solo pueden aprender patrones presentes en sus datos de entrenamiento.
Correlación vs. causalidad: Capturan correlaciones estadísticas, pero no necesariamente relaciones causales.
Opacidad: Funcionan como "cajas negras", dificultando la comprensión de su razonamiento interno.
Generalización limitada: Aunque generalizan bien dentro del dominio de sus datos de entrenamiento, a menudo fallan al enfrentar situaciones radicalmente nuevas.
El razonamiento abductivo: La frontera inalcanzable para la IA actual
El tercer tipo de razonamiento, menos discutido pero quizás el más distintivamente humano, es el razonamiento abductivo. Propuesto por el filósofo Charles Sanders Peirce en el siglo XIX, la abducción consiste en generar hipótesis explicativas. Es, en esencia, la lógica del descubrimiento y la creatividad.
A diferencia de la deducción (que aplica reglas) y la inducción (que infiere reglas), la abducción propone nuevas ideas para explicar fenómenos observados. Peirce lo describió como "el único proceso lógico que introduce alguna idea nueva".
Un ejemplo de razonamiento abductivo sería:
Observo que el suelo está mojado. Si hubiera llovido, el suelo estaría mojado. Por lo tanto, quizás ha llovido.
La abducción no garantiza conclusiones verdaderas, pero permite generar explicaciones plausibles que luego pueden evaluarse. Es el tipo de razonamiento que utilizamos cuando un médico diagnostica una enfermedad, un detective resuelve un crimen, o un científico propone una nueva teoría.
Albert Einstein capturó la esencia de este proceso cuando dijo: "La formulación de un problema es a menudo más esencial que su solución, que puede ser meramente una cuestión de habilidad matemática o experimental."
Características distintivas del razonamiento abductivo
El razonamiento abductivo posee características que lo hacen particularmente difícil de modelar computacionalmente:
1. Generación creativa de hipótesis
La abducción implica la capacidad de generar hipótesis novedosas que no estaban previamente codificadas en el sistema. Como señaló Arthur Koestler en "El acto de la creación", la creatividad implica conectar matrices de pensamiento previamente desconectadas, un proceso que denominó "bisociación".
Los sistemas de IA actuales, incluso los más avanzados modelos de lenguaje, no generan verdaderamente ideas nuevas. En cambio, recombinen elementos de sus datos de entrenamiento de maneras estadísticamente probables. Pueden simular creatividad a través de asociaciones estadísticas, pero no realizan el salto cognitivo genuino que caracteriza a la abducción humana.
2. Integración del conocimiento contextual y experiencial
El razonamiento abductivo humano integra no solo conocimiento formal, sino también experiencias personales, intuiciones y comprensión contextual del mundo. Como argumentó Michael Polanyi, gran parte de nuestro conocimiento es "tácito" - sabemos más de lo que podemos decir.
La filósofa Martha Nussbaum ha enfatizado cómo nuestras experiencias emocionales y corporales informan nuestros juicios cognitivos, creando una forma de cognición encarnada que los sistemas computacionales actuales no pueden replicar, al carecer de cuerpos y experiencias en el mundo físico.
3. Juicio de relevancia y plausibilidad
Quizás el aspecto más esquivo de la abducción es la capacidad de juzgar qué hipótesis son relevantes y plausibles entre infinitas posibilidades. Los humanos no consideramos todas las explicaciones lógicamente posibles, sino que nos centramos intuitivamente en las que "tienen sentido" dado nuestro conocimiento del mundo.
Como observó el filósofo de la ciencia Thomas Kuhn, incluso los científicos no evalúan teorías únicamente por criterios lógicos, sino por complejos juicios de simplicidad, coherencia con conocimientos previos y fecundidad explicativa.
4. Meta-cognición y consciencia reflexiva
El razonamiento abductivo humano está entrelazado con nuestra capacidad de reflexionar sobre nuestro propio pensamiento - de monitorear, evaluar y ajustar nuestras estrategias cognitivas. Esta meta-cognición permite a los humanos reconocer cuando un enfoque particular no está funcionando y cambiar de estrategia.
El neurocientífico y filósofo Antonio Damasio ha argumentado que la consciencia y las emociones juegan un papel crucial en nuestra toma de decisiones y capacidad de razonamiento, proporcionando un "marcador somático" que guía nuestras evaluaciones.
¿Por qué la IA actual no puede replicar el razonamiento abductivo?
Las dificultades para implementar computacionalmente el razonamiento abductivo son tanto conceptuales como técnicas:
Limitaciones conceptuales
El problema del marco: Identificado por el filósofo John McCarthy, este problema se refiere a la dificultad de determinar qué información es relevante para resolver un problema particular. Los humanos intuitivamente ignoramos información irrelevante, pero formalizar esta capacidad ha resultado extraordinariamente difícil.
La paradoja de la búsqueda: La generación abductiva de hipótesis implica una búsqueda en un espacio potencialmente infinito de posibilidades. Sin embargo, como señaló Noam Chomsky, los humanos parecen generar hipótesis plausibles sin realizar una búsqueda exhaustiva, sugiriendo mecanismos cognitivos que aún no comprendemos completamente.
El conocimiento tácito: Gran parte del conocimiento que informa nuestras abducciones es implícito y no formalizable. Como comentabamos antes Michael Polanyi ya observó que "sabemos más de lo que podemos decir", apuntando a formas de conocimiento que resisten la codificación explícita requerida por los sistemas computacionales.
Limitaciones técnicas y computacionales
Además de estos desafíos conceptuales, la implementación computacional del razonamiento abductivo enfrenta obstáculos técnicos significativos:
Explosión combinatoria: El espacio de posibles hipótesis explicativas crece exponencialmente con la complejidad del problema. Mientras que los humanos parecen navegar intuitivamente este espacio, los sistemas computacionales enfrentan una explosión combinatoria que hace impracticable la consideración exhaustiva de hipótesis.
Integración multimodal: El razonamiento abductivo humano integra información de múltiples modalidades - visual, auditiva, propioceptiva, emocional - creando una comprensión holística que informa la generación de hipótesis. Aunque existen modelos multimodales, ninguno alcanza la integración fluida y significativa que caracteriza a la cognición humana.
El problema de la evaluación: Incluso si un sistema pudiera generar hipótesis candidatas, evaluar su plausibilidad requeriría un modelo del mundo tan complejo como el que poseen los humanos, incluyendo comprensión de causalidad, intencionalidad y contexto social.
Como señaló el filósofo John Searle en su famoso argumento de la "habitación china", un sistema puede manipular símbolos siguiendo reglas sin comprender realmente su significado. Esta distinción entre procesamiento sintáctico y comprensión semántica representa una barrera fundamental para la replicación computacional del razonamiento abductivo humano.
Conclusión: El horizonte inalcanzable
A pesar de los impresionantes avances en inteligencia artificial, existe una brecha fundamental entre la simulación estadística del pensamiento y la comprensión genuina que caracteriza a la inteligencia humana. Los modelos como Claude y ChatGPT han llevado el razonamiento deductivo e inductivo a nuevos niveles de sofisticación, pero el razonamiento abductivo - con su integración de creatividad, juicio contextual, experiencia encarnada y metacognición - permanece fuera de su alcance.
Esto no significa que debamos subestimar los logros de la IA moderna. Estos sistemas son herramientas extraordinarias que continuarán transformando nuestra sociedad de maneras profundas. Sin embargo, reconocer sus limitaciones nos permite mantener una perspectiva equilibrada sobre la relación entre humanos y máquinas.
Como observó el filósofo Hubert Dreyfus, "Las computadoras son a la mente lo que los automóviles son a las piernas. Las piernas son más primitivas pero pueden ir a más lugares." De manera similar, la mente humana, con su capacidad única para el razonamiento abductivo, puede navegar territorios cognitivos que permanecen inaccesibles para nuestras creaciones más sofisticadas.
En última instancia, quizás la pregunta no sea si la IA puede replicar completamente la inteligencia humana, sino cómo podemos desarrollar sistemas que complementen nuestras capacidades cognitivas únicas, creando una sinergia entre las fortalezas complementarias de humanos y máquinas.
Como concluyó el matemático y filósofo Alfred North Whitehead: "La verdadera función de la razón es promover el arte de vivir." Y este arte, en su forma más profunda y significativa, sigue siendo irreductiblemente humano.
El debate sobre la AGI es apasionante pero creo que tiene que ir acompañado de otro igual o más importante: que las herramientas de IA son "loros estocásticos", simulan que razonan pero no lo hacen. Las metáforas antropomórficas, "inteligencia artificial" la primera, hacen estragos.
Un ejemplo: gente de Producto con años de experiencia que ponen "por favor" y "gracias" cuando promptean. Si pasa dentro del sector tecnológico imagina que pasa fuera. Es el corolario a "cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia" Arthur C Clarke.