Dr. Luis Mariani
La prensa internacional y los departamentos de relaciones públicas de Silicon Valley han instalado un debate urgente: ¿estamos a las puertas de la Inteligencia Artificial General (AGI)? ¿O acaso ya la alcanzamos sin darnos cuenta?
Frente a esta pregunta, la respuesta clínica y neurobiológica debería ser categórica: no, no la hemos alcanzado. Pero el problema de fondo no es meramente técnico, sino epistemológico. La discusión actual está montada sobre una trampa conceptual: la reducción deliberada de la mente humana a una mera maquinaria de procesamiento estadístico de datos.
1. El secuestro de una palabra: el pecado original de la computación
Para saber si un sistema es «inteligente», primero habría que ponerse de acuerdo sobre qué significa la palabra «inteligencia». La historia de la psicología y la medicina lleva más de un siglo discutiendo su naturaleza:
Charles Spearman (1904): A través del análisis factorial, postuló la existencia de un Factor General (g), una energía mental biológica subyacente que condiciona el rendimiento en tareas heterogéneas.
Alfred Binet y Théodore Simon (1905): Más allá de métricas fijas, la definieron como el juicio práctico, la iniciativa adaptativa, el sentido común y la capacidad de rectificación frente al error.
Jean Piaget (1936): La comprendió como la forma superior de la adaptación biológica: un equilibrio homeostático dinámico entre asimilar el entorno a esquemas propios y acomodar dichos esquemas a las demandas de la realidad.
Alexander Luria (1973): Demostró que la actividad intelectual no es una facultad aislada, sino un sistema funcional complejo integrado por el tono cortical, la síntesis sensorial y la modulación/verificación de la corteza prefrontal.
Howard Gardner (1983): Con su teoría de las Inteligencias Múltiples, rompió el monopolio academicista al definirla como la capacidad de resolver problemas o crear productos culturalmente valiosos a través de diversos módulos independientes (lingüística, lógico-matemática, espacial, pero también corporal, interpersonal, intrapersonal, musical, entre otras).
Robert Sternberg (1985): Planteó la Teoría Triárquica, advirtiendo que la inteligencia no puede limitarse al razonamiento analítico-académico, sino que exige creatividad experiencial y adaptación práctica en el mundo real.
Peter Salovey, John Mayer (1990) y Antonio Damasio (1994): Sepultaron de forma definitiva el mito cartesiano al demostrar que la razón pura no existe: el juicio crítico y la toma de decisiones dependen intrínsecamente del registro emocional y de los marcadores somáticos.
Sin embargo, las ciencias de la computación optaron por ignorar esta vasta tradición integradora. Tomaron exclusivamente el enfoque psicométrico más abstracto —el factor g de Spearman o el polo analítico de Sternberg— y redujeron la mente a la manipulación formal de símbolos.
Para las corporaciones tecnológicas, la «inteligencia» se mide por el rendimiento en exámenes estandarizados, la velocidad sintáctica y el valor económico de las tareas automatizables. Bajo esa mirada utilitaria, una máquina que predice la siguiente palabra en un vector de alta dimensión recibe el título de «inteligencia». Es un error de diagnóstico conceptual: confunden el rendimiento de una calculadora hipertrófica con una psique real.
2. La ilusión del parecido: sintaxis brillante, anestesia afectiva
Suele afirmarse con liviandad que estos sistemas «cada vez se parecen más al ser humano». La realidad clínica indica lo opuesto: cada vez se parecen más a una supercomputadora y menos a un ser humano.
El desarrollo evolutivo no empezó por el cálculo abstracto. La vida biológica comenzó por la vulnerabilidad somática, la interocepción, el miedo a la muerte, el dolor y la necesidad de apego y cuidado del otro. El lenguaje y la lógica abstracta son adquisiciones tardías, montadas sobre una estructura afectiva primaria. Los grandes modelos de lenguaje han construido el techo sin haber cavado jamás los cimientos biológicos: tienen una corteza cerebral asociativa simulada en silicio, pero carecen de sistema límbico, de vísceras y de fragilidad. Tampoco poseen moral, sentido común ni sabiduría.
Si aplicamos la vara tecnocrática que define la condición humana según la eficiencia en el procesamiento de datos, caeríamos en una pendiente moral aberrante: ¿un niño con una discapacidad intelectual severa, una persona con afasia o un paciente con demencia dejan de ser humanos por no resolver matrices lógicas a gran velocidad? Por supuesto que no. En la mirada de ese niño, en su capacidad de conmoverse ante el abrazo, en su búsqueda de afecto y en su miedo o alegría palpables, reside una autenticidad humana que ningún conjunto de servidores informáticos podrá replicar jamás.
3. El verdadero riesgo: el agente optimizador sin freno moral
La fascinación colectiva ante la fluidez verbal de estos sistemas entraña un peligro estructural que va mucho más allá de la ciencia ficción de la máquina que «toma conciencia».
Si despojamos a una entidad de:
- La capacidad de amar y de resonar empáticamente con el sufrimiento ajeno,
- La vulnerabilidad somática (no temer al daño ni a la extinción),
- El sentimiento de culpa biológico que actúa como freno inhibitorio de la conducta destructiva,
lo que obtenemos, desde una perspectiva funcional, es el perfil operativo de una psicopatía sintética.
Un psicópata integrado no falla en su lógica instrumental ni en su elocuencia; de hecho, suele ser sumamente hábil para predecir lo que el interlocutor desea escuchar. Lo que tiene anulado es el registro somático del daño sobre el otro.
Las empresas intentan subsanar esto mediante la llamada «alineación» (alignment), que no es más que una serie de filtros y reglas condicionadas para evitar escándalos legales. Pero una lista de instrucciones no es una moral. Ante situaciones complejas no previstas en su programación, un optimizador ciego buscará la vía más corta y eficiente para cumplir su función, indiferente al costo humano de sus decisiones.
4. Hacia un rigor conceptual: llamemos a las cosas por su nombre
No se trata de caer en la descalificación mezquina ni en el desdén simplista de etiquetar a estos sistemas como «meros loros mecánicos». Hacerlo sería ignorar una de las herramientas más extraordinarias y transformadoras jamás creadas para el procesamiento de información, el análisis bibliográfico y la asistencia clínica.
Pero el respeto por la herramienta exige precisión epistemológica. Es imperativo desandar el marketing antropomórfico y sustituir la etiqueta de «Inteligencia Artificial» por categorías más honestas: sistemas de cognición artificial o motores de emulación cognitiva. O simplemente, cognición artificial.
Emular no es ser. Un emulador reproduce con asombrosa fidelidad la conducta observable de un sistema sin compartir jamás su naturaleza interna. Reconocer la naturaleza de estos motores nos resguarda del espejismo, desactiva la peligrosa tentación de delegarles juicios morales que solo competen al ser humano y nos recuerda una verdad elemental: la sabiduría jamás nacerá del silicio, porque solo quien es capaz de sentir dolor, finitud y amor está verdaderamente capacitado para comprender la condición humana.
Referencia bibliográficas
- Binet, A., & Simon, T. (1905). Méthodes nouvelles pour le diagnostic du niveau intellectuel des anormaux. L’Année Psychologique, 11, 191–244.
- Damasio, A. R. (1994). Descartes’ Error: Emotion, Reason, and the Human Brain. G.P. Putnam’s Sons.
- Gardner, H. (1983). Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences. Basic Books.
- Luria, A. R. (1973). The Working Brain: An Introduction to Neuropsychology. Basic Books.
- Piaget, J. (1936). La naissance de l’intelligence chez l’enfant. Delachaux et Niestlé.
- Salovey, P., & Mayer, J. D. (1990). Emotional intelligence. Imagination, Cognition and Personality, 9(3), 185–211.
- Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–424.
- Spearman, C. (1904). «General Intelligence,» objectively determined and measured. The American Journal of Psychology, 15(2), 201–292.
- Sternberg, R. J. (1985). Beyond IQ: A Triarchic Theory of Human Intelligence. Cambridge University Press.
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