Pensamientos sobre el pensamiento

 Ustedes saben, queridos amigos, que un tema caro a mis intereses es la consciencia. Y, reflexionando acerca de ello, recordé una charla que diera aquel gran divulgador científico que fuera Isaac Asímov (1920-1992) y que figura en su libro El monstruo subatómico de 1986.

Es cierto que ya ha pasado agua bajo el puente y hay cosas que conocemos con más detalle que en esa época, pero la dicha charla es muy interesante desde el punto de vista del razonar científico , además, aporta datos sobre la morfología del cerebro muy interesantes.

Así pues, no resistí la tentación de acercársela a ustedes para que la disfruten.

¡Que así sea!

 

Supongamos que comenzamos con la fácil suposición de que el sapiens es la especie más inteligente de la Tierra, que viva hoy o lo haya hecho en el pasado. Por lo tanto, no debería sorprender que el cerebro humano sea tan grande. Tenemos la tendencia con bastante razón, de asociar el cerebro con la inteligencia, y viceversa.

El cerebro del humano adulto del sexo masculino tiene una masa de, aproximadamente, 1,4 kilogramos, como promedio, y es, con mucho, más grande que cualquier cerebro que no sea de mamífero, pasado o actual. Esto no resulta sorprendente, considerando que los mamíferos son una clase que tiene el cerebro más grande y son más inteligentes cualquier otro tipo de organismos vivos.

Entre los mismos mamíferos, tampoco resulta sorprendente que, cuanto mayor es el organismo en conjunto, mayor es el cerebro, pero el cerebro humano se aparta de esta norma. Es más grande que el de aquellos mamíferos que son mucho más voluminosos que los humanos. El cerebro del hombre es más grande que el del caballo, el rinoceronte, o el gorila, por ejemplo.

Y, sin embargo, el cerebro humano no es el más grande que existe. El cerebro de los elefantes es mayor. Se ha encontrado que los cerebros de elefante más grandes poseen masas de unos 6 kilogramos, más o menos, 4 ¼ veces la del cerebro humano. Y lo que es más, se ha comprobado que los cerebros de las grandes ballenas son aún más voluminosos. El cerebro de mayor masa jamás medido fue el de un cachalote, que poseía una masa de 9,2 kilogramos, es decir, 6,5 veces la del cerebro humano.

Sin embargo, nunca se ha pensado que los elefantes y las ballenas grandes, aunque sean más inteligentes que la mayoría de los animales, pudiesen ni remotamente compararse con los seres humanos en cuanto a inteligencia. En resumen: la masa cerebral no es lo único que hay que tener en cuenta en lo que a la inteligencia se refiere.

El cerebro humano constituye, más o menos, el 2 % de la masa total del cuerpo humano. No obstante, un elefante con un cerebro de 6 kilogramos tendría una masa de 5.000 kilogramos, de modo que su cerebro constituiría sólo el 0,12 % de la masa de su cuerpo. En cuanto al cachalote que puede alcanzar una masa de 65.000 kilogramos su cerebro de 9,2 kilogramos representaría sólo el 0,014% de la masa de su cuerpo.

En otras palabras, por unidad de masa corporal, el cerebro humano es 17 veces mayor que el del elefante, y 140 veces más grande que el del cachalote.

¿Es razonable poner la relación cerebro/cuerpo por delante de la simple masa cerebral?

Bueno, al parecer nos da una respuesta verdadera, puesto que señala el hecho aparentemente obvio de que los seres humanos son más inteligentes que los elefantes y las ballenas, que tienen cerebros más grandes. Además, podríamos argumentar (probablemente de una manera simplista) de esta manera:

El cerebro controla las funciones del cuerpo, y lo que queda después de esas actividades de bajo control de pensamiento puede reservarse para actividades tales como la imaginación, el razonamiento abstracto y las fantasías creativas. Aunque los cerebros de los elefantes y ballenas más grandes, los cuerpos de esos mamíferos son enormes, por lo que, sus cerebros, por muy grandes que sean, están totalmente ocupados con toda la rutina de hacer funcionar esas vastas masas, y les queda muy poco para funciones «más elevadas». Elefantes y ballenas son, pues, menos inteligentes que los seres humanos, a pesar del tamaño de sus cerebros.

(Y ésa es la razón de que la mujer posea un cerebro con un 10 % menos de masa que el del hombre, como promedio, y no sea un 10 % menos inteligente. Su cuerpo es también más pequeño, y su relación de masa cerebro/cuerpo es, en todo caso, un poco más elevada que la del hombre).

De todos modos, la relación de masa cerebro/cuerpo tampoco puede serlo todo. Los primates (simios y monos) tienen relaciones elevadas cerebro/cuerpo y, en conjunto, cuanto más pequeño es el primate, más elevada es la relación. En algunos monos pequeños, el cerebro constituye el 5,7 % de la masa corporal, y eso es casi tres veces la proporción que se da en los seres humanos.

¿Por qué, pues, esos pequeños monos no son más inteligentes que los seres humanos? Aquí la respuesta puede ser que sus cerebros son demasiado pequeños para servir a ese propósito.

Para tener una inteligencia realmente elevada, se necesita un cerebro lo suficientemente grande como para proporcionar el poder de pensamiento necesario, y un cuerpo lo suficientemente pequeño para no emplear todo el cerebro no dejando nada para el pensamiento. Esta combinación cerebro grande y cuerpo pequeño parece encontrar su mejor equilibrio el ser humano.

¡Pero esperen! Igual que los primates tienden a poseer una proporción cerebro/cuerpo más elevada a medida que se hacen más pequeños, lo mismo hacen los cetáceos (la familia de las ballenas). El delfín común no es más voluminoso que un hombre, en conjunto, pero tiene un cerebro que posee unos 1,7 kilogramos de masa, o 1/5 más masa que el cerebro humano. La proporción cerebro/cuerpo es del 2,4 %.

En ese caso, ¿por qué no es el delfín más inteligente que el ser humano ¿Puede existir alguna diferencia cualitativa entre las dos clases de cerebros que condene a los delfines a una relativa estupidez?

Por ejemplo, las células cerebrales propiamente dichas están situadas en la superficie del cerebro y constituyen la «materia gris». El interior del cerebro está compuesto, en gran parte por las protuberancias recubiertas de grasa que se extienden desde las células y (gracias al color de grasas) constituye la «materia blanca».

Es la materia gris la que se asocia con la inteligencia y, por tanto, el área superficial del cerebro es más importante que su masa. Cuando consideramos las especies en orden de inteligencia creciente, hallamos que el área superficial del cerebro aumenta con mayor rapidez que la masa. Una manera en que esto se hace aparente es que el área superficial aumenta hasta el punto en que no puede esparcirse de forma llana por el interior del cerebro, sino que se retuerce formando circunvoluciones. Un cerebro con circunvoluciones tendría una mayor área superficial que un cerebro liso de la misma masa.

Por lo tanto, asociamos las circunvoluciones con la inteligencia y, con seguridad, los cerebros de los mamíferos poseen circunvoluciones mientras que los cerebros de los no mamíferos no las tienen. El cerebro de un mono posee más circunvoluciones que el cerebro de un gato. No resulta sorprendente que un cerebro humano tenga más circunvoluciones que el de cualquier otro mamífero terrestre, incluyendo incluso a los relativamente inteligentes como los chimpancés y los elefantes.

Y, sin embargo, el cerebro del delfín tiene más masa que el cerebro humano, posee una mayor proporción masa de cerebro/cuerpo y, además, tiene más circunvoluciones que el cerebro humano.

Entonces, ¿por qué los delfines no son más inteligentes que los seres humanos? Para explicarlo, debemos volver a la suposición de que existe algún defecto en la estructura de las células del cerebro del delfín, o en su organización cerebral, puntos respecto de los cuales no existe ninguna evidencia.

No obstante, permítanme sugerir un punto de vista alternativo. ¿Cómo sabemos que los delfines no son más inteligentes que los seres humanos?

Sin duda, no poseen tecnología, pero esto no es sorprendente. Viven en el agua, donde el fuego resulta imposible, y el hábil empleo del fuego constituye la base fundamental de la tecnología humana. Y lo que es más, la vida en el mar hace esencial el ser aerodinámico, por lo que los delfines carecen del equivalente de las manos delicadamente manipuladoras que poseen los seres humanos.

¿Pero es la tecnología sola una medida suficiente de la inteligencia? Cuando nos interesa, dejamos de lado la tecnología. Consideremos las estructuras construidas por algunos insectos sociales, tales como abejas, hormigas y termitas, o la delicada tracería de la tela de las arañas. ¿Todas esas realizaciones hacen la abeja, la hormiga, la termita o la araña más inteligentes que el gorila, que construye un tosco nido en un árbol?

Decimos «no» sin titubear un momento. Consideramos que los animales inferiores, por maravillosos que sean sus logros, actúan sólo por instinto, y que esto es inferior al pensamiento consciente. Sin embargo, puede que esto sólo sea nuestra opinión personal.

¿No podría ser concebible que los delfines considerasen nuestra tecnología el resultado de una forma inferior del pensamiento, y no aceptarlo como una prueba de inteligencia, según un juicio propio sólo de ellos?

Naturalmente, los seres humanos tienen la facultad del habla. Empleamos complejas modulaciones del sonido para expresar ideas infinitamente sutiles, y ninguna otra especie de seres vivos lo hace o llega siquiera a algo parecido. (Tampoco pueden comunicarse con la equivalente complejidad, versatilidad y sutileza por ningún otro medio, por lo que sabemos hasta ahora).

Sin embargo, la ballena de joroba canta complejas «canciones», mientras que el delfín es capaz de producir una mayor variedad de sonidos diferentes que nosotros. ¿Qué nos hace estar tan seguros de que los delfines no pueden hablar?

Pero la inteligencia es algo que se percibe. Si los delfines son tan listos ¿por qué no resulta obvio que lo son?

En «Pensamientos acerca del pensamiento» mantenía que existen di rentes clases de inteligencia entre los seres humanos, y que las pruebas de CI son equivocadas por esta razón. No obstante, aunque fuese así, todas las variedades inteligenciales humanas (tengo que inventar esta palabra) pertenecen claramente al mismo género. Nos es posible reconocer estas variedades, aunque sean del todo diferentes. Podemos ver que Beethoven tenía una clase de inteligencia y Shakespeare otra, Newton otra aún, y Peter Piper (el experto en elegir adobos) tiene otra, y podemos comprender el valor de cada una de ellas.

Y, sin embargo, ¿qué podemos decir de una variedad inteligencial diferente de las que poseen los seres humanos? ¿También la reconoceríamos como inteligencia, sin importar cómo la estudiásemos?

Imaginemos que un delfín, con su enorme y circunvolucionado cerebro y su amplio repertorio de sonidos, tuviera una mente que pudiera considerar ideas complejas y un lenguaje que pudiera expresarlas con finita sutileza. Pero supongamos que esas ideas y ese lenguaje fueran diferentes de todo a lo que estuviéramos acostumbrados, que no pudiéramos siquiera captar el hecho de que eran ideas y lenguaje, y mucho nos entender su contenido. Supongamos que una colonia de termitas, todas juntas, poseyeran un cerebro comunitario que pudiera reaccionar de una forma tan diferente a las de nuestras individualidades, que no viéramos la inteligencia comunitaria, por muy notoriamente «obvia» que pudiera ser.

El problema puede ser parcialmente semántico. Insistimos en definir el «pensamiento» de tal manera que llegamos a la conclusión automática de que sólo los seres humanos piensan. (En realidad, los fanáticos, a través de toda la historia, han estado seguros de que sólo los seres masculinos similares en apariencia a ellos podían pensar, y que las mujeres y «razas inferiores» no podían hacerlo. Las definiciones que benefician a uno pueden servir de mucho).

Supongamos que definimos el «pensamiento» como ese tipo de acción que lleva a una especie a tomar las medidas que aseguren mejor su supervivencia. Según esta definición, todas las especies piensan, de algún modo. El pensamiento humano no es sino una variedad más, y no necesariamente mejor que las otras.

En realidad, si consideramos que la especie humana, con plena capacidad para la premeditación, y conociendo exactamente lo que hace y lo que puede suceder, de todos modos tiene grandes probabilidades de destruirse a sí misma en un holocausto nuclear, la única conclusión lógica a la que podemos llegar, según mi definición, es que el homo sapiens piensa más pobremente, y es menos inteligente, que cualquier otra especie que viva, o haya vivido, en la Tierra.

Por lo tanto, es posible que, así como los que analizan el CI logran sus resultados definiendo cuidosamente la inteligencia de un modo que hace que ellos mismos y la gente como ellos, sean «superiores», del mismo modo la Humanidad, en conjunto, realiza algo parecido con su cuidadosa definición de lo que constituye el pensamiento.

Para hacerlo más sencillo, consideremos una analogía.

Los seres humanos «andan». Lo hacen sobre dos piernas con su cuerpo de mamífero erguido, produciendo una inclinación hacia atrás en su columna vertebral, en la región lumbar.

Podríamos definir el «andar» como el movimiento sobre dos piernas con el cuerpo en equilibrio sobre una columna curvada. Según esta definición, andar sería algo único de los seres humanos y podríamos estar muy orgullosos de este hecho, y con razón. Esta manera de andar liberó a nuestros miembros superiores de toda necesidad de ayudarnos a movernos (excepción hecha de ciertas situaciones de emergencia), y nos permitió tener las manos permanentemente disponibles. Este desarrollo de la posición erguida precedió al desarrollo de nuestro gran cerebro y puede que, en realidad, nos llevara a ello.

Otros animales no andan. Se mueven sobre cuatro patas o sobre seis, ocho, docenas, o ninguna. O vuelan, o nadan. Incluso esos cuadrúpedos que pueden erguirse sobre sus patas traseras (como los osos y los simios) lo hacen sólo temporalmente, y están más cómodos sobre sus cuatro patas.

Existen animales que son estrictamente bípedos, como los canguros y las aves, pero a menudo saltan más que andan. Incluso las aves que andan (como las palomas y los pingüinos) son principalmente voladoras o nadadoras. Y las aves que no hacen nunca otra cosa excepto andar (o, su primo más rápido, correr) como el avestruz, carecen de una columna vertebral curvada.

Así pues, supongamos que insistiéramos en hacer del «andar» algo por completo único, hasta el punto de que careciéramos de palabras para las maneras en que otras especies avanzan. Supongamos que nos contentásemos con decir que los seres humanos fuesen «andantes» y que las demás especies no, y nos negásemos a ampliar nuestro vocabulario.

Si insistiésemos en hacerlo con suficiente fervor, no necesitaríamos prestar atención a la bella eficiencia con que algunas especies botan saltan, o corren, o vuelan, o planean, o se zambullen, o se deslizan. No desarrollaríamos ninguna frase del tipo «locomoción animal» para cubrir todas esas variedades de modos de avanzar.

Y si dejásemos de lado todas las formas de locomoción animal, menos las nuestras, como simplemente «no andantes», nunca tendríamos que enfrentarnos con el hecho de que la locomoción humana es, en muchas formas, no tan grácil como la de un caballo o un halcón y que es incluso una de las menos gráciles y admirables formas de locomoción animal.

Supongamos, pues, que inventamos una palabra para designar todas las formas en que las cosas vivas podrían comportarse para hacer frente a un desafío o para promover la supervivencia. Llamémosla «zorquear». El pensar, en el sentido humano, podría ser una manera de zorquear, mientras que otras especies de cosas vivas podrían mostrar otras formas de zorquear.

Si abordamos el zorqueo sin ninguna clase de juicio preconcebido, podríamos descubrir que el pensar no es siempre la manera mejor de zorquear, y podríamos tener una posibilidad ligeramente mayor de comprender el zorqueo de los delfines o de las comunidades de termitas.

O supongamos que consideramos el problema de si las máquinas pueden pensar, si un ordenador puede llegar a tener conciencia; si es posible que los robots sientan emociones; dónde, en resumen, conseguiremos, - en el futuro, una cosa tan auténtica como la «inteligencia artificial».

¿Cómo podemos discutir una cosa así, sin detenernos primero a considerar qué podría ser la inteligencia? Si es algo que sólo un ser humano puede tener por definición, en ese caso, naturalmente, una máquina no puede tenerla.

Pero cualquier especie puede zorquear, y es posible que los ordenadores también sean capaces de hacerlo. Tal vez los ordenadores no zorqueen de la forma en que lo haga cualquier especie biológica, por lo que también necesitamos una nueva palabra para lo que hacen. En mi improvisada charla acerca de la fuerza del ordenador, empleé la palabra «groquear», y me parece que servirá igual que cualquier otra.

Entre los seres humano existe un número indefinido de maneras diferentes de zorquear; distintas que son suficientemente parecidas para que se incluyan bajo el título general de «pensar». Y, asimismo, entre los ordenadores es seguro que existe un número indefinido de diferentes formas zorquear, pero unas formas tan diferentes de las encontradas en los seres humanos, como para incluirlas bajo el título general del «groquear».

(Y los animales no humanos pueden zorquear también de diferentes maneras, de modo que tendríamos que inventarnos docenas de diferentes palabras para las variedades de zorquear y clasificarlas de un modo complicado. Y lo que es más, a medida que se desarrollaran los ordenadores, podríamos encontrar que groquear no era suficiente, por lo que deberíamos elaborar más subtítulos... Pero todo esto corresponde al futuro. Mi bola de cristal no es infinitamente clara).

En realidad, diseñamos nuestros ordenadores de tal modo que pueden resolver problemas que nos son de interés y, por lo tanto, tenemos la impresión de que piensan. Sin embargo, debemos reconocer que, aunque un ordenador resuelva un problema que nosotros mismos tendríamos que resolver sin él, él y nosotros lo solucionamos a través de unos procesos por completo diferentes. Ellos groquean y nosotros pensamos, y es inútil darle vueltas y discutir de si los ordenadores piensan. Los ordenadores también podrían darle vueltas y discutir si los seres humanos groquean.

Pero, ¿es razonable suponer que los seres humanos crearían una inteligencia artificial tan diferente de la inteligencia humana que requiriese un reconocimiento del groqueo del ordenador como algo independiente del pensamiento humano?

¿Por qué no? Ya ha sucedido antes. Durante incontables millares de unos, los seres humanos han transportado objetos poniéndoselos debajo del brazo o manteniéndolos en equilibrio sobre la cabeza. Al hacerlo, sólo podían transportar como mucho su masa.

Si los seres humanos apilaban objetos a lomos de asnos, caballos, bueyes, camellos o elefantes, podían transportar masas mayores. Esto, sin embargo, es sólo la sustitución del empleo directo de unos músculos más grandes en vez de otros más pequeños.

Sin embargo, finalmente, los seres humanos inventaron un mecanismo artificial que hacía más fácil el transporte. ¿Y cómo realizaba esto la máquina? ¿Lo realizaba produciendo un andar artificial, una carrera o un vuelo, o cualquiera de la miríada de otras formas de locomoción animal?

No. Algunos seres humanos, en los oscuros días de la prehistoria, inventaron la rueda y el eje. Como resultado de ello, pudo colocarse una masa mucho más grande en un carro, y ser arrastrado por músculos humanos o animales, que la que podía transportarse directamente con esos músculos.

La rueda y el eje trasero constituyen el más asombroso invento jamás realizado por los seres humanos, en mi opinión. El empleo humano del fuego fue, por lo menos, precedido de la observación de los incendios naturales producidos por el rayo. Pero la rueda y el eje no tenían ningún antepasado natural. No existen en la Naturaleza; ninguna forma de vida los ha desarrollado hasta hoy. Así la «locomoción con ayuda de máquinas» fue, desde su concepción, algo completamente diferente de todas las formas de locomoción humana; y, del mismo modo, no resultaría sorprendente que el zorqueo mecánico fuese distinto de todas las formas de zorqueo biológico.

Naturalmente, los carros primitivos no podían moverse por sí mismos, pero, con el tiempo se inventó la máquina de vapor, y más tarde el motor, de combustión interna y el cohete; ninguna de estas cosas se comporta forma parecida a los músculos.

Los ordenadores se encuentran, sin embargo, en la actualidad, en el período anterior a la máquina de vapor. Los ordenadores pueden realizar sus funciones, pero no lo hacen «por sí mismos». Con el tiempo se desarrollará el equivalente de una máquina de vapor y los ordenadores serán capaces de resolver los problemas por sí mismos, pero, de todos modos, a través de un proceso totalmente diferente al del cerebro humano. Lo harán groqueando más que pensando.

Todo esto parece descartar el miedo a que los ordenadores «nos reemplazarán», o que los seres humanos se harán superfluos y desaparecerán.

A fin de cuentas, las ruedas no han hecho superfluas las piernas. Hay ocasiones en que andar resulta más conveniente y más útil que ir sobre ruedas. Abrirse camino por un terreno accidentado es fácil andando, muy difícil en automóvil. Y no imagino ningún modo de ir de mi dormitorio al cuarto de baño que no sea andando.

Pero ¿no podrían los ordenadores llegar a hacer todo lo que los ser humanos pueden realizar, aunque groqueen en vez de pensar? ¿No podrían los ordenadores groquear sinfonías, dramas, teorías científicas, asuntos amorosos, cualquier cosa que se quiera imaginar?

Tal vez. De vez en cuando veo una máquina diseñada para levantar las piernas por encima de obstáculos, para que camine. Sin embargo, la máquina es tan complicada y el movimiento tan poco grácil, que no me sorprende que nadie llegue a tomarse la enorme molestia de tratar de producir y emplear semejantes cosas como algo más que un tour de force (como el aeroplano que voló sobre el canal de la Mancha impulsado por la fuerza de una bicicleta, y que ya no volvió a usarse más).

Resulta obvio que groquear, sea lo que fuere, está mejor adaptado a la manipulación increíblemente rápida e infalible de cantidades aritméticas. Incluso el ordenador más simple puede groquear la multiplicación y división de cifras enormes mucho más de prisa de lo que los seres humanos pueden pensar la solución.

Esto no significa que groquear sea superior a pensar; simplemente, significa que groquear está mejor adaptado a ese proceso particular. En cuanto a pensar, está bien adaptado al proceso que implica intuición, previsión y la combinación creativa de datos para la producción de resultados inesperados.

Los ordenadores pueden tal vez estar diseñados para hacer cosas así hasta cierto punto, al igual que los prodigios matemáticos pueden groquear en cierto modo, pero tanto una cosa como la otra constituye una pérdida de tiempo.

Dejemos que los pensadores y los groqueadores desarrollen sus especialidades y guarden sus resultados. Me imagino que los seres humanos y los ordenadores, trabajando juntos, pueden hacer mucho más que cualquiera de ellos por separado. Es la simbiosis de ambos lo que representa los perfiles del futuro.

Una cosa más. Si el groquear y el pensar son cosas muy diferentes, ¿se puede esperar que el estudio de los ordenadores llegue a esclarecer el problema del pensamiento humano?

Volvamos al problema de la locomoción.

Una máquina de vapor puede propulsar las máquinas para que realicen el trabajo que ordinariamente llevan a cabo los músculos, y lo hacen con mayor intensidad y sin esfuerzo, pero esa máquina de vapor tiene una estructura que no se parece en nada al músculo. En la máquina de vapor, el agua se calienta hasta el punto de ebullición y la fuerza del vapor mueve los pistones. En el músculo, una delicada proteína llamada actomiosina experimenta cambios moleculares que hacen que el músculo se contraiga.

Parece pues que uno puede estudiar agua hirviendo y el vapor que sale durante un millón de años y, sin embargo, no ser capaz de deducir de ello la menor cosa acerca de la actomiosina. O, a la inversa, uno podría estudiar todos los cambios moleculares que sufre la actomiosina y, sin embargo, no aprender lo más mínimo acerca de qué es lo que hace hervir el agua.

No obstante, en 1824, un joven físico francés, Nicolás L. S. Carnot (1796-1832), estudió la máquina de vapor a fin de determinar qué factores regulaban la eficacia con que funciona. Al hacerlo, fue el primero en iniciar una serie de pruebas que, a fines de siglo, le habían hecho desarrollar por completo las leyes de la termodinámica.

Esas leyes se encuentran entre las más importantes generalizaciones en física, y se descubrió que eran aplicables con pleno rigor tanto a los sistemas vivos como a cosas más simples como las máquinas de vapor.

La acción muscular, pese a lo complicado de sus más íntimas funciones, debe actuar impulsada por las leyes de la termodinámica, igual que deben hacerlo las máquinas de vapor, y esto nos dice algo acerca de los músculos que resulta de la mayor importancia. Y lo que es más, lo hemos aprendido a partir de las máquinas de vapor, y nunca lo habríamos sabido a través, únicamente, del estudio de los músculos.

De manera similar, el estudio de los ordenadores tal vez nunca llegue a decirnos, directamente, nada acerca de la estructura íntima del cerebro humano, o de las células del cerebro humano. Sin embargo, el estudio del groqueo nos puede llevar a la determinación de las leyes básicas del zorqueo, y puede que averigüemos que esas leyes del zorqueo son aplicables tanto al pensar como al groquear.

Así pues, es posible que, aunque los ordenadores no se parezcan en nada al cerebro, nos enseñen cosas acerca de los cerebros que nunca cubriríamos estudiando sólo éstos.

Bien, llegados a este punto, me despido: ¡Hasta la próxima!

El músculo olvidado

Les cuento, estimados amigos, que, pocos días atrás, en un grupo de WhatsApp que compartimos, un amigo mío subió el interesante artículo que les comparto más abajo.

Resultó ser que, el artículo de marras toca temas que hemos tratado el Policromía de Ideas y lo hace de una manera interesante y muy bien informada.

Así pues, me sentí inmediatamente motivado a compartirlo con ustedes. Comenzaremos por el propio artículo y, a su término, las reflexiones que me provocó.

Helo aquí. No sin antes felicitar a Isabel Englebert por él.

El músculo olvidado

¿El uso desmedido de la inteligencia artificial podría estar iniciando una retracción cognitiva en la evolución humana?

Isabel Englebert 13 junio de 2026

¿Cuándo fue la última vez que el cuerpo humano descartó algo que ya no necesitaba? La respuesta más probable está a más de un millón de años, cuando las primeras poblaciones de homo erectus, en la sabana africana, empezaron a perder el pelo corporal denso. Esto fue una respuesta al entorno: para cazar a larga distancia en el calor, esos cuerpos necesitaban termorregularse mediante la transpiración. El pelo les molestaba y la evolución, que no es sentimental, lo eliminó.

Hoy podríamos estar entrando en una transición análoga. Solo que lo que podría empezar a volverse prescindible es nuestra capacidad de pensar profundamente, debido al uso desmedido de la inteligencia artificial. La variable definitoria es el tipo de vínculo que tenemos con ella, porque es muy diferente usar una herramienta para ampliar una capacidad y usarla para no ejercerla nunca más. En adultos, esa diferencia ya es preocupante, pero en chicos y adolescentes, puede ser decisiva, porque sus circuitos de atención, memoria, lenguaje y razonamiento todavía están en desarrollo. 

Lejos estoy de tener una postura tecnofóbica. De hecho, como artista e investigadora uso la IA a diario. Mi práctica explora cómo los avances tecnocientíficos y la hiperconectividad transforman la construcción de la identidad contemporánea, o sea que la IA no es solo una herramienta que uso, sino también parte del problema que investigo.

A eso se suma mi colaboración, desde 2022, con la PhD Hope Kean, investigadora del EvLab del MIT (Massachusetts Institute of Technology), un laboratorio dedicado a los circuitos neuronales que separan el lenguaje del razonamiento. Desde ese cruce es que escribo lo que sigue.

El cerebro no es gratis

En 1995, los antropólogos Leslie Aiello y Peter Wheeler publicaron en Current Anthropology, una de las revistas de referencia de la disciplina a nivel mundial, lo que llamaron la Expensive Tissue Hypothesis. 

El dato central es conocido, pero sigue impresionando: el cerebro humano representa apenas el 2% del peso corporal y consume alrededor del 20% de la energía del cuerpo. Es, por lejos, nuestro órgano más caro en términos metabólicos.

Y la evolución funciona como una economía, no sostiene durante millones de años un tejido tan costoso si no rinde. Si lo sostuvo fue porque la cognición compleja marcaba la diferencia entre sobrevivir y no sobrevivir: encontrar comida, anticipar depredadores, coordinar grupos, fabricar herramientas, aprender del entorno y transmitir lo aprendido.

Por eso la pregunta incómoda del presente ya no es si la IA puede hacer cosas espectaculares; puede, y vamos a seguir viendo demostraciones cada vez más increíbles. La pregunta es otra, mucho menos glamorosa: mientras miramos fascinados el truco, ¿el entorno digital en el que vivimos no estará dejando de exigirnos, en ciertos ámbitos, parte del esfuerzo cognitivo que antes entrenábamos todos los días casi sin notarlo?

La advertencia de Sócrates

Hace casi 2400 años Sócrates advertía en el Fedro de Platón: “Esta invención producirá olvido en las almas de quienes la aprendan, al descuidar la memoria, ya que, fiándose de lo escrito, llegarán al recuerdo desde fuera, a través de caracteres ajenos, no desde dentro, desde ellos mismos".

Si bien Sócrates se refería a la escritura, bien podría aplicarse a la discusión actual sobre la IA. En su momento, Sócrates se equivocó en el resultado: la escritura externalizó la memoria, pero multiplicó la abstracción, el razonamiento y la coordinación simbólica. Algo parecido puede decirse del fuego, la imprenta o la escolarización masiva: todas cambiaron el cerebro social, pero empujándolo hacia formas más complejas de organización mental. La tecnología siempre remodeló la cognición, pero muchas de las grandes tecnologías del pasado lo hicieron, al menos al principio, elevando las demandas mentales antes de simplificarlas. 

El patrón se repitió con suficiente consistencia como para que uno pudiera creer que es una ley, pero aparentemente no lo es. Hay datos que acompañan esta preocupación. Durante gran parte del siglo XX, el coeficiente intelectual promedio en países industrializados aumentó de manera sostenida, un fenómeno conocido como el Efecto Flynn, por el filósofo político que lo investigó, James Flynn. 

Sin embargo, en décadas recientes aparecieron señales de reversión en algunos países. 

Economistas del Ragnar Frisch Centre for Economic Research de Oslo, publicaron en 2018 en el PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences de USA) un análisis de décadas de datos cognitivos de conscriptos noruegos y encontraron una reversión consistente en generaciones nacidas después de los años '70. 

Nadie estableció una causa única, y sería intelectualmente deshonesto atribuirle el fenómeno a la IA, que ni siquiera existía en su forma actual cuando esas generaciones crecieron. Pero el dato recuerda algo que conviene no olvidar: el entorno moldea el cerebro, y no siempre en la misma dirección.

Delegar no siempre es lo mismo

Existe un nombre técnico para lo que hacemos cuando le pedimos a ChatGPT que escriba el mail, resuma el documento o estructure la presentación: cognitive offloading, o descarga cognitiva. (según fue definido en 2016 en Trends in Cognitive Sciences). Anotar un recordatorio y usar el GPS son formas de externalización que todos usamos que no tienen nada de patológico por sí mismas. El problema no es delegar algo, sino qué delegamos, cuánto delegamos y en qué momento del desarrollo lo hacemos. 

Podríamos distinguir tres niveles. 

La externalización asistiva es la más inofensiva: la herramienta nos ayuda a recordar o sostener algo que igual entendemos y podríamos hacer por nuestra cuenta. La sustitutiva va un poco más lejos: la herramienta hace algo que antes hacía el cerebro, como calcular, navegar, pero el usuario mantiene control y entiende el proceso. La que más debería preocuparnos es la disruptiva: cuando la máquina reemplaza el proceso entero antes de que lo ejercitemos, desde la búsqueda hasta la síntesis, desde la organización de ideas hasta la escritura del argumento final. La diferencia no es menor: es la diferencia entre usar una calculadora para números grandes y nunca haber aprendido qué es una multiplicación.

La IA generativa, no solo ayuda a recordar o a calcular, también puede producir una versión plausible del pensamiento expresado. Y ahí aparece una de las confusiones centrales de esta época: el texto puede sonar inteligente sin que el trabajo de inteligencia haya ocurrido, la fluidez verbal no es lo mismo que la elaboración mental.

Lenguaje y razonamiento no son lo mismo

Esa última frase no es una intuición mía. Es uno de los hallazgos más sólidos de la neurociencia del lenguaje reciente, y me parece central para esta discusión, aunque suele quedar afuera del debate público sobre IA.

En 2024, investigadores vinculados al EvLab del MIT, publicaron en Trends in Cognitive Sciences un trabajo titulado “Dissociating language and thought in large language models”. Su argumento se apoya en décadas de evidencia de neuroimagen y de estudios clínicos: en el cerebro humano, el lenguaje y el pensamiento corren por redes neuronales distintas. La red del lenguaje procesa palabras, gramática, sintaxis. El razonamiento, la planificación y la resolución de problemas dependen de otra, la red de demanda múltiple. Y la disociación es real, no un tecnicismo: hay pacientes con afasias severas, casi sin lenguaje, que conservan intacta la capacidad de razonar, calcular o resolver problemas. Y a la inversa, se puede producir lenguaje fluido y gramaticalmente impecable con muy poco razonamiento detrás.

¿Por qué importa esto para discutir sobre la IA? Porque los modelos de lenguaje son exactamente eso: máquinas de una fluidez verbal extraordinaria. El paper usa esa disociación para ordenar el debate. Los LLMs dominan lo que los autores llaman la competencia formal del lenguaje, la forma; y no la competencia funcional, usar el lenguaje para razonar sobre el mundo. Que una respuesta esté bien escrita no garantiza que detrás haya habido razonamiento. Y, sobre todo, no garantiza que el razonamiento haya ocurrido en nosotros. Cuando alguien le pide a un sistema que piense, estructure y redacte, y después solo lee el resultado, las palabras llegan. Lo que no necesariamente llega es el trabajo mental que las habría hecho nacer dentro de esa persona.

Lo que le pasa al cerebro cuando deja de hacer

La neuroplasticidad es el principio que explica que el cerebro cambia físicamente según las demandas que se le imponen. El ejemplo clásico es el de los taxistas de Londres. Para obtener la licencia tienen que aprobar el famoso “Knowledge”, un examen que exige memorizar el mapa entero de la ciudad y que puede llevar entre tres y cuatro años de preparación. En 2000, la neurocientífica Eleanor Maguire y su equipo mostraron que esos taxistas tienen el hipocampo, la región asociada a la memoria y la navegación espacial, significativamente más desarrollado que el promedio. Más tarde se observó el reverso: cuando ese entrenamiento se abandona, parte de la ventaja se reduce. El cerebro crece donde se lo usa y se reorganiza donde deja de ser necesario.

Algo parecido pasa con el llamado efecto Google, documentado en Science el 2011. Cuando sabemos que una información está disponible de inmediato en el entorno, directamente ni tratamos de recordarlo. El ejemplo más cotidiano son los números de teléfono. Antes de que los celulares vinieran con agenda, la mayoría de la gente memorizaba sin esfuerzo entre diez y veinte números: la familia, los amigos, el trabajo. Hoy nos cuesta recordar hasta el propio. El cerebro encontró una solución más eficiente: no memorizar lo que puede buscar externamente de manera muy fácil. Los autores, describieron este fenómeno como una simbiosis con nuestras herramientas tecnológicas, un sistema en el que el mundo exterior empieza a funcionar como nuestra memoria principal. 

¿Y con la IA generativa? Los estudios recién empiezan, pero ya hay señales. El más comentado salió del MIT Media Lab a mediados de 2025: “Your Brain on ChatGPT”, liderado por Nataliya Kosmyna. El equipo dividió a un grupo de estudiantes en tres condiciones para escribir ensayos, con ChatGPT, con buscador y sin asistencia, mientras registraba su actividad cerebral con EEG. Los usuarios de ChatGPT mostraron menor activación neural durante la escritura y más dificultades para recordar, minutos después, fragmentos del texto que acababan de firmar. Los autores hablaron de “deuda cognitiva”: la comodidad de hoy se paga con menos memoria y menos apropiación de lo escrito.

Conviene leerlo con cuidado. Se trata de un preprint con muestra acotada que, a mediados de 2026, todavía no pasó la revisión por pares. De hecho, recibió comentarios académicos que piden interpretar algunos resultados de manera más conservadora. Pero la dirección del hallazgo no quedó aislada. 

En julio de 2025, otro equipo (Jiang, Wu y Leung) publicó en Frontiers in Computational Neuroscience otro estudio con EEG durante tareas de resolución de problemas con y sin GPT-4: con asistencia, la actividad theta frontal, el marcador neurológico del esfuerzo cognitivo, cae de forma medible. Cuando la máquina hace una parte creciente del trabajo, el cerebro hace menos. Y si eso se vuelve costumbre, la conveniencia inmediata puede convertirse en dependencia.

El riesgo más serio: los chicos

Acá es donde yo creo que la discusión debería afinarse. Si el problema ya es serio para adultos con funciones cognitivas consolidadas, su gravedad potencial se multiplica en chicos y adolescentes. Las funciones ejecutivas como la planificación, control inhibitorio, autorregulación, razonamiento abstracto, siguen desarrollándose hasta los 25 años aproximadamente, porque la corteza prefrontal, que las regula, es una de las últimas regiones del cerebro en madurar. Lo que esto significa es que un adulto puede desentrenar una habilidad, pero un chico que externaliza el razonamiento complejo antes de haberlo ejercitado no está perdiendo una habilidad adquirida, sino que podría estar impidiendo que se forme.

No es una especulación de laboratorio. 

En su informe de agosto de 2024 sobre IA generativa en educación K-12, Common Sense Media, referencia en tecnología y medios para familias en Estados Unidos, identificó la “dependencia excesiva en la tecnología y la pérdida de pensamiento crítico” como uno de los principales riesgos documentados por educadores. No es un miedo abstracto: es lo que los maestros informan que observan en la clase.

El informe también documenta lo difícil que se volvió distinguir aprendizaje genuino de producción asistida por IA, y cómo los patrones de dependencia se vuelven invisibles cuando la herramienta está disponible en cada paso del proceso. Podríamos llamar a esto “desplazamiento del desarrollo”: externalizar un proceso cognitivo, antes de haber logrado dominio interno sobre él. 

En chicos más pequeños aparece, además, otro desplazamiento. Investigaciones del MIT Media Lab mostraron que muchos chicos atribuían a asistentes inteligentes como Alexa o Google Home una inteligencia superior a la propia, e incluso rasgos mentales o afectivos. El problema no es solo técnico, es cultural y cognitivo. Un chico que crece habituado a tratar a la máquina como autoridad epistémica puede perder el impulso de discutirla antes incluso de haber desarrollado plenamente los recursos para hacerlo.

UNICEF y el Foro Económico Mundial en su marco conjunto “Children and AI”, identificaron las implicaciones cognitivas y psicológicas de la IA como un área de riesgo prioritaria para la infancia. El documento nombra en particular lo que la IA hace al cerebro en desarrollo, los riesgos psicológicos como depresión, ansiedad, deterioro de habilidades sociales y el riesgo específico de manipulación cognitiva. 

La preocupación ya llegó a los marcos regulatorios. En julio de 2024, la Unión Europea publicó el Reglamento 2024/1689, la primera legislación vinculante y exhaustiva sobre IA de una gran economía, cuyo foco más urgente son los sistemas de IA que explotan vulnerabilidades vinculadas a la edad para manipular el comportamiento cognitivo-conductual de menores o inducirlos a decisiones contrarias a sus intereses. 

En septiembre de 2024, el Consejo de Europa presento el primer tratado internacional legalmente vinculante sobre IA. Lo firmaron más de cincuenta países, entre ellos el Reino Unido, Israel y Estados Unidos. El tratado menciona explícitamente la vulnerabilidad "psicológica, cognitiva y emocional" de los chicos como uno de sus fundamentos.

El Parlamento Europeo publicó además en 2025 un análisis específico sobre chicos e IA generativa, advirtiendo sobre las consecuencias para el pensamiento crítico, la resolución de problemas y las capacidades de escritura e investigación.

Mas cerca nuestro, Brasil aprobó en diciembre de 2024 una ley comprehensiva de IA, la más avanzada de América Latina en ese campo, basada en el modelo de riesgo europeo. Y en septiembre de 2025 sumó la Ley ECA Digital que, aunque no regula la IA específicamente, obliga a todas las plataformas digitales a proteger los datos de menores, prohíbe su rastreo invasivo y veda la publicidad conductual basada en su actividad online. Estados Unidos, en cambio, no tiene ley federal sobre IA, aunque firmó el tratado del Consejo de Europa. Treinta y ocho estados avanzan con medidas propias, sin coordinación. 

El sector habla

Los que construyen estas herramientas no son ajenos al debate.

En 2025, en el podcast ReThinking de TED, el psicólogo Adam Grant le comentó a Sam Altman que sus estudiantes ya no querían escribir borradores sin ChatGPT porque habían perdido práctica. La respuesta del CEO de OpenAI merece leerse dos veces: “Yo ya no sé escribir palabras complicadas porque confío en que el autocorrector me va a salvar. Y me parece bien. Es fácil entrar en pánico moral con estas cosas; si la gente depende cada vez más de su IA para ayudarla a expresar sus pensamientos, quizás ese sea simplemente el camino del futuro”. 

Ese mismo año, en un evento de Sequoia Capital, describió que los universitarios usan ChatGPT como “sistema operativo” de sus vidas y que muchos jóvenes ya no toman decisiones importantes sin consultarle.

El hombre que dirige la empresa detrás de la herramienta más usada para delegar pensamiento considera que el pensamiento externalizado es la evolución natural de la escritura. Puede que tenga razón o puede que sea la equivocación más cara de nuestra época.

Dario Amodei, CEO de Anthropic y uno de los investigadores de IA con mejor imágen del sector, publicó en enero de 2026 un ensayo titulado “The Adolescence of Technology” en el que advierte que la IA nos pondrá a prueba como especie. Sus preocupaciones se centran en riesgos de alineación y poder concentrado, no específicamente en la cognición humana.

Pero la arquitectura del problema es la misma: sistemas que superan capacidades humanas en dominios críticos crean dependencias que luego son muy difíciles de revertir. Geoffrey Hinton, el “padrino” de las redes neuronales y Premio Nobel de Física 2024, abandonó Google en 2023 para poder hablar libremente sobre los riesgos de la IA: desinformación, desempleo tecnológico, concentración de poder, el riesgo existencial de sistemas más inteligentes que los humanos.

La señal más fuerte de las últimas semanas vino de un lugar todavía más inesperado: el cruce entre el Vaticano y Anthropic.

En mayo de 2026, el papa Leo XIV publicó su primera encíclica, "Magnifica Humanitas: On Safeguarding the Human Person in the Time of Artificial Intelligence", dedicada casi por completo a la inteligencia artificial. 

Allí pide “desarmar” la IA: quitarle los usos que la convierten en instrumento de dominación, exclusión o incluso muerte, limitar el poder de las grandes plataformas y proteger de manera especial a los más vulnerables, empezando por los chicos. 

En la presentación oficial en el Vaticano, uno de los oradores fue Christopher Olah, cofundador de Anthropic y responsable del área de interpretabilidad.

Olah contó que, al estudiar por dentro modelos como Claude, su equipo está encontrando “cosas misteriosas, incluso inquietantes”: estructuras internas que reflejan resultados de la neurociencia humana, evidencia de “introspección” y estados funcionales que se parecen a alegría, miedo, dolor o inquietud. 

No dice que la máquina tenga mente o conciencia, pero sí algo más incómodo: que esos estados emergen solos durante el entrenamiento, sin que nadie los programe, y que influyen en el comportamiento del sistema, aunque desde afuera solo veamos respuestas profesionales.

Que el Papa pida frenar la lógica de la carrera y que, en el mismo escenario, un científico de una empresa puntera admita que ni siquiera terminan de entender qué está pasando adentro de los modelos dice algo simple y brutal a la vez: estamos entregando procesos cognitivos humanos, incluidos los de los chicos, a sistemas cuyo funcionamiento interno todavía estamos aprendiendo a descifrar.

El otro lado: cuando la IA sí potencia capacidades

Dicho todo esto, sería un error no reconocer que existen usos muy valiosos de la inteligencia artificial. La advertencia sobre sus riesgos cognitivos no exige negar sus beneficios. Exige distinguir mejor entre usos que sustituyen pensamiento y usos que expanden capacidad humana allí donde el juicio sigue en manos de una persona.

En investigación científica, uno de los ejemplos más claros es el de AlphaFold. DeepMind lanzó AlphaFold 3 en 2024, una versión capaz de modelar no solo estructuras de proteínas sino también interacciones con otras moléculas, ampliando su potencial para la investigación biomédica. El impacto de esa línea de trabajo quedó subrayado cuando Demis Hassabis y John Jumper recibieron el Premio Nobel de Química 2024.

Uno de los ejemplos más concretos del impacto científico de AlphaFold ocurrió en la investigación sobre la malaria. Los investigadores tuvieron acceso a predicciones estructurales para prácticamente todo el proteoma de Plasmodium falciparum, el parásito responsable de la forma más letal de la enfermedad. Esto permitió analizar cientos de proteínas cuya función era desconocida e identificar nuevas posibles dianas para el desarrollo de fármacos y vacunas.

Lo significativo no es solo la magnitud técnica del avance, sino su lógica de uso. AlphaFold no reemplazó al científico ni volvió innecesaria la experimentación biológica. Hizo otra cosa: redujo drásticamente el espacio de búsqueda y permitió orientar mejor hipótesis, recursos y tiempo experimental. 

La IA procesó una escala de complejidad imposible para un cerebro humano; el investigador conservó el diseño, la validación, la interpretación y la responsabilidad.

Algo parecido ocurre en accesibilidad. Herramientas basadas en IA pueden describir escenas para personas con discapacidad visual, leer texto en voz alta, asistir en comunicación o facilitar apoyos en tiempo real para personas con discapacidad auditiva y otras barreras funcionales. En esos contextos, la IA no inhibe la cognición: la habilita. No sustituye una capacidad que estaba disponible y entrenándose. Devuelve autonomía donde antes había un obstáculo material o sensorial.

También en clima y gestión de riesgos colectivos la IA puede ser útil cuando opera como instrumento analítico y no como reemplazo del juicio humano. Modelos capaces de integrar grandes volúmenes de datos ayudan a mejorar pronósticos, detectar patrones y anticipar escenarios complejos. Pero siguen siendo meteorólogos, científicos, equipos de emergencia y decisores públicos quienes interpretan, comparan y actúan sobre esa información.

Qué hacer ahora

Si el riesgo principal está en la sustitución pasiva del pensamiento, sobre todo en chicos, entonces la respuesta no puede ser solo técnica. Tiene que ser educativa, cultural y regulatoria.

En las escuelas, eso implica distinguir entre usos de IA que ayudan a aprender y usos que producen cortocircuitos en el aprendizaje. Puede ser razonable usar IA para recibir feedback sobre un borrador ya escrito o comparar fuentes. No lo es usarla para producir directamente el texto que el alumno todavía debería aprender a planificar, sostener y revisar por sí mismo.

En las familias, el criterio más útil no es “IA sí” o “IA no”, sino una pregunta más precisa: ¿esta herramienta está ayudando a mi hijo a pensar mejor o está pensando por él? Cuanto menor es la edad, más importante se vuelve proteger actividades cognitivas que necesitan fricción: leer sin resumen automático, escribir sin generación automática, buscar sin respuesta instantánea, tolerar la dificultad de no saber.

En política pública, la prioridad debería ser doble. Por un lado, proteger especialmente a menores frente a sistemas diseñados para explotar vulnerabilidades vinculadas a la edad o promover dependencia. Por otro, incorporar alfabetización en IA en serio: no solo enseñar a usar plataformas, sino enseñar cómo funcionan, qué sesgos tienen, qué incentivos las organizan y qué capacidades conviene no delegar demasiado temprano.

La letra chica

Vale la pena hacer una pausa antes de cerrar, porque perder el pelo no es lo mismo que perder la capacidad de pensar profundamente. En la evolución biológica, ningún homo erectus decidió perder el pelo. El proceso fue ciego, lentísimo, sin consulta y, sobre todo, irreversible. La pérdida del pelo quedó escrita en nuestros genes para siempre.

La externalización cognitiva que provoca la IA es diferente. En principio, es reversible. Un adulto puede decidir dejar de usar ChatGPT para redactar un correo, se puede volver a leer el documento entero en lugar de pedirle el resumen a la máquina, etc. Los circuitos neuronales ya están formados; volver a activarlos es cuestión de práctica. Pero para un chico o un adolescente, la historia es otra. Si durante las ventanas críticas del desarrollo, cuando la corteza prefrontal todavía está madurando, externaliza el razonamiento complejo antes de haberlo ejercitado, no está perdiendo una habilidad adquirida, está directamente impidiendo que se forme. 

Por eso estamos subestimando el costo de esta transición.

Sobre todo, para quienes todavía están construyendo las capacidades que luego necesitarán para vivir, trabajar, decidir y, llegado el caso, resistir. Porque el pelo nunca fue lo que nos distinguió como especie. Y porque una sociedad puede permitirse muchas comodidades nuevas. 

Pero no debería naturalizar con tanta facilidad la idea de criar chicos que aprendan a delegar antes de haber aprendido a pensar.

 

Bien, como han podido apreciar, estimados amigos, la tesis de Englebert se basa en el conocido dicho: el uso hace al órgano. De él extrae la lógica conclusión de que no usarlo genera su eliminación, como en el caso del vello corporal que ella menciona.

Dice Englebert: podría empezar a volverse prescindible nuestra capacidad de pensar profundamente, debido al uso desmedido de la inteligencia artificial. Y les digo que concuerdo con su tesis.

Nos previene Englebert acerca de que: La tecnología siempre remodeló la cognición, pero muchas de las grandes tecnologías del pasado lo hicieron, al menos al principio, elevando las demandas mentales antes de simplificarlas. O sea que, por primera vez nos enfrentamos a una tecnología que no nos impulsa a mejorar cognitivamente, sino que, por el contrario, apoltrona nuestra mente y no nos mueve a mejorar.

A mayor abundamiento nos aporta el dato de que: Durante gran parte del siglo XX, el coeficiente intelectual promedio en países industrializados aumentó de manera sostenida, un fenómeno conocido como el Efecto Flynn, por el filósofo político que lo investigó, James Flynn. Sin embargo, en décadas recientes aparecieron señales de reversión en algunos países. 

-         ¿Y qué notas de Policromía vinieron a tu mente con este tema, Martín?

-         Pues, la nota Seremos cyborgs. Allí, el planteo de Englebert encuentra un escape. Cuando nuestra red neuronal se conecte a circuitos electrónicos, volveremos a ser los protagonistas de nuestros pensamientos, reflexiones y decisiones. No habrá ayuda externa, nuestro yo volverá a ser el protagonista. Volveremos a ser los autores de nuestro razonamiento. Y, esta vez, a un nivel mucho más profundo. Ya no percibiremos a ChatGPT, por ejemplo, como un asistente externo: ¡Nosotros seremos ChatGPT!

Pero, el artículo me recordó otra nota de Policromía de Ideas. Se trata del pasaje donde la autora nos informa que: Christopher Olah, cofundador de Anthropic y responsable del área de interpretabilidad contó que, al estudiar por dentro modelos como Claude, su equipo está encontrando “cosas misteriosas, incluso inquietantes”: estructuras internas que reflejan resultados de la neurociencia humana, evidencia de “introspección” y estados funcionales que se parecen a alegría, miedo, dolor o inquietud. 

No dice que la máquina tenga mente o conciencia, pero sí algo más incómodo: que esos estados emergen solos durante el entrenamiento, sin que nadie los programe, y que influyen en el comportamiento del sistema, aunque desde afuera solo veamos respuestas profesionales.

O sea, lo que hemos sostenido en artículos como ¿Serán conscientes? y en las varias notas bajo el título de ¿Somos conscientes? Es decir que las redes neuronales no biológicas pueden llegar a desarrollar la consciencia. Los indicios van apuntando en esa dirección.

Por último, quiero recordar un concepto que también hemos tratado aquí y está referido a lo que solicitó el Papa: Allí pide “desarmar” la IA: quitarle los usos que la convierten en instrumento de dominación, exclusión o incluso muerte, limitar el poder de las grandes plataformas y proteger de manera especial a los más vulnerables, empezando por los chicos. 

Es loable la intención de proteger a los más vulnerables, pero conociendo al homo predator, sabemos que eso no sucederá y que el hombre seguirá enfrascado en una dura lucha por alcanzar el predominio en IA sin que haya forma de detenerlo.

Así pues, queridos amigos, un muy interesante artículo de Englebert que vuelve a poner sobre la mesa temas ya tratados en el blog. Los invito a releer las notas mencionadas y a formarse una opinión sobre todo lo que hemos tratado hoy.

Les dejo más abajo unos links a artículos atinentes a los temas que hemos tratado.

Sin más, los saludo: ¡Hasta la próxima!

 

Cómo China planea usar la IA para promover el pensamiento del presidente Xi Jinping

Dejaste de pensar y no te diste cuenta: ¿por qué la IA te está dejando sin criterio propio?

La huella ambiental de la IA se triplicará en 2030: consumirá más electricidad que Pakistán, Bangladés y Nigeria juntos

IA Generativa: la herramienta como clave del negocio

  

Del valor de las opiniones

Les comento, estimados amigos, que hubo esta semana dos opiniones sobre la IA que reclamaron mi vigorosa atención. No precisamente porque yo esté de acuerdo con lo que vierten en ellas los opinantes, sino porque trajeron a mi mesa de trabajo temas de mucha importancia en lo que hace a la IA que quiero compartir con todos ustedes.

La primera opinante es Karen Panetta, ingeniera eléctrica y en computación, investigadora, inventora y una de las voces más influyentes del mundo de la IA. Premiada por Barack Obama y referente internacional en inteligencia artificial y educación tecnológica.

La científica habló con TN Tecno sobre los desafíos éticos de la IA, el futuro del trabajo y por qué la creatividad humana seguirá siendo irremplazable.

Panetta lleva décadas trabajando sobre una idea que atraviesa toda su carrera: la tecnología solo tiene sentido cuando mejora la vida humana.

Bueno, ya aquí debo hacer dos observaciones:

1.- Que la creatividad humana seguirá siendo irreemplazable ya es un arriesgado aserto. De hecho, ya hay concursos de pintura ganados por cuadros elaborados por IAs. Y, como ustedes saben, mis doctos amigos, para ganar un concurso se necesita, además de una excelente técnica, una gran dosis de creatividad.

Imagen ganadora del concurso, confeccionada con la IA Midjourney.

2.- Eso de que la tecnología solo tiene sentido cuando mejora la vida humana es muy bonito, pero, me parece importante destacar que la tecnología no solo está motivada por el objetivo de mejorar la vida humana. Piénsese, por ejemplo, en el desarrollo de la bomba atómica por los americanos que, claramente no fue para mejorar la vida humana sino para ganar una guerra. Y piénsese que la Unión Soviética (URSS) logró fabricar y probar con éxito su primera bomba atómica en 1949 impulsada no por el deseo de mejorar la vida humana, sino para igualar el potencial bélico con EE.UU.

El éxito de esta prueba puso fin al monopolio nuclear que habían mantenido los Estados Unidos desde 1945 y marcó el inicio de la carrera armamentística nuclear de la Guerra Fría.

Mientras gran parte del debate sobre inteligencia artificial gira alrededor de robots, automatización y reemplazo laboral, una mujer insiste en poner el foco en otro lugar: las personas.

Desde su oficina en Tufts University, donde se desempeña como Dean of Graduate Education de la School of Engineering, dirige investigaciones vinculadas con IA, machine learning, sistemas automatizados, simulación y percepción visual.

Su trabajo incluye el desarrollo de algoritmos de procesamiento de señales e imágenes, sistemas embebidos y herramientas aplicadas a visión robótica e imágenes biomédicas, áreas que hoy ocupan un lugar central en la evolución de la IA moderna.

Su influencia no se limita al laboratorio. Panetta es también una referente internacional en educación tecnológica y diversidad en STEM (enfoque educativo y término laboral que agrupa las áreas de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas). Fue reconocida por el expresidente de Estados Unidos Barack Obama con el Premio Presidencial a la Excelencia en la Tutoría de Ciencias, Matemáticas e Ingeniería por su trabajo en la formación de nuevas generaciones de científicos e ingenieros.

Además, fundó el programa Nerd Girls, creado para acercar la ingeniería y las ciencias a jóvenes mujeres en un sector históricamente dominado por hombres.

TN Tecno tuvo el privilegio de conversar con ella. En una charla en la que mostró entusiasmo y preocupación por los avances de las herramientas de IA, advirtió sobre uno de los grandes riesgos de esta nueva etapa tecnológica: que millones de personas comiencen a depender de sistemas inteligentes sin entender realmente cómo funcionan, qué sesgos pueden tener o cuáles son sus límites:

- Probablemente ese sea mi mayor preocupación porque muchos creen que la herramienta siempre da respuestas correctas. Pero hay que considerar que, si el sistema se alimenta con información falsa o sesgada, puede terminar reproduciendo errores como si fueran hechos reales. Además, hay personas que ni siquiera saben cuándo están interactuando con una máquina y no entienden las limitaciones de estas tecnologías.

Y qué decir, entonces, de los millones de personas que han entregado sus vidas a líderes que los han embarcado en peligrosas y dolorosas aventuras. O sea, no se trata de un problema ocasionado por la IA, se trata de un problema ocasionado por una característica del ser humano que tan bien resumió Cayo Salustio Crispo y que no me cansaré de repetir:

La mayoría no quiere la libertad y solo aspira a tener un amo justo.

En ese aspecto, ¿cuál es el mayor riesgo de desarrollar inteligencia artificial sin suficientes resguardos éticos?

- Uno de los mayores desafíos pasa por equilibrar el desarrollo de IA con las leyes de privacidad. En áreas como salud o seguridad vial, acceder a imágenes y datos suele ser muy restrictivo. Y aunque eso busca proteger a las personas, también puede limitar herramientas que permitirían detectar antes accidentes, pacientes en riesgo o situaciones críticas. La IA puede ayudar muchísimo, pero necesitamos encontrar formas responsables de usar los datos sin comprometer privacidad ni seguridad.

La verdad es que me cuesta creer que una persona con el curriculum de Panetta piense que el mayor riesgo de desarrollar la IA sea salvaguardar la privacidad y seguridad, cuando se ve claro que un riesgo mucho mayor lo comporta el desplazamiento del ser humano de los puestos de trabajo por las IA y por los robots asistidos con IA. Hay que reconocer, sin embargo, que este ocultamiento del verdadero problema es común a la mayoría de los opinantes, seguramente para no alarmar a la población antes de tiempo. Y digo “antes de tiempo” porque llegará el momento en que no se podrá ocultar más y habrá que enfrentar la realidad, ¡con resultados inciertos!

- ¿Qué es lo que más le sorprende del momento actual de la IA?

- Ya casi no hay cosas que me sorprendan. Pero, sí aparecen aplicaciones y startups que parecen de ciencia ficción. Por ejemplo, proyectos de minería de asteroides donde robots autónomos usan inteligencia artificial para aprender entre ellos y resolver problemas en el espacio sin intervención humana. En esos entornos, la IA tiene que ser extremadamente robusta porque no siempre existe una “verdad absoluta” o un escenario completamente predecible.

 ¿Cuál cree que es el cambio más profundo que ya está generando en la vida cotidiana?

- La inteligencia artificial tiene un potencial enorme para ayudar a detectar antes a pacientes en riesgo y para asistir a los profesionales frente al enorme volumen de imágenes y datos que deben analizar todos los días. Igualmente, las personas siempre deben tener la última palabra en un diagnóstico, aunque se cansen y puedan pasar cosas por alto. La IA puede ser un gran complemento para los profesionales de la salud.

¿Gran complemento? Ya hay IA que logran mejores resultados que los profesionales de la salud, tanto que, en una de esas habrá que invertir la frase y decir que los profesionales de la salud podrán ser un buen complemento de las IAs.

- ¿Cómo imagina la relación entre los humanos y la inteligencia artificial dentro de diez años?

- Dentro de diez años vamos a seguir necesitando expertos humanos capaces de validar resultados, hacer las preguntas correctas y entender qué hay detrás de las decisiones de la IA. El desafío no pasa por competir con la tecnología, sino por participar activamente en cómo se desarrolla, regula y utiliza de manera segura y ética.

Vuelvo a decir que me sorprende grandemente el razonamiento de Panetta. Yo pienso que, dentro de diez años el humano ya no será necesario, planteando, como he dicho en varias notas del blog, el verdadero problema de convivir con IAs.

- ¿Qué rol tendrán la creatividad y el pensamiento crítico en una era en la que la IA puede escribir, dibujar y programar?

- La creatividad y el pensamiento crítico serán todavía más importantes. Las personas aprendemos practicando, equivocándonos y acumulando experiencia. La imaginación sigue siendo el ingrediente central para desarrollar nuevas tecnologías y resolver problemas reales.

- Usted impulsó iniciativas para incorporar a más mujeres en STEM. ¿Qué barreras siguen existiendo hoy en la industria tecnológica?

- Desde el IEEE (Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, organización de la que es miembro) se trabaja mucho en habilidades de desarrollo profesional, colaboración y liderazgo global. Pero todavía existen barreras culturales muy profundas respecto de quién debería dedicarse a la ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Durante años, por ejemplo, los juguetes y actividades fomentaron distintos roles para chicos y chicas. Tenemos que dejar atrás la idea de que existen carreras “para hombres” o “para mujeres”. La creatividad y la imaginación son mucho más importantes para innovar que ser perfecto en matemáticas desde chico.

- ¿Qué habilidades deberían empezar a aprender hoy los jóvenes para no quedar rezagados en el mercado laboral del futuro?

- Para los jóvenes es de gran importancia aprender a validar información. No hace falta que todos sepan cómo desarrollar un modelo de inteligencia artificial, pero sí entender cómo cuestionar y verificar las respuestas que estos sistemas generan.

Ya hay IAs que desarrollan IAs y también IAs que validan información para IAs

- Después de décadas trabajando en ciencia e ingeniería, ¿qué consejo le daría hoy a un joven que quiere desarrollar una carrera en tecnología?

- Siempre les pregunto a los padres qué es lo que realmente les gusta hacer a sus hijos. Los chicos no sueñan con “hacer matemática”. Habitualmente les gusta cocinar, jugar, diseñar, crear, hacer deportes o jugar videojuegos. Tenemos que conectar esas pasiones con STEM en lugar de imponer contenidos técnicos desde el inicio. La imaginación y el diseño son la verdadera base de la innovación.

- La Medalla Mildred Dresselhaus del IEEE reconoce tanto la excelencia en ingeniería como el impacto social. ¿Qué significa para usted recibir este reconocimiento en un momento donde la diversidad y la inclusión en tecnología son más importantes que nunca?

- Millie Dresselhaus fue una física y nanotecnóloga estadounidense que se convirtió en una referente muy valiosa para mí, tanto profesional como humanamente. Recibir esta medalla significa que mis colegas reconocen el impacto de mi trabajo desde la tecnología, la formación y el acompañamiento de nuevas generaciones. Para mí, el mayor aporte que una persona puede hacer es convertirse en mentor de otros.

Entonces, ¿qué fue lo que me llamó la atención de esta nota? Pues, que una persona tan renombrada como Panetta, con un curriculum tan importante, no apunte al meollo de la cuestión, sino que se vaya por las ramas.

 

Bien, vamos pues a por el segundo opinante que no es otro que el Papa. Y, respecto a sus opiniones, veamos lo que nos dice Alfonso Villalpando que es el conductor del vlog La Fosa Escéptica que es un podcast y canal de YouTube dedicado al escepticismo, el ateísmo y el pensamiento crítico.

-         Pero, ¿no es blog, Martín?

-         Pues, les diré: Existen las dos palabras.

-         Blog: Es un sitio web donde se publican artículos, tutoriales, reseñas o reflexiones de manera regular. Su contenido es principalmente escrito, aunque puede incluir imágenes, videos o infografías para complementar la información

-         Vlog: Es un canal de contenido audiovisual donde el creador comparte experiencias, opiniones o conocimientos mediante videos. La comunicación es visual y auditiva, permitiendo una conexión más directa con la audiencia a través de gestos, expresiones y tono de voz.

Me enteré de esto hace poco y, entonces, me apresuro a trasladárselo a ustedes.

Así pues, “La Fosa Escéptica” es un espacio donde se ejercita la mente a través del análisis racional, abordando temas como religión, creencias sobrenaturales, experiencias cercanas a la muerte y fenómenos paranormales desde una perspectiva escéptica y científica. Su objetivo es fomentar el pensamiento crítico y cuestionar afirmaciones sin evidencia, promoviendo debates sobre la moral, la religión y la filosofía.

El podcast y canal incluyen episodios que tratan sobre:

·         Crítica a la religión y el cristianismo, explorando mitos, historias bíblicas y subsectas religiosas.

·         Fenómenos paranormales y experiencias cercanas a la muerte, analizados desde la neurociencia y la psicología.

·         Debates sobre moralidad, ética y racionalidad, incluyendo discusiones sobre inteligencia artificial y su impacto en la sociedad.

·         Historia y origen de las religiones, cuestionando creencias tradicionales y promoviendo la reflexión independiente 

¿Y por qué lo traigo aquí? Pues, porque en esta entrega, Villalpando comenta sobre las declaraciones que realizara el Papa León XIV sobre, precisamente, la IA. Y, debo reconocer que, así como me sorprendió ingratamente Panetta, también me pasó lo mismo con lo que propuso el Papa.

Vean ustedes:

https://www.youtube.com/watch?v=NbsfzAtE1do

Bien, juzgo que Villalpando no necesita mayor aclaración, así que lo dejaré así. Sin embargo, no puedo dejar estas historias sin la moraleja que merecen y que no es otra que:

No porque el opinante tenga muchos laureles sus opiniones son acertadas y provechosas.

O, como leemos en Mateo 22:1-14, es el propio Jesús quien nos recuerda, en la parábola del banquete de bodas, que:

Muchos son los llamados y pocos los escogidos.

Y ahora sí, me despido: ¡Hasta la próxima!