Comprendo una información o una experiencia cuando soy capaz de integrarla dentro de un modelo mental que ya poseo. Comprendemos siempre desde lo que ya conocemos. En ese acto, hago mío el conocimiento, por eso la comprensión es un acto estrictamente personal e intransferible. Nadie puede comprender por mí. Imaginemos que un físico me explica un principio de la física cuántica. Él comprende lo que está diciendo, es algo comprensible, pero yo no lo he comprendido, no lo he hecho mío, contemplo ese principio como algo exterior, ajeno, que reconozco como verdadero porque el experto me lo dice, que puedo usar, pero sin saber lo que hago. Es como tener en frente una manzana y no poder comerla. Puedo usarla, por ejemplo, para tirársela a alguien o para alimentar a los cerdos, pero a mí no me sirve como nutriente, porque no puedo asimilarla. Pongo este ejemplo tan pedestre porque la ciencia cognitiva siempre ha utilizado la metáfora de la “asimilación” para designar el conocimiento.
”La comprensión es un acto estrictamente personal e intransferible. Nadie puede comprender por mí
La IA no comprende lo que escribe. Se rige solo por un potentísimo y refinado sistema estadístico, pero los ingenieros se han dado cuenta de que eso limita mucho su capacidad, porque hacía a la IA sierva de lo ya sucedido, de lo que está en su memoria. Para ampliarla están copiando el modo humano de pensar por modelos. La IA, que opera sobre un gigantesco banco de datos organizados como un mapa matemático, va a operar con “modelos de mundo” que le permitirá pensar a la manera humana. Esto merece una explicación.
La psicología cognitiva, desde Piaget, utilizó el concepto de “esquema” para explicar cómo adquirimos el conocimiento. Nuestra memoria no es una página en blanco. Nacemos con un modelo del mundo, que nos permite asimilar la información. EL bebé tiene como gran fuente de asimilación llevarse todo a la boca, y así lo hace. Cuando los primeros investigadores de la IA, como Robert Schank, quisieron imitar a la inteligencia humana, se dieron cuenta de que debían introducir en los programas unos “guiones” que permitieran a la máquina comprender la información. Uno que se hizo muy famoso era el “guion del restaurante”: llegar, sentarse, mirar la carta, pedir, comer, pagar, y salir. Ese guion permitía entender lo siguiente: ”Un cliente come, se va y el camarero sale corriendo detrás de él”. Gracias al guion se podía comprender la situación: “No había pagado”. En los años 70, un gran psicólogo – Philips Johnson-Laird– elaboro una “teoría de los modelos mentales”, que defendía que razonamos más apelando a modelos que a razonamientos.
El pensamiento por modelos, guiones, frames, se fue abandonando en IA en favor de métodos de estadística masiva, pero en este momento se está intentando recuperarlo. Hace unos meses, Yann Le Cunn, uno de los científicos jefes de Meta, se fue de la compañía porque, a su juicio los LLM, columna vertebral de la inteligencia artificial generativa, incluidos los modelos Llama de Meta, son limitados. Predicen patrones de texto, sí, pero no razonan ni comprenden el mundo físico de una manera significativa. El futuro, dice, está en los “world models”. Quiere crear una empresa nueva con el objetivo de crear “sistemas que comprendan el mundo físico, tengan memoria persistente, puedan razonar y planificar acciones complejas”.
Para saber más
- Principales conceptos de IA (Smile Comunicación)
- 8 conceptos básicos para entender la inteligencia artificial (Infochannel)
En realidad no es nueva la idea adquirir competencia sin comprender. Conducimos coches sin saber cómo funcionan, usamos mandos a distancia sin entender cómo es un rayo infrarrojo, se navegaba con barcos de vela sin saber por qué se movía el viento, seleccionamos emisoras de radio sin comprender las ondas hercianas. Es cierto que hay unas minorías que sí comprenden cómo funcionan las herramientas tecnológicas que usamos todos, pero a veces ni eso. Así ha evolucionado la Ciencia. Creo que Isaac Newton no llegó a comprender por qué funcionaba la ley de gravitación universal, pero nos ha servido para nuevos hallazgos. Es como la evolución de las especies; ocurre al margen de que alguien lo comprenda o no. Y, si funciona, lo queremos.