El suelo del aprendizaje II

                                  : humanos e inteligencia artificial

Durante años se discutió si la inteligencia artificial podría llegar a ser tan inteligente como los seres humanos. La pregunta, sin embargo, está mal planteada. El punto decisivo no es cuánta inteligencia hay, sino sobre qué suelo aprende. La diferencia profunda entre la inteligencia artificial y la humana no está en la velocidad, ni en la memoria, ni siquiera en la capacidad de aprender. Está en el tipo de terreno donde ese aprendizaje ocurre.

Dos ¨suelos¨, dos modos de aprender

Fernando me hizo llegar una conferencia del premio Nobel de Física 2024 ,muy interesante que expresa que la inteligencia artificial contemporánea basada en redes neuronales, como las desarrolladas por Geoffrey Hinton— aprende reconociendo patrones estadísticos, la herejía del aprendizaje sin reglas. Se le muestran enormes cantidades de datos, comete errores, los corrige y ajusta sus conexiones internas. Aprende porque reduce el error. Ese proceso es poderoso y eficaz.

Pero ocurre sobre un suelo muy específico: un suelo técnico y relativamente estático, compuesto por correlaciones. Aunque los valores internos cambien, el tipo de terreno no se transforma. La IA optimiza, pero no reconfigura su propio marco de comprensión. El ser humano, en cambio, aprende sobre un suelo completamente distinto.

El suelo humano: un sistema vivo El aprendizaje humano ocurre en un suelo ecológico y sistémico, es decir, un entorno cognitivo vivo donde muchas capas interactúan entre sí. Todo comienza con la sorpresa. Algo no encaja: una experiencia que rompe nuestras expectativas. Esa ruptura no es estadística, es gestáltica: el mundo deja de tener sentido por un momento. Ante esa sorpresa, el ser humano realiza un tipo especial de inferencia que el filósofo Charles Peirce llamó abducción.

La abducción consiste en proponer una hipótesis plausible: “¿qué podría estar pasando aquí?”. No garantiza verdad, pero introduce novedad y abre un camino. Luego intervienen otras dos formas de inferencia: la inducción, que permite aprender de la experiencia repetida y formar patrones; la deducción, que explora las consecuencias lógicas de lo que suponemos.

Estas inferencias no actúan solas. Se ajustan constantemente mediante una lógica probabilística bayesiana: revisamos nuestras creencias a la luz de nueva evidencia, sin borrarlo todo cada vez. A esto se suma un elemento clave: el filtro del error, tal como lo formuló Karl Popper. Las ideas se ponen a prueba, se corrigen o se abandonan si fallan , o se aprueban provisoriamente. Aprender implica dejar caer creencias.

Aprender y aprender a aprender ,aquí aparece la diferencia decisiva. La inteligencia artificial aprende. El ser humano no solo aprende: aprende a aprender y, además, sabe que está aprendiendo. Puede reflexionar sobre sus propios errores, cambiar de estrategia, revisar sus criterios y decidir qué vale la pena entender.

El nivel reflexivo depende de dos componentes esenciales del suelo humano:

 

1.-La agentividad: estamos implicados en lo que conocemos, queremos entender.

2.- El control epistemológico: podemos observar cómo pensamos y corregirnos. Nada de esto está presente en la IA actual.  Nosotros podemos pensar y observar cómo pensamos.

 

Los riesgos del suelo humano

El suelo humano no es perfecto. Francis Bacon ya había advertido sobre los errores estructurales que lo atraviesan: los errores de la caverna (sesgos personales), los de la tribu (ilusiones colectivas), los del foro (confusiones del lenguaje),y los del teatro (sistemas cerrados que se toman por verdad).

Reconocer  riesgos no elimina el error, pero permite habitarlo con conciencia.

Conclusión

Podemos decirlo de manera simple:

La inteligencia artificial aprende sobre un suelo de patrones. El ser humano aprende sobre un suelo ecológico que se transforma al aprender. La IA ajusta parámetros. El humano transforma su terreno.

El verdadero desafío de nuestra época no es que las máquinas aprendan cada vez mejor, sino que no empobrezca nuestro  suelo cognitivo hasta reducirlo a mera optimización. Cuidar el suelo humano —la sorpresa, la abducción, la reflexión, el sentido— no es nostalgia. Es una condición para que el aprendizaje siga siendo verdaderamente humano.