Imagina que un niño de dos años, sentado en el suelo, deja caer su taza una y otra vez. No lo hace por torpeza ni por travesura. Está haciendo ciencia. Cada caída es una pregunta. Cada rebote, una respuesta. Así, poco a poco, construye una teoría sobre la gravedad, sobre los objetos, sobre el mundo. No repite lo que ha visto. Lo interpreta. Lo cuestiona. Este acto aparentemente simple contiene el corazón de lo que nos hace humanos.
En 1975, Noam Chomsky ya planteaba en su obra *Reflexiones del lenguaje* que los niños no aprenden a hablar por imitación pura. No son grabadoras con patas. Son científicos en pañales. A partir de información escasa, confusa, fragmentaria, construyen reglas, hipótesis, modelos internos del lenguaje. Y lo mismo hacen con todo lo que les rodea.
La máquina que repite, el humano que inventa
Hoy, mientras los algoritmos de inteligencia artificial generan textos, imágenes y hasta discursos políticos, vuelve con fuerza una pregunta incómoda ¿están pensando? ¿O solo imitan a escala industrial?
Un ensayo publicado a finales de 2024 en la revista *Strategy Science*, firmado por Teppo Felin de la Universidad Estatal de Utah y Matthias Holweg de la Universidad de Oxford, arroja luz sobre esta distinción. Y no es luz halagadora para la IA. Los autores la describen como una "predicción basada en datos retrospectiva e imitativa". En otras palabras, la IA no anticipa, recicla.
Los humanos, en cambio, actúan de otra manera. No solo observamos. Intervenimos. Probamos. Nos equivocamos. Aprendemos. Y, sobre todo, planteamos hipótesis. Esta capacidad, señala Felin, es la que separa el pensamiento mecánico del pensamiento creativo.
"Si se me cae la taza de la mesa, aprendo algo sobre el mundo que me rodea. Y resulta que ese es precisamente el quid de la cuestión"
- Teppo Felin, coautor del ensayo y fundador del Instituto de Estudios Interdisciplinarios de la Universidad Estatal de Utah
Galileo en la era de los datos
Felin y Holweg proponen un experimento mental revelador imagina una IA entrenada con todo el conocimiento humano disponible hasta 1633. ¿Qué modelo del universo arrojaría? Sin duda, uno geocéntrico. Porque todos los textos de la época, desde las escrituras sagradas hasta los tratados científicos, afirmaban que la Tierra estaba quieta y el sol giraba a su alrededor.
Galileo, en cambio, desafió los datos. Usó un telescopio, observó las fases de Venus, escuchó el silencio de los sabios y siguió su teoría. No siguió el consenso. Lo rompió.
Los autores llaman a esto "asimetría entre datos y creencias". La IA toma como verdad lo que está escrito. Los humanos pueden creer en lo que aún no está escrito.
"En la época de Galileo, los datos indicaban que la Tierra no se movía. Por lo tanto, una IA con límite en 1633 dará ese modelo por correcto"
- Teppo Felin
El vuelo y otros actos de fe contra los datos
En el siglo XIX, la mayoría de los científicos creía que el vuelo humano era imposible. Los cálculos, los experimentos fallidos, la física conocida, todo apuntaba a una sola conclusión no se puede. Pero los hermanos Wright no se rindieron. Construyeron un túnel de viento, probaron alas, ajustaron timones. Y en 1903, en Kitty Hawk, desafiaron el consenso con un solo vuelo de 12 segundos.
No fue un algoritmo el que los llevó a volar. Fue una teoría, una intuición, una obsesión. La creatividad nace de ideas que contradicen los datos, no de su acumulación.
Felin lo dice sin rodeos "En entornos inciertos, solo el pensamiento teórico humano tiene la ventaja porque la creatividad depende de teorías que desafían los datos y no de algoritmos".
La IA como Wikipedia en movimiento
Hoy, muchos ven en la inteligencia artificial una mente nueva, casi consciente. Algunos, como Geoffrey Hinton, el llamado "padre de la IA", han especulado sobre su posible conciencia. Pero Felin y Holweg no lo ven así. Equiparar la mente humana a un modelo de lenguaje, dicen, es "conceptualmente erróneo y filosóficamente reductivo".
Para ellos, la IA es más parecida a una Wikipedia dinámica vasta, rápida, impresionante en su capacidad de recuperar y recombinar información. Pero vacía de intención. Sin curiosidad. No pregunta, responde. No imagina, replica.
"Hay que ver a la IA tal y como es estadísticas y aprendizaje automático en acción, sin nada místico detrás"
- Teppo Felin
¿Qué aprendemos de todo esto?
Los humanos somos lentos. Nos equivocamos. Somos sesgados. Pero vivimos en un mundo que cambia. Y en ese entorno dinámico, la capacidad de formular teorías, de plantear hipótesis, de querer experimentar, es lo que nos permite avanzar.
La IA, por muy poderosa que sea, no vive en el futuro. Vive en el pasado. Extrapolando lo que ya pasó. Y cuando el mundo da un salto, cuando algo nuevo emerge, cuando la realidad se rompe, necesita nuevos datos para reaccionar. Nosotros, en cambio, a veces saltamos antes.
Felin lo resume con una claridad que debería resonar en cada aula, cada laboratorio, cada sala de juntas "La IA es una ola tecnológica con limitaciones, especialmente en áreas que requieren verdadera creatividad, formulación de problemas y toma de decisiones estratégicas con visión de futuro".
Quizá, en medio del bombo publicitario, de las promesas de revolución, lo más revolucionario que podemos hacer es recordar lo que ya sabíamos que el pensamiento no es almacenamiento. Que entender no es predecir. Y que, a veces, la mayor inteligencia no está en lo que se sabe, sino en lo que se imagina que aún no existe.