Hemos construido toda la industria de la IA sobre una imagen errónea del cerebro

El cerebro como computadora: un mito que dio forma a toda una industria

Cuando Demis Hassabis, de Google, describe el cerebro como "una aproximación biológica de una máquina de Turing" y Elon Musk pide a la gente que "piense en el cerebro como una computadora biológica", no están simplemente expresando una opinión. Están formulando el fundamento sobre el que se apoya toda la industria moderna de la IA.

Es un fundamento que ahora se tambalea.

Según The Verge, el modelo computacional del cerebro procede de Alan Turing y describe el pensamiento como un proceso de tres etapas: se recibe información, se procesa y se transforma en acción. Es un modelo elegante. Pero también es, según los neurocientíficos actuales, fundamentalmente incompleto.

Paul Cisek, neurocientífico de la Université de Montréal, lleva muchos años construyendo un modelo biológico de cómo se han desarrollado el cerebro y el sistema nervioso a lo largo de millones de años. Su conclusión es clara: el cerebro no es un procesador de información, sino un sistema de control por retroalimentación. El cuerpo actúa de forma activa para influir en las señales que recibe. Es una diferencia radical.

Piense en el jugador de béisbol que atrapa una pelota alta. Según el modelo computacional, el jugador tendría que calcular de forma inconsciente la trayectoria, el ángulo y la velocidad de la pelota para luego desplazarse al lugar correcto. Pero en la realidad no funciona así. El jugador ajusta su carrera de manera continua, en tiempo real, según cómo se mueve la pelota en relación con el horizonte. No es cálculo, sino una interacción dinámica entre cuerpo, sentidos y entorno.

Ni ingenuo, ni irrelevante

Soy el primero en decir que no debemos tirar al niño con el agua del baño. Los grandes modelos de lenguaje, los sistemas de reconocimiento de imágenes y los procesos automatizados de toma de decisiones que hemos desarrollado en los últimos años han creado un valor enorme. Negarlo sería intelectualmente deshonesto.

Pero sería igual de deshonesto ignorar lo que la investigación del cerebro indica ahora: podríamos haber construido sistemas extremadamente potentes basados en una imagen errónea de lo que es realmente la inteligencia.

John von Neumann, uno de los fundadores de la informática, dudó ya desde temprano de que el modelo computacional pudiera captar la complejidad del sistema nervioso. Es notable que durante décadas hayamos optado por ignorar esa duda, en parte porque el modelo resultaba muy útil en la práctica.

Y aquí reside el verdadero riesgo empresarial y social. No que la IA no tenga valor, sino que regulemos, certifiquemos y confiemos en sistemas cuyas limitaciones no entendemos, porque creíamos que sabíamos cómo funcionaban.

Consecuencias para el diseño, la regulación y la confianza

Si el cerebro no es una computadora, sino un sistema dinámico de retroalimentación ligado al cuerpo, surgen de inmediato tres preguntas incómodas para la industria de la IA:

Para el diseño de sistemas: ¿Les falta algo estructural a los modelos de IA actuales? La falta de anclaje corporal, lo que en la investigación se denomina cognición corporizada, podría explicar por qué los grandes modelos de lenguaje son notablemente buenos generando texto, pero sorprendentemente malos razonando sobre la realidad física.

Para la regulación: El Reglamento de IA de la UE y marcos similares se basan en supuestos sobre cómo los sistemas de IA "piensan" y toman decisiones. Si el supuesto de partida es erróneo, la regulación podría protegernos frente a las cosas equivocadas.

Para la confianza: Las organizaciones que automatizan decisiones críticas, en sectores como la sanidad, la justicia o las finanzas, lo hacen con la convicción implícita de que los sistemas de IA se parecen esencialmente al razonamiento humano, solo que más rápido y más consistente. Esa convicción podría necesitar revisarse.

Una oportunidad, no solo una crisis

Aun así, veo esto como una oportunidad. La investigación sobre el cerebro que cuestiona la autoimagen de la industria de la IA no es un argumento para frenar, sino un argumento para construir mejor. La investigación sobre la inteligencia corporizada, los sistemas de retroalimentación y las arquitecturas de inspiración biológica ha vivido durante mucho tiempo a la sombra de los éxitos de los grandes modelos de lenguaje.

Ahora hay razones para destacar esa investigación, financiarla e integrar sus conclusiones en la próxima generación de sistemas. No es una amenaza para la industria de la IA. Es su siguiente capítulo.