Recodando el cuento de Alicia a través del espejo, segunda parte de la icónica obra de Lewis Carroll, podemos rememorar como su viaje inicia cuando Alicia se imagina que puede atravesar el espejo ingresar a ese mundo tan similar y distinto, de la misma manera la humanidad ha buscado comprender lo que hay en la mente y colocarlo en una materia inorgánica.
La idea de generar consciencia en la materia la podemos rastrear a lo largo de la historia de la humanidad en diferentes culturas; por ejemplo, en el mito de Pigmalión descrito por Ovidio en las Metamorfosis1 en donde se narra como un talentoso escultor crea una estatua con tal maestría que inclusive los dioses la dotan de vida.
Otro ejemplo de esta búsqueda por dar vida a lo humano en la materia se encuentra en la tradición judía, específicamente en la historia del Golem2. En este relato, los rabinos y cabalistas intentan crear una mente semejante a la humana mediante combinaciones y transmutaciones de letras, con el propósito de captar y reflejar no solo lo humano, sino también lo divino.
Ambas búsquedas parten de personajes que comprenden la estructura del ser humano hasta cierto nivel (Pigmalión comprende la composición física; los creadores del Golem su cuerpo y su mente, y su deseo de generar algo similar a la consciencia. Esto nos muestra la inquietud que han tenido la humanidad respecto a la creación de entes dotados de raciocinio, de sus alcances y límites.
En este mismo tenor, nos encontramos con la generación de autómatas durante el renacimiento, que van desde artilugios que imitaban el comportamiento de animales, hasta maquinarias que reproducían el funcionamiento de personas en labores cotidianas.
Para la creación de estos artilugios se necesitaba conocer la mecánica de los cuerpos, además de buscar acercarse al de la mente, aunque muy limitado a funciones mecánicas. Con esto se «logró» un interesante avance en la inteligencia artificial blanda, aunque no tan relevante en la fuerte3.
Recordemos que la diferencia entre la inteligencia artificial fuerte y la débil responde a las capacidades que busca emular: mientras la segunda busca la resolución de tareas determinadas y concretas; la inteligencia artificial fuerte intenta desarrollar un símil de las capacidades cognitivas del ser humano. Por tal motivo, durante el renacimiento, aunque buscaban emular al ser humano, debido a las limitaciones de su tecnología, solo llegaron a simular su apariencia y movimiento, pero sin acercarse a la forma de resolución de problemas «humanos«.
Buscando la materia en lo humano
La computación ha evolucionado de manera continua desde los inicios de la humanidad, comenzando con el descubrimiento de los números y avanzando hacia la creación de la lógica formal. Este desarrollo culminó en la invención de las primeras calculadoras y ordenadores, que progresivamente alcanzaron niveles de precisión y eficiencia cada vez mayores, reduciendo la necesidad de intervención humana directa. Este proceso no solo transformó el manejo de la información, sino que sentó las bases para la reflexión sobre la relación entre lo humano y lo artificial.
En este contexto, Alan Turing, uno de los padres fundadores de la computación, planteó una pregunta fundamental: ¿pueden las máquinas pensar? De esta interrogante surgieron otras igualmente profundas, como: ¿pensamos de la misma forma que una máquina?, ¿las máquinas tienen derechos?, ¿qué nos define como humanos?, o ¿una máquina puede considerarse una persona? Estas preguntas abrieron un puente de investigación bidireccional entre la psicología y la inteligencia artificial, cuestionando tanto el funcionamiento de la mente humana como el de las máquinas. Si cabe preguntarse si las máquinas pueden pensar, también resulta válido explorar cuestiones cómo, ¿en qué se diferencia el pensamiento humano del de una máquina?, o ¿el cerebro opera como una computadora? Estas reflexiones desafían los límites entre lo humano y lo artificial, de manera similar a cómo Alicia se cuestiona en su mundo: ¿qué realidad es más real, la que está afuera o la que está dentro del espejo?
La psicología cognitiva, en este contexto de cuestionamientos, adquiere una relevancia particular. A diferencia del conductismo, que se enfoca en el estudio de las conductas observables, o del psicoanálisis, que aborda la mente desde lo inconsciente, la psicología cognitiva se centra en comprender los procesos mentales y su relación con la percepción, el pensamiento, la resolución de problemas y la estructura de toma de decisiones.
Por otro lado, el desarrollo de la inteligencia artificial tiene como objetivo replicar procesos que permitan resolver problemas, avanzando desde tareas simples hasta dilemas complejos que, en principio, solo podrían ser abordados por un ser humano. Este esfuerzo busca emular capacidades cognitivas humanas y superar desafíos que antes eran exclusivos de nuestra especie.
Al explorar los procesos mentales humanos y, simultáneamente, intentar replicarlos en máquinas, la psicología cognitiva y la inteligencia artificial han encontrado un punto de convergencia. Este vínculo ha permitido un estudio conjunto y una retroalimentación mutua, donde ambas disciplinas parecen tocar el “borde del espejo” desde extremos opuestos, reflejándose y cuestionando las similitudes y diferencias entre lo humano y lo artificial.
El estudio complementario entre la inteligencia artificial y las ciencias cognitivas es destacado por Ulric Neisser, considerado el padre de la psicología cognitiva. Neisser postuló que la mente humana opera como un procesador de información, y que sus procesos pueden ser comprendidos mediante su análisis sistemático, estableciendo así un marco para explorar las similitudes entre la cognición humana y los modelos artificiales.
De este modo, no solo la inteligencia artificial se beneficia del conocimiento generado por la psicología cognitiva, sino que también el entendimiento de las estructuras mentales humanas puede enriquecerse a partir de los descubrimientos alcanzados en el desarrollo de la inteligencia artificial. Esta interacción abre nuevas perspectivas para comprender tanto el pensamiento humano como la naturaleza de las máquinas inteligentes.
Alicia a través del espejo
Mientras la ingeniería de inteligencia artificial busca desarrollar procesos que emulen el pensamiento en las máquinas, la psicología cognitiva se dedica a desentrañar cómo funcionan los procesos de pensamiento en los seres humanos. Este “juego de reflejos” conecta ambas disciplinas, generando sinergias de investigación que permiten perfeccionar la IA al mismo tiempo que se amplía nuestro conocimiento sobre los procesos mentales humanos.
En el Renacimiento, los artificios creados por el ser humano para imitar la figura y el comportamiento de un individuo mostraban más diferencias que similitudes con lo humano, evidenciando la separación entre ambas naturalezas. Sin embargo, con el avance de la computación y los algoritmos diseñados para resolver tareas complejas, esta diferencia ha comenzado a diluirse, cuestionando los límites que nos separan de las máquinas.
Un ejemplo ilustrativo es la creciente dificultad para distinguir un dibujo generado por la inteligencia artificial, como DALL-E, de uno hecho por un ser humano. Si la mente humana crea imágenes a partir de recuerdos almacenados en su red neuronal, y la máquina produce imágenes desde su base de datos procesada por un algoritmo, surge una pregunta intrigante: ¿qué diferencia esencial existe entre ambas creaciones?
Si la brecha entre la máquina y la humanidad se difumina, surge la posibilidad de que los avances de una sean aprovechados por la otra. Por ejemplo, la psicología cognitiva puede contribuir al entendimiento de los procesos realizados por la inteligencia artificial generativa, mientras que el análisis de algoritmos y redes computacionales puede enriquecer nuestra comprensión de los procesos mentales humanos. Así, teorías como la cognitivo-conductual podrían beneficiarse de los avances en el estudio de procesos computacionales para desarrollar aplicaciones análogas en el ser humano. Del mismo modo, analizar los errores de razonamiento en una inteligencia artificial podría ayudarnos a comprender y abordar los errores de razonamiento en las personas.
En este escenario, cabe plantear una pregunta provocadora: ¿podemos imaginar psicólogos para las máquinas e ingenieros mentales para los humanos? Esta perspectiva no solo invita a repensar el papel de ambas disciplinas, sino que también amplía el horizonte hacia una colaboración interdisciplinaria que redefine lo que entendemos por pensamiento y aprendizaje, tanto en seres humanos como en sistemas artificiales.
¿Quién es real Alic-IA o Alicia?
Alan Turing propuso, hace casi un siglo, un test para determinar si se interactuaba con una máquina o con una persona. Hace apenas una década4, dicho test fue superado por primera vez, y hoy en día existen múltiples inteligencias artificiales capaces de lograrlo5.
Sin embargo, muchas personas argumentan que el hecho de que una máquina supere una prueba no significa que sea humana. Pero, si extrapolamos esta cuestión, podríamos preguntar: ¿el hecho de que algo no piense como una persona implica que no esté pensando? Este debate cobra relevancia en el contexto actual, donde las inteligencias artificiales generativas poseen la capacidad de resolver problemas, desarrollar sus propias rutas de razonamiento, crear lenguajes propios e incluso formar sesgos cognitivos. Quizá, en algún momento, una máquina dude de su existencia, y nosotros debamos preguntarnos: ¿qué significa realmente ser humano?
Si analizamos a una máquina y a una persona desde el punto de vista de sus materiales, la diferencia es evidente: el metal está muerto; las células, vivas. Sin embargo, si comparamos los procesos de información que ambos realizan, la brecha se reduce, ya que ambos llevan a cabo procesamiento de datos, aunque de maneras distintas.
Profundizando más allá de la materia y las bases de datos, si entendemos la inteligencia humana como la capacidad de adaptarse, resolver problemas y colaborar con otros para aumentar las posibilidades de éxito, la barrera entre lo humano y lo artificial se vuelve cada vez más borrosa, como el tenue borde que divide las realidades en el mundo de Alicia y sus espejos.
Quizá en el futuro las máquinas necesiten asistir a terapia con un psicólogo, mientras los humanos consulten a una máquina experta en procesos mentales. Al final del día, cuando Alicia y Alic-iA se observen, tal vez descubran que no son tan distintas, viéndose simplemente a través de un espejo.
Notas
[1] Ovidio. (2002). Las metamorfosis (A. Espinosa, Trad.). Editorial Porrúa.
[2] Un gólem (en hebreo, גולם), frecuentemente empleado con la grafía golem, es una personificación, en el folclore medieval y la mitología judía, de un ser animado fabricado a partir de materia inanimada (usualmente barro, arcilla o un material similar). Normalmente, es un coloso de piedra.
[3] La inteligencia artificial débil y fuerte representan diferentes enfoques en el campo de la IA. Mientras que la IA débil se centra en tareas específicas y limitadas, la IA fuerte busca igualar o superar la inteligencia humana en todos los aspectos.
[4] Fresneda, C. (2014, 10 de junio). Un ordenador logra superar por primera vez el test de Turing. El Mundo. Sitio web: https://www.elmundo.es/ciencia/2014/06/09/539589ee268e3e096c8b4584.html
[5] Higuera, A. (2024, 29 de junio). Qué es el test de Turing y por qué preocupa que la IA de ChatGPT lo haya superado por primera vez. 20bits. Sitio web: https://www.20minutos.es/tecnologia/inteligencia-artificial/que-es-test-turing-por-que-preocupa-chatgpt-lo-haya-superado-5525326/
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Cita este artículo (APA): Rivera, P. (2025, 11 de enero). Alic-IA: la IA a través del espejo de la psicología cognitiva. Filosofía en la Red. Sitio web: https://filosofiaenlared.com/2025/01/puede-la-ia-tener-conciencia/¡Apóyanos a seguir llevando la filosofía a la red!
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